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.

Dynamic linear economies with social interactions

Social interactions arguably provide a rationale for several important phenomena, from smoking and other risky behavior in teens to e.g., peer effects in school performance. We study social interactions in dynamic economies. For these economies, we provide existence (Markov Perfect Equilibrium in pure strategies), ergodicity, and welfare results. Also, we characterize equilibria in terms of agents' policy function, spatial equilibrium correlations and social multiplier effects, depending on the nature of interactions. Most importantly, we study formally the issue of the identification of social interactions, with special emphasis on the restrictions imposed by dynamic equilibrium conditions.

Développement d'un indice de vulnérabilité à l'érosion éolienne à partir d'images satellitales, dans le Bassin arachidier du Sénégal : cas de la région de Thiès.

L’érosion éolienne est un problème environnemental parmi les plus sévères dans les régions arides, semi-arides et les régions sèches sub-humides de la planète. L’érosion des sols accélérée par le vent provoque des dommages à la fois localement et régionalement. Sur le plan local, elle cause la baisse des nutriments par la mobilisation des particules les plus fines et de la matière organique. Cette mobilisation est une des causes de perte de fertilité des sols avec comme conséquence, une chute de la productivité agricole et une réduction de la profondeur de la partie arable. Sur le plan régional, les tempêtes de poussières soulevées par le vent ont un impact non négligeable sur la santé des populations, et la déposition des particules affecte les équipements hydrauliques tels que les canaux à ciel ouvert ainsi que les infrastructures notamment de transport. Dans les régions où les sols sont fréquemment soumis à l’érosion éolienne, les besoins pour des études qui visent à caractériser spatialement les sols selon leur degré de vulnérabilité sont grands. On n’a qu’à penser aux autorités administratives qui doivent décider des mesures à prendre pour préserver et conserver les potentialités agropédologiques des sols, souvent avec des ressources financières modestes mises à leur disposition. Or, dans certaines de ces régions, comme notre territoire d’étude, la région de Thiès au Sénégal, ces études font défaut. En effet, les quelques études effectuées dans cette région ou dans des contextes géographiques similaires ont un caractère plutôt local et les approches suivies (modèles de pertes des sols) nécessitent un nombre substantiel de données pour saisir la variabilité spatiale de la dynamique des facteurs qui interviennent dans le processus de l’érosion éolienne. La disponibilité de ces données est particulièrement problématique dans les pays en voie de développement, à cause de la pauvreté en infrastructures et des problèmes de ressources pour le monitoring continu des variables environnementales. L’approche mise de l’avant dans cette recherche vise à combler cette lacune en recourant principalement à l’imagerie satellitale, et plus particulièrement celle provenant des satellites Landsat-5 et Landsat-7. Les images Landsat couvrent la presque totalité de la zone optique du spectre exploitable par télédétection (visible, proche infrarouge, infrarouge moyen et thermique) à des résolutions relativement fines (quelques dizaines de mètres). Elles permettant ainsi d’étudier la distribution spatiale des niveaux de vulnérabilité des sols avec un niveau de détails beaucoup plus fin que celui obtenu avec des images souvent utilisées dans des études environnementales telles que AVHRR de la série de satellites NOAA (résolution kilométrique). De plus, l’archive complet des images Landsat-5 et Landsat-7 couvrant une période de plus de 20 ans est aujourd’hui facilement accessible. Parmi les paramètres utilisés dans les modèles d’érosion éolienne, nous avons identifiés ceux qui sont estimables par l’imagerie satellitale soit directement (exemple, fraction du couvert végétal) soit indirectement (exemple, caractérisation des sols par leur niveau d’érodabilité). En exploitant aussi le peu de données disponibles dans la région (données climatiques, carte morphopédologique) nous avons élaboré une base de données décrivant l’état des lieux dans la période de 1988 à 2002 et ce, selon les deux saisons caractéristiques de la région : la saison des pluies et la saison sèche. Ces données par date d’acquisition des images Landsat utilisées ont été considérées comme des intrants (critères) dans un modèle empirique que nous avons élaboré en modulant l’impact de chacun des critères (poids et scores). À l’aide de ce modèle, nous avons créé des cartes montrant les degrés de vulnérabilité dans la région à l’étude, et ce par date d’acquisition des images Landsat. Suite à une série de tests pour valider la cohérence interne du modèle, nous avons analysé nos cartes afin de conclure sur la dynamique du processus pendant la période d’étude. Nos principales conclusions sont les suivantes : 1) le modèle élaboré montre une bonne cohérence interne et est sensible aux variations spatiotemporelles des facteurs pris en considération 2); tel qu’attendu, parmi les facteurs utilisés pour expliquer la vulnérabilité des sols, la végétation vivante et l’érodabilité sont les plus importants ; 3) ces deux facteurs présentent une variation importante intra et inter-saisonnière de sorte qu’il est difficile de dégager des tendances à long terme bien que certaines parties du territoire (Nord et Est) aient des indices de vulnérabilité forts, peu importe la saison ; 4) l’analyse diachronique des cartes des indices de vulnérabilité confirme le caractère saisonnier des niveaux de vulnérabilité dans la mesure où les superficies occupées par les faibles niveaux de vulnérabilité augmentent en saison des pluies, donc lorsque l’humidité surfacique et la végétation active notamment sont importantes, et décroissent en saison sèche ; 5) la susceptibilité, c’est-à-dire l’impact du vent sur la vulnérabilité est d’autant plus forte que la vitesse du vent est élevée et que la vulnérabilité est forte. Sur les zones où la vulnérabilité est faible, les vitesses de vent élevées ont moins d’impact. Dans notre étude, nous avons aussi inclus une analyse comparative entre les facteurs extraits des images Landsat et celles des images hyperspectrales du satellite expérimental HYPERION. Bien que la résolution spatiale de ces images soit similaire à celle de Landsat, les résultats obtenus à partir des images HYPERION révèlent un niveau de détail supérieur grâce à la résolution spectrale de ce capteur permettant de mieux choisir les bandes spectrales qui réagissent le plus avec le facteur étudié. Cette étude comparative démontre que dans un futur rapproché, l’amélioration de l’accessibilité à ce type d’images permettra de raffiner davantage le calcul de l’indice de vulnérabilité par notre modèle. En attendant cette possibilité, on peut de contenter de l’imagerie Landsat qui offre un support d’informations permettant tout de même d’évaluer le niveau de fragilisation des sols par l’action du vent et par la dynamique des caractéristiques des facteurs telles que la couverture végétale aussi bien vivante que sénescente.

