Modélisation de la pauvreté urbaine dans la région métropolitaine de Montréal entre 1986 et 2016 : apport des régressions spatiales par panel - Gaboriault-Boudreau, Maxime; Apparicio, Philippe; Brunelle, Cédric (Cahiers de géographie du Québec, 2019)
Les modèles d’économétrie spatiale sont de plus en plus utilisés en géographie. Récemment, des extensions des modèles spatiaux autorégressifs ont été proposées afin d’analyser des données par panel, comprenant N entités spatiales pour lesquelles un ensemble de variables sont observées à T dates. À l’heure actuelle, ces modèles de régression par panel sont très peu connus des géographes. Par conséquent, notre objectif, dans cet article, est de décrire ces modèles et d’illustrer leurs avantages pour l’élaboration de diagnostics urbains longitudinaux. Pour ce faire, nous proposons un retour sur les régressions par panel. Puis nous décrivons une routine méthodologique permettant de déterminer le modèle le plus approprié au jeu de données à l’étude, parmi plusieurs modèles de régression par panel. L’application empirique, portant sur la modélisation de la pauvreté à Montréal de 1986 à 2016 par secteur de recensement, démontre que cette méthode est très robuste pour contrôler la variable de dépendance spatiale, mais aussi pour établir plusieurs types d’effets (directs, de débordement et de renvoi).