Vendredi, je participerai à la journée CartoStats organisée à Paris Diderot à l’occasion des 60 ans du Comité Français de Cartographie par Françoise Bahoken, Laurent Jégou et Hélène Mathian (entre autres). On m’a proposé une intervention de 20 minutes, et ça sera l’occasion de revenir sur des travaux récents avec Lucas Vernet (doctorant à Sciences Po), Alfred Galichon (professeur à Columbia) et Ewen Gallic (qui vient de défendre son doctorat, la semaine dernière, et qui commencera son post-doc avec moi à la rentrée sur la démographie participative). Et histoire d’avoir une cohérence dans mon exposé, j’ai pris un fil rouge qui sera la ville en économie. Les slides sont en ligne (ils ont été mis à jour par rapport au billet, avec des références complémentaires), mais ils sont purement visuels, et je me suis dit qu’un billet permettrait de les compléter.

Plus que la ville, c’est la notion d’agglomération autour d’un centre qui va m’intéresser – ce que les géographes appellent CBD (Central Business District) ou centre des affaires – et la localisation des vendeurs dans l’espace (souvent dans des “villes”) compte tenu d’une répartition d’acheteurs. On peut remonter aux travaux de von Thünen ou Kohl qui, les premiers, justifient l’existence de villes monocentriques, autour d’un centre.

Mais pour tous les économistes, quand on parle de “ville”, on pense instinctivement à la “ville linéaire” introduite par Hotelling en 1929

avec cette ville incroyablement simpliste, on peut justifier la concentration des firmes en un “centre”. On suppose  ici la population répartie (uniformément) dans cette ville, et les firmes cherchent où se placer, de manière optimale. Et on peut montrer assez facilement qu’avec deux firmes, un équilibre stable est que les villes s’installent toutes les deux au centre.

Mais on l’a dit, cette ville linéaire n’est pas très réaliste, et pas très représentative de la plupart des villes. Cela n’empêche pas certains auteurs de changer les hypothèses pour arriver à d’autres configurations d’équilibres, comme le montre Fujita & Thisse (1997), en reprenant Fujita & Ogawa (1982)

La première tentative pour passer en bi-dimensionnel a été la ville circulaire de Salop (1979), mais on le voit, c’est une fausse extension du cas précédant. On reste assez fondamentalement en une dimension,

Une autre extension pourrait être la ville “étoilée”, avec une population répartie en étoile, le long de routes. Mais là encore, si ce modèle est encore assez populaire, on se demande pourquoi ne pas envisager la création de route périphérique, autour du centre.

Autrement dit, l’économie spatiale et l’économie urbaine ne peuvent se penser sans faire intervenir la dimension des transports (comme le dit le théorème d’impossibilité de Starrett (1978)). L’extension logique est alors de voir la ville sous forme d’un réseau, comme l’avait fait Christaller (1933), afin de commencer une analyse microéconomique de la répartition de l’offre et de la demande.

Mais cette dimension rend le problème plus complexe, car il existe une infinité de réseaux, et tous ont leurs particularité. Et les réseaux ont une particularité : l’intuition que l’on a en terme de distance et de voisins tend à disparaître. Par exemple sur le graphique ci-dessous, 8 points sont répartis sur la région parisienne, et on y accède par métro. La figure du haut correspond au diagramme de Voronoï classique (c’est à dire aux zones d’affluence de magasins si les prix sont identiques) avec une norme euclidienne (à vol d’oiseau). Le graphique du dessous correspond au diagramme de Voronoï si on utilise la distance en métro. On voit que les zones d’affluence ne sont plus les mêmes.

Le problème économique que l’on peut envisager est alors celui d’un matching bipartite, où les “consommateurs” vont se rendre chez un “producteur” (et un seul). On peut imaginer des contraintes de capacité des producteurs, voire des problèmes de congestion sur le réseau, etc.

On a récemment étudié ce genre de modèles avec Alfred et Lucas, tout d’abord avec la localisation des maternités (le bien est ici un accouchement : on sait – par communes – le nombre de femme ayant accouché, et on a des informations sur les maternités) et les stations essence (le bien est ici un plein d’essence : on a la localisation des stations en Bretagne, et la localisation d’utilisateurs d’une api qui souhaitent connaître le prix de l’essence proche de leur localisation). Compte tenu de l’offre et de la demande, il est possible d’en déduire le “prix” de ces biens, et donc leur valeur. Ceci permet, par exemple, de voir où il serait nécessaire d’implanter une nouvelle maternité, par exemple.

Mais l’étude de réseaux ne peut se faire en statistique. L’important est d’ajouter une dimension temporelle. Dans l’exemple de la ville linéaire, on suppose les agents uniformément répartis dans la ville, puis les firmes se localisent, mais comment ne pas imaginer ensuite que cette localisation influencera a son tour la répartition des agents? Beckman (1976) note ainsi que les individus se répartiront au sein de la ville avec “a density distribution which is symmetric and decreasing from the center”

C’est la notions d’externalités résultats des interactions entre firmes et/ou ménages.

Cette dimension est assez fondamentale, en témoigne la visualisation de l’épidémie de choléra à New York en 1832.

En effet, la prise en compte de la dimension spatiale permet de voir où est née l’épidémie de choléra, et de montrer l’importance des points d’eau, comme l’avait noté John Snow lors de l’épidémie de Londres en 1854 (raconté dans un article paru la semaine passée).

Les exposés de vendredi après midi étant autour des thèmes “nouvelles méthodes, nouveaux outils” et “nouveaux usages“, ça sera l’occasion de présenter des travaux récents avec Ewen sur la création de cartes évoluant dans le temps.

A titre indicatif, nous allons travailler cet été sur la création de telles cartes pour étudier le déplacement de descendants d’un couple, qui s’est marié en 1800 dans un village du Finistère, du bocage normand, ou du sud de la Bourgogne. A suivre donc….

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