Presentation made at the TheQuant colloquium, February 2011, Besançon (France)

1. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Modéliser l’attractivité des lieux globaux
Une enquête internationale auprès de 9000 étudiants de L3
L. Beauguitte et C. Grasland
CNRS, UMR Géographie-cités
L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités
Modéliser l’attractivité des lieux globaux

2. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
1 L’enquête EuroBroadMap
2 Les déterminants collectifs
3 Les déterminants individuels
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Modéliser l’attractivité des lieux globaux

3. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
L’enquête EuroBroadMap
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Modéliser l’attractivité des lieux globaux

5. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Objectif : une ville d’enquête = 240 étudiants, 6 disciplines, parité
hommes-femmes
Trois types de lieux : UE, voisinage, « émergents »
Échantillon satisfaisant pour genre et discipline
F M Total
ART 853 744 1597
BUS 705 850 1555
ENG 490 1024 1514
HEA 871 555 1426
POL 688 726 1414
SHS 861 758 1619
Total 4468 4657 9125
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6. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Échantillons inégaux en fonction des lieux d’enquête
Pays BEL FRA HUN MLT ROU PRT SWE Total
Effectif 475 627 244 211 439 481 110 2587
Pays AZE EGY MDA RUS TUN TUR Total
Effectif 114 98 242 827 255 734 2270
Pays BRA CHN CMR IND SEN Total
Effectif 1005 1198 991 908 208 4310
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7. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Question B
Citez les villes où vous aimeriez / n’aimeriez pas vivre dans un futur
proche (max.5)
Citez les pays où vous aimeriez / n’aimeriez pas vivre dans un futur
proche (max.5)
. . . hors villes et pays de citoyenneté
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8. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Deux indicateurs
Connaissance : un pays / une ville est citée ou non.
Pi =
Ci
R
où Ci
est le nombre de citations reçues par i et R le nombre
total de réponses.
Coefficient d’asymétrie
Ai = P − N
P + N
où P est la somme des citations positives et N la somme des
citations négatives.
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9. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
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10. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
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Modéliser l’attractivité des lieux globaux

11. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Modélisation des choix agrégés
Hypothèse : plus un pays est gros, riche et proche, plus il est cité
positivement.
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12. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Modèle cible
Fij = k.(popj )β1
.(pnb/hj )β2
.(distij )α
.(λ2)langij
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13. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Méthode par passage en log et moindres carrés ?
ln(Fij ) = a0 + a1ln(pop) + a2ln(pnb/h)
+a4ln(dist) + a5(lang) + ij
Solution non retenue (pas de prise en compte des flux nuls)
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14. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Modèle poissonnien (maximum de vraisemblance)
Fij = exp[a0 + a1ln(pop) + a2ln(pnb/h)
+a4ln(dist) + a5(lang)] + ij
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15. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Résultats globaux
Part de la déviance expliquée : 77.22%
Pouvoir explicatif des variables (coefficients) :
ln(pop) 21.43 (0.71)
ln(pnb/h) 51.11 (1.09)
ln(dist) 2.91 (-0.47)
lang 1.76 (×2.46)
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16. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Résultats locaux
Part de la déviance expliquée compris entre 75.6% (Azerbaïdjan) et
87.4% (Portugal)
ln(pop) et ln(pnb/h) toujours significatives et coefficient positif.
ln(dist) très majoritairement significative et coefficient négatif.
Langue officielle : effet souvent non significatif.
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17. Pays lnPOP lnPNB/h lnDist lang Dév. expl.
AZE 0.84 1.57 -0.82 75.60
BEL 0.66 1.57 -0.33 -0,02 81.30
BRA 0.65 1.72 -0.89 1,71 (x5.5) 79.10
CHN 0.57 2.12 0,06 -0.15 77.10
CMR 0.75 1.16 -0.92 1,14 (x3.14) 78.50
EGY 1.05 1.76 -1.05 1,55 (x4.71) 77.10
FRA 0.73 1.46 -0.23 0,60 (x1.82) 80.00
HUN 0.55 1.83 -0.59 80.70
IND 0.63 1.38 -0.33 0.85 77.00
MDA 0.91 2.10 -0.87 1,46 (x4.33) 85.70
MLT 0.67 1.83 -1.12 1,18 (x3.26) 81.60
PRT 0.71 1.86 -0.93 2,40 (x11.02) 87.40
ROU 0.80 2.32 -0.92 -11.72 85.10
RUS 0.82 1.63 -0.93 -0.75 81.60
SEN 0.82 1.17 -1.29 1,52 (x4.56) 78.60
SWE 0.76 1.82 -0.53 -0.87 80.20
TUN 0.92 1.08 -0.79 1,75 (x5.74) 80.30
TUR 0.79 1.50 -0.68 -0.73 80.20

18. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Paramètres lnPOP lnPNB/h lnDist lang Dév. expl.
Min 0.55 1.08 -1.29 0.60 75.60
Moy 0.76 1.66 -0.82 1.42 80.40
Med 0.75 1.68 -0.91 1.49 80.22
Max 1.05 2.32 -0.23 2.40 87.36
Ecart-type 0.13 0.34 0.30 0.51 3.13
CV 0.17 0.20 -0.36 0.36 0.04
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19. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Modélisation des choix individuels
Hypothèse : toutes choses égales quant à la localisation de l’étudiant(e),
le choix des pays et des villes est influencé par la discipline, le genre et le
niveau socio-économique.
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20. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
2 modèles logit pour chaque État (ville) étudié
modèle 1 : citer ou non (connaissance)
modèle 2 : balance entre citation positive et négative
(asymétrie)
Dans le deuxième modèle, nécessité de sélectionner uniquement les
étudiant(e)s ayant cité l’État (la ville) considéré. . .
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21. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Modèles logit connaissance
Effectif Discipline Genre Revenus
ALLEMAGNE 8340 *** **
Berlin 8517 **
JAPON 8340 *** ***
Tokyo 8517 *** **
USA 8340 *** **
New-York 8517
LA – *** ** *
San Francisco – *** **
Washington – ** * **
Miami – *** ***
Signif. codes : 0.001 ’***’ 0.01 ’**’ 0.05 ’*’
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22. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Modèles logit asymétrie
Effectif Discipline Genre Revenus
ALLEMAGNE 2616 ** ***
Berlin 1551 ** *
JAPON 2246 *** ***
Tokyo 2127 *** **
USA 4958 *** * ***
New-York 3833 *** ** ***
LA 795 *
San Franc. 283
Washington 673 **
Miami 301 ***
Signif. codes : 0.001 ’***’ 0.01 ’**’ 0.05 ’*’
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Modéliser l’attractivité des lieux globaux

23. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités
Modéliser l’attractivité des lieux globaux

24. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités
Modéliser l’attractivité des lieux globaux

25. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités
Modéliser l’attractivité des lieux globaux

26. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Tester résultats pays et résultats villes de façon plus
systématique
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27. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Tester résultats pays et résultats villes de façon plus
systématique
Logit locaux à comparer au logit global
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28. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Tester résultats pays et résultats villes de façon plus
systématique
Logit locaux à comparer au logit global
Comparaison des résultats avec des flux réels (étudiants,
information)
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29. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Tester résultats pays et résultats villes de façon plus
systématique
Logit locaux à comparer au logit global
Comparaison des résultats avec des flux réels (étudiants,
information)
Trouver des facteurs explicatifs pour les citations négatives
(histoire, bruit médiatique ?)
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30. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
Merci de votre attention
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