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.

Modélisation du carnet d'ordres limites et prévision de séries temporelles

Le contenu de cette thèse est divisé de la façon suivante. Après un premier chapitre d’introduction, le Chapitre 2 est consacré à introduire aussi simplement que possible certaines des théories qui seront utilisées dans les deux premiers articles. Dans un premier temps, nous discuterons des points importants pour la construction de l’intégrale stochastique par rapport aux semimartingales avec paramètre spatial. Ensuite, nous décrirons les principaux résultats de la théorie de l’évaluation en monde neutre au risque et, finalement, nous donnerons une brève description d’une méthode d’optimisation connue sous le nom de dualité. Les Chapitres 3 et 4 traitent de la modélisation de l’illiquidité et font l’objet de deux articles. Le premier propose un modèle en temps continu pour la structure et le comportement du carnet d’ordres limites. Le comportement du portefeuille d’un investisseur utilisant des ordres de marché est déduit et des conditions permettant d’éliminer les possibilités d’arbitrages sont données. Grâce à la formule d’Itô généralisée il est aussi possible d’écrire la valeur du portefeuille comme une équation différentielle stochastique. Un exemple complet de modèle de marché est présenté de même qu’une méthode de calibrage. Dans le deuxième article, écrit en collaboration avec Bruno Rémillard, nous proposons un modèle similaire mais cette fois-ci en temps discret. La question de tarification des produits dérivés est étudiée et des solutions pour le prix des options européennes de vente et d’achat sont données sous forme explicite. Des conditions spécifiques à ce modèle qui permettent d’éliminer l’arbitrage sont aussi données. Grâce à la méthode duale, nous montrons qu’il est aussi possible d’écrire le prix des options européennes comme un problème d’optimisation d’une espérance sur en ensemble de mesures de probabilité. Le Chapitre 5 contient le troisième article de la thèse et porte sur un sujet différent. Dans cet article, aussi écrit en collaboration avec Bruno Rémillard, nous proposons une méthode de prévision des séries temporelles basée sur les copules multivariées. Afin de mieux comprendre le gain en performance que donne cette méthode, nous étudions à l’aide d’expériences numériques l’effet de la force et la structure de dépendance sur les prévisions. Puisque les copules permettent d’isoler la structure de dépendance et les distributions marginales, nous étudions l’impact de différentes distributions marginales sur la performance des prévisions. Finalement, nous étudions aussi l’effet des erreurs d’estimation sur la performance des prévisions. Dans tous les cas, nous comparons la performance des prévisions en utilisant des prévisions provenant d’une série bivariée et d’une série univariée, ce qui permet d’illustrer l’avantage de cette méthode. Dans un intérêt plus pratique, nous présentons une application complète sur des données financières.

Modélisation de l’activité électrique des oreillettes avant et après ablation par cathéter

- Réalisé au centre de recherche de l'hospital du Sacré-Coeur de Montréal. - Programme conjoint entre Université de Montréal et École Polytechnique de Montréal.

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.