Étude quantitative originale – Explorer et visualiser à échelle fine les facteurs socioéconomiques, l’accès aux boissons alcoolisées et l’incidence de l’environnement bâti sur les dépenses en alcool dans la ville de Toronto : démarche d’analyse spatiale

Andrew Leung, M. Sc.Rattachement de l'auteur 1; Jane Law, Ph. D. Rattachement de l'auteur 1, Rattachement de l'auteur 2; Martin Cooke, Ph. D.Rattachement de l'auteur 1, Rattachement de l'auteur 3, Rattachement de l'auteur 4; Scott Leatherdale, Ph. D.Rattachement de l'auteur 1

https://doi.org/10.24095/hpcdp.39.1.02f

Cet article a fait l’objet d’une évaluation par les pairs.

Correspondance : Andrew Leung, École de santé publique et de systèmes de soins de santé, Université de Waterloo, Waterloo (Ontario)  N2L 3G1; Tél. : 647-825-2667; Courriel : as2leung@uwaterloo.ca.

Résumé

Introduction. De nombreux Canadiens continuent de boire beaucoup plus d'alcool que ce que préconisent les Directives de consommation d'alcool à faible risque. Dans cette étude, nous avons illustré les variations spatiales associées aux dépenses engagées dans des établissements licenciés à Toronto et nous avons examiné les effets des facteurs socioéconomiques locaux, de l'accès aux boissons alcoolisées et de l'incidence de l'environnement bâti sur les dépenses en alcool à l'échelle des aires de diffusion (AD).

Méthodologie. D'après l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2010, ce sont les dépenses totales moyennes des ménages à l'échelle des AD en boissons alcoolisées achetées dans des établissements licenciés qui sont la variable ayant la plus grande incidence sur les résultats. L'indice de Moran et l'indice local de Moran ont été utilisés pour quantifier les variations spatiales et pour identifier les points chauds et les points froids en termes de dépenses. Nous avons utilisé, dans divers modèles multidimensionnels de régression spatiale, les caractéristiques socioéconomiques à l'échelle des AD tirées du Recensement de 2006 ainsi que des ensembles de données de 2008 de DMTI Spatial et de 2010 de CanMap concernant la densité des établissements licenciés et les autres caractéristiques socioéconomiques de l'environnement bâti afin de prédire les dépenses en alcool.

Résultats. Les principaux indicateurs à échelle fine associés aux dépenses en alcool étaient le pourcentage de personnes occupant des postes dans les domaines de la gestion ou des finances ainsi que le pourcentage de personnes ayant une éducation post-secondaire (une augmentation d'une unité étant associée à des augmentations respectives de l'ordre de 78,6 % et de 35,0 % des dépenses). La présence de lignes de métro dans l'environnement immédiat et dans le quartier constituait aussi un facteur important (une augmentation d'une unité entraînant des hausses de l'ordre de respectivement 5 % et 28 % des dépenses). La densité des points de vente d'alcool constituait également un facteur positif sur les dépenses en alcool.

Conclusion. Les liens entre les dépenses en alcool engagées dans des établissements licenciés et les caractéristiques des zones à échelle fine mettent en lumière l'importance que pourraient jouer les facteurs à cette échelle dans notre compréhension de la consommation d'alcool. Bien comprendre les caractéristiques des unités géographiques à échelle fine et les variations spatiales en matière de dépenses en alcool pourrait offrir des outils pour les politiques et initiatives de réduction de la consommation d'alcool.

Mots-clés : études à échelle fine, aires de diffusion, analyse spatiale, régression spatiale, dépenses en alcool, consommation d'alcool, Directives de consommation d'alcool à faible risque, variations spatiales, SIG

Points saillants

  • La consommation d'alcool au-delà des recommandations des Directives de consommation d'alcool à faible risque demeure un problème de santé publique. Les associations à échelle fine avec les dépenses en alcool n'ayant jamais été examinées, des facteurs ayant une grande incidence potentielle sur la consommation d'alcool demeurent ainsi inconnus.
  • Connaître les variations spatiales associées aux dépenses en alcool dans la ville de Toronto aiderait à mettre en place des interventions ciblées. Les modèles de régression spatiale permettent de contrôler les variations spatiales en lien avec les caractéristiques des unités géographiques à échelle fine.
  • Cette étude quantifie le niveau de variation spatiale en matière de dépenses en alcool engagées dans des établissements licenciés et aide à visualiser, à l'aide de cartes, les secteurs où les dépenses sont élevées.
  • Des associations positives importantes ont été faites pour les facteurs socioéconomiques et les facteurs liés à l'environnement bâti présents à échelle fine.

