Le développement économique régional, la politique et les disparités régionales des grands territoires : le cas du Canada et de la Chine

Résumé Depuis le début des années 1990, la recherche sur le développement régional a pris une importance considérable dans les disciplines de l’économie et de la géographie dans la plupart des pays. De nombreuses études ont été consacrées à ce sujet et l’on constate une approche analytique de plus en plus sophistiquée. Que les économies pauvres ont tendance à converger vers les pays riches, ou bien à diverger au fil du temps est une question qui a attiré l'attention des décideurs et des universitaires depuis quelques décennies. Convergence ou de divergence économique est un sujet d'intérêt et de débat, non seulement pour valider ou non les deux modèles principaux de croissance qui sont considérés comme concurrent (l’approche néo-classique et celle des approches de croissance endogène), mais aussi pour ses implications pour les publiques politiques. En se basant sur une analyse des politiques de développement régional et des analyses statistiques de la convergence et des disparités régionales, les objectifs de cette thèse sont de tenter de fournir une explication des différents processus et des modèles de développement économique régional poursuivis dans le cas de territoires immenses en utilisant le Canada et la Chine comme études de cas, d'entreprendre une analyse des différents facteurs et des forces motrices qui sous-tendent le développement régional dans ces deux pays, et d'explorer à la fois les réussites et les échecs apparents dans les politiques de développement régional en comparant et contrastant les expériences de développement régional et les modèles de ces deux pays. A fin d'atteindre cet objectif, la recherche utilise une approche multi-scalaire et des méthodes de mesure multidimensionnelle dans le cadre des analyses sur les disparités « régionales » entre les macro régions (sous-ensembles de provinces) des deux pays, des provinces et des régions urbaines sélectionnées, dans le but ultime d’identifier des problèmes existants en termes de développement régional et de pouvoir proposer des solutions. Les étapes principales de la recherche sont : 1. La cueillette des données statistiques pour le Canada et la Chine (incluant les provinces de Québec et de Xinjiang) pour une gamme d’indicateurs (voir ci-dessous). 2. D’entreprendre une analyse de chaque dimension dans les deux juridictions: Population (p.ex. composition, structure, changement); Ressources (p. ex. utilisation, exploitation de l’énergie); Environnement (p.ex. la pollution); et le Développement socioéconomique (p.ex. le développement et la transformation des secteurs clé, et les modèles de développement rural et urbain), et les disparités changeantes par rapport à ces dimensions. 3. La définition d’une typologie de différents types de région en fonction de leurs trajectoires de développement, ce qui servira pour critiquer l’hypothèse centre-périphérie. 4. Le choix d’une région métropolitaine dans chaque juridiction (province). 5. D’entreprendre une analyse temporelle des événements clé (politiques, investissements) dans chaque région et les facteurs impliqués dans chaque événement, en utilisant l’information documentaire générale et des agences institutionnelles impliqués actuellement et dans un passée récent. Cette étude a tenté d'expliquer les schémas et les processus des deux économies, ainsi que la présentation d'études de cas qui illustrent et examinent les différences dans les deux économies à partir de l’échelle nationale jusqu’au niveau régional et provincial et aussi pour certaines zones urbaines. Cette étude a essayé de répondre aux questions de recherche comme: Est-il vrai que les pays avec des plus grandes territoires sont associés avec des plus grandes disparités interrégionales? Quel est le résultat des comparaisons entre pays développés et pays en développement? Quels sont les facteurs les plus importants dans le développement économique de vastes territoires dans les pays développés et pays en développement? Quel est le mécanisme de convergence et de divergence dans les pays développés et, respectivement, les pays en développement? Dans l'introduction à la thèse, le cadre général de l'étude est présenté, suivie dans le chapitre 1 d'une discussion sur les théories et les concepts utilisés dans la littérature théorique principale qui est pertinent à l'étude. Le chapitre 2 décrit la méthodologie de recherche. Le chapitre 3 présente une vue d'ensemble des politiques de développement économique régional et les programmes du Canada et de la Chine dans des périodes différentes à différentes échelles. Au chapitre 4, la convergence des deux pays à l'échelle nationale et la convergence provinciale pour chaque pays sont examinés en utilisant différentes méthodes de mesure telles que les méthodes traditionnelles, la convergence bêta et la convergence sigma. Dans le chapitre le plus complexe, le chapitre 5, les analyses comparatives sont présentées à l'aide de données statistiques, à partir des analyses des cas régionaux et provinciaux retenus des deux pays. Au chapitre 6, ces dispositions sont complétées par une analyse des régions urbaines choisies, qui permet également