Analyse spatiale de la taxe professionnelle en régions française en 1995

Thèmes abordés

Analyse spatiale, taxe professionnelle, France, master, économétrie, mathématique, LISA, Local indicators of spatial association, économétrie spatiale

Résumé du document

L'objectif du projet est d'utiliser les techniques de l'économétrie spatial pour repérer les interactions spatiales en termes de taxe professionnelle en France pour l'année 1995, et d'analyser quels sont les facteurs qui influencent le plus ce taux en tout en spécifiant un bon modèle économétrique qui prend en compte ces interactions.
Les politiques fiscales, comme de nombreux autres politiques sociaux-économiques, ne sont pas distribuées aléatoirement dans l'espace. En période électorale, les électeurs évaluent les politiques fiscaux de leurs élus locaux en faisant une comparaison avec les collectivités voisines.

Extraits

[...] La taxe professionnelle départementale dépendra alors de celui que l'on observe chez ses voisins. L'autocorrélation spatiale peut être positive : Les départements voisins se ressemblent ; ou négative : les départements voisins se dissemblent (en terme de taxe). L'analyse du p-value (la probabilité de rejeter à tord H0 vaux 9.10 conduit au rejet de Ho. Nous pouvons donc conclure à la présence d'une autocorrélation spatiale dans le modèle estimé par les MCO. Il est donc nécessaire de traiter cette hétéroscédasticité avec des modèles économétriques spatiaux. [...]

[...] Analyse spatiale de la taxe professionnelle en régions française en 1995. Université de Lille1 Master 2 Econométrie Appliquée Université Lille Master Econométrie Appliquée Introduction. L'objectif du projet est d'utiliser les techniques de l'économétrie spatial pour repérer les interactions spatiales en terme de taxe professionnelle en France pour l'année 1995, et d'analyser quels sont les facteurs qui influencent le plus ce taux en tout en spécifiant un bon modèle économétrique qui prend en compte ces interactions. PARTIE I : RECHERCHE DE SPECIFICATION .RDATA). [...]

[...] Avec Le terme ϒ représente le terme autorégressif des résidus. Il mesure l'ampleur des interactions entre les résidus de la régression. Université Lille Master Econométrie Appliquée Tableau 4. Estimation des paramètres par le modèle autocorrélation spatiale du terme d'erreur. Commentaire : Les variables non significatives (au seuil de sont subventions globales par habitant et taux d'urbanisation Le Terme d'erreur d'auto régression (lambda= 0.51857 ) et sa p-value (la probabilité de rejeter à tord H0) n'est pas significativement différent de zéro. [...]

[...] C'est un signe de non homogénéité de la répartition de taxe professionnelle. Pour en être vraiment sur de l'hypothèse que nous avançons, passons au test statistique. C'est le test de breusch pagan qui sera mis en ouvre ici. Une observation est considérée comme valeur extrême si elle se situe au-delà du troisième quartile ou en deçà du premier quartile Université Lille Master Econométrie Appliquée Pour le test d'hétéroscédasticité on constate que la probabilité de rejeter à tord H0(les résidus de MCO sont homoscedastique) est égale à donc on rejette l'hypothèse nulle et on conclut qu'on a une hétéroscédasticité des erreurs. [...]

[...] Cela signifie donc que ce sont les départements qui possèdent une population vieux qui vont avoir les taxes professionnelle les plus élevés. De même, les régions pour lesquels le taux de chômage sera faible auront tendance à posséder des taux élevé. Université Lille Master Econométrie Appliquée On a donc bien ici une hétéroscédasticité des erreurs, ce qui signifie que nos coefficients sont bien estimés mais peuvent biaiser le résultat des tests statistique. Cependant on devra donc prendre en compte la présence d'hétérogénéité spatiale dans notre modélisation. [...]