Introduction

On sait que la consommation excessive d'alcool est l'un des principaux risques comportementaux modifiables des maladies non transmissibles. Malgré ses conséquences néfastes, nombreux sont les Canadiens qui consomment davantage d'alcool que ce que préconisent les Directives de consommation d'alcool à faible risque, ce qui les expose davantage aux méfaits engendrés par la consommation d'alcool. On évalue que la consommation d'alcool au Canada aurait été responsable de 8 953 décès et de 172 255 années potentielles de vie perdues en 2005Note de bas de page 1. Pour 2011, on évalue à 5,3 milliards de dollars les coûts indirects et directs engendrés dans la province de l'Ontario relativement à la consommation d'alcoolNote de bas de page 2 Note de bas de page 3 Note de bas de page 4. On prévoit une augmentation des coûts économiques et sociaux associés à la consommation d'alcool avec l'augmentation prévisible du niveau de consommationNote de bas de page 2.

Divers facteurs individuels ont également été associés à la consommation d'alcool, dont l'origine ethnique, l'activité professionnelle, le revenu, le logement et l'éducationNote de bas de page 5 Note de bas de page 6 Note de bas de page 7 Note de bas de page 8. Des données probantes indiquent que les caractéristiques physiques et démographiques des quartiers peuvent aussi influencer la consommation d'alcoolNote de bas de page 9 Note de bas de page 10. Ces facteurs à l'échelle du quartier sont socioéconomiques, associés à l'environnement bâti et à l'accès aux boissons alcoolisées à l'échelle localeNote de bas de page 11 Note de bas de page 12 Note de bas de page 13Note de bas de page 14 Note de bas de page 15 Note de bas de page 16.

Un certain nombre de mesures socioéconomiques à l'échelle locale se sont révélées être liées à la consommation d'alcool, même si les résultats des études ne sont pas toujours cohérents. Cerdá et collab.Note de bas de page 17 ont constaté que les modèles intégrant une mesure de défavorisation permettaient de mieux évaluer la consommation d'alcool par rapport aux modèles sans mesure de défavorisation. Les études réalisées par Galea et collab.Note de bas de page 18 ainsi que Pollack et collab.Note de bas de page 19 ont permis de constater que les secteurs ayant les plus faibles niveaux de défavorisation dans le voisinage présentaient les taux les plus élevés de consommation d'alcool. Les disparités spatiales en matière de revenu et d'éducation se sont également avérées positivement associés à la consommation d'alcoolNote de bas de page 18 Note de bas de page 19 Note de bas de page 20.

De manière générale, l'environnement bâti correspond aux dimensions d'un milieu physique qui ne sont pas spécifiques aux personnes qui l'habitent mais portent plutôt sur les ressources physiques disponibles dans ce milieuNote de bas de page 21. Les éléments de l'environnement bâti susceptibles d'avoir une incidence sur la consommation d'alcool sont la présence de transport publicNote de bas de page 21 Note de bas de page 22 et l'accès aux boissons alcoolisées, ce qui se traduit par la présence de détaillants d'alcool, de restaurants et de barsNote de bas de page 23. Des travaux antérieurs laissent aussi présumer que l'état physique des immeubles à proximité constitue un facteur important. Bernstein et collab.Note de bas de page 9 ont mis en lumière le fait que les taux de consommation excessive d'alcool étaient 150 % supérieurs chez les personnes dont les quartiers étaient très délabrés, un constat significatif dans les modèles à plusieurs niveaux tenant aussi compte du revenu et de l'éducation.

Une vaste proportion des travaux de recherche associant les facteurs liés au quartier à la consommation d'alcool ont utilisé des données d'enquête sur la consommation d'alcool. Or, même si nous disposons de données sur la consommation d'alcool tirées d'enquêtes, ces données, étant autodéclarées, sont susceptibles de présenter les problèmes typiques de ce type de mesure. Les données sur les dépenses en alcool, quant à elles, sont en lien théorique avec la consommation, mais elles ont été moins souvent examinées, alors qu'elles fournissent une autre stratégie pour connaître les modèles de consommation d'alcoolNote de bas de page 5 Note de bas de page 24. Les données sur les dépenses sont susceptibles, elles aussi, d'être tirées d'enquêtes auto-déclarées, comme celles de notre analyse. Elles sont donc assujetties aux mêmes limites, mais des recherches du même type pourraient être effectuées en utilisant les données sur les ventes de boissons alcoolisées déclarées par chaque régie des alcools et par les détaillants.

Notre étude avait pour objectif d'examiner les liens entre les diverses influences spatiales et environnementales sur les dépenses en alcool engagées dans les établissements licenciés de la ville de Toronto. