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Question B
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Deux indicateurs
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Modélisation des choix agrégés
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Modèle cible
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Méthode par passage en log et m...
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Modèle poissonnien (maximum de ...
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Résultats globaux
Part de la dé...
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Résultats locaux
Part de la dév...
Pays lnPOP lnPNB/h lnDist lang Dév. expl.
AZE 0.84 1.57 -0.82 75.60
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L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion
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Modéliser l’attractivité des lieux globaux Une enquête internationale auprès de 9000 étudiants de L3

  1. 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. 2. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion 1 L’enquête EuroBroadMap 2 Les déterminants collectifs 3 Les déterminants individuels L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  3. 3. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion L’enquête EuroBroadMap L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  4. 4. 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 L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  5. 5. 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 L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  6. 6. 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 L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  7. 7. 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. L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  8. 8. 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
  9. 9. 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
  10. 10. 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. L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  11. 11. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion Modèle cible Fij = k.(popj )β1 .(pnb/hj )β2 .(distij )α .(λ2)langij L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  12. 12. 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) L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  13. 13. 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 L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  14. 14. 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) L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  15. 15. 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. L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  16. 16. 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
  17. 17. 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 L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  18. 18. 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. L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  19. 19. 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. . . L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  20. 20. 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 ’*’ L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  21. 21. 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 ’*’ L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  22. 22. 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
  23. 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. 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. 25. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion Tester résultats pays et résultats villes de façon plus systématique L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  26. 26. 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 L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  27. 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 Comparaison des résultats avec des flux réels (étudiants, information) L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  28. 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) Trouver des facteurs explicatifs pour les citations négatives (histoire, bruit médiatique ?) L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux
  29. 29. L’enquête EuroBroadMap Les déterminants collectifs Les déterminants individuels Conclusion Merci de votre attention L. Beauguitte et C. Grasland CNRS, UMR Géographie-cités Modéliser l’attractivité des lieux globaux

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