des aperçus sur les régions les plus périphériques. Dans la recherche proposée pour cette thèse, la politique, la population, le revenu, l'emploi, la composition industrielle, l'investissement, le commerce et le facteur de la migration sont également pris en compte comme facteurs importants de l'analyse régionale compte tenu de la superficie du territoire des deux pays et les différences de population entre eux. Cette thèse a évalué dans quelle mesure les politiques gouvernementales ont réussi à induire la convergence régionale ou ont encore ont creusé davantage les disparités régionales, ce qui implique nécessairement une évaluation de la durabilité des patrons et des programmes de développement régional. Cette étude a également mis l'accent sur les disparités régionales et la politique de développement régional, les comparaisons entre pays, pour mesurer la convergence entre les pays et entre les régions, y compris l'analyse spatiale, d'identifier les facteurs les plus actifs tels que la population, les ressources, la politique, l'urbanisation, les migrations, l'ouverture économique et leurs différents rôles dans le développement économique de ces grands territoires (au Canada et Chine). Les résultats empiriques et les processus de convergence et de divergence offrent un cadre intéressant pour l'examen de la trajectoire de développement régionales et les disparités régionales dans les deux économies. L'approche adoptée a révélé les différentes mosaïques complexes du développement régional dans les deux pays. Les résultats de cette étude ont démontré que la disparité en termes de revenu régional est une réalité dans chaque zone géographique, et que les causes sont nombreuses et complexes. Les deux économies ont certains parallèles dans la mise en œuvre des politiques de développement économique régional, mais il existe des différences importantes aussi et elles se sont développées à différentes vitesses. Les deux économies se sont développées depuis la Seconde Guerre mondiale, mais la Chine a connu une croissance rapide que le Canada comme témoignent de nombreux indicateurs depuis 1980. Cependant, la Chine est maintenant confrontée à un certain nombre de problèmes économiques et sociaux, y compris les disparités régionales marquées, un fossé toujours croissant entre les revenus ruraux et urbains, une population vieillissante, le chômage, la pauvreté et la dégradation rapide de l'environnement avec toujours plus de demandes en énergie. Le développement économique régional en Chine est plus déséquilibré. Le Canada accuse un degré de disparités régionales et provinciales moins important que la Chine. Dans les cas provinciaux, il existe d'importantes différences et de disparités dans la structure économique et spatiale du Québec et du Xinjiang. Les disparités infra provinciales sont plus grandes que celles à l’échelle des provinces et des grandes régions (des sous-ensembles de provinces). Les mécanismes de convergence et de divergence dans les deux pays sont différents. Les résultats empiriques et les processus de convergence et de divergence offrent un cadre intéressant pour l'examen de la trajectoire de développement régionale et les disparités régionales dans les deux économies. Cette étude démontre également que l'urbanisation (les métropoles et les villes) s’avère être le facteur le plus actif et contribue à l'économie régionale dans ces grands territoires. L'ouverture a joué un rôle important dans les économies des deux pays. La migration est un facteur majeur dans la stimulation de l'économie des deux pays mais de façons différentes. Les résultats empiriques démontrent que les disparités régionales ne peuvent pas être évitées et elles existent presque partout. Il n'y a pas une formule universelle et de politiques spécifiques sont de mise pour chaque région. Mais il semble possible pour les décideurs politiques nationaux et régionaux d’essayer de maintenir l'écart à une échelle raisonnable pour éviter l'instabilité sociale.

A dynamic sequential route choice model for micro-simulation

Dans les études sur le transport, les modèles de choix de route décrivent la sélection par un utilisateur d’un chemin, depuis son origine jusqu’à sa destination. Plus précisément, il s’agit de trouver dans un réseau composé d’arcs et de sommets la suite d’arcs reliant deux sommets, suivant des critères donnés. Nous considérons dans le présent travail l’application de la programmation dynamique pour représenter le processus de choix, en considérant le choix d’un chemin comme une séquence de choix d’arcs. De plus, nous mettons en œuvre les techniques d’approximation en programmation dynamique afin de représenter la connaissance imparfaite de l’état réseau, en particulier pour les arcs éloignés du point actuel. Plus précisément, à chaque fois qu’un utilisateur atteint une intersection, il considère l’utilité d’un certain nombre d’arcs futurs, puis une estimation est faite pour le restant du chemin jusqu’à la destination. Le modèle de choix de route est implanté dans le cadre d’un modèle de simulation de trafic par événements discrets. Le modèle ainsi construit est testé sur un modèle de réseau routier réel afin d’étudier sa performance.

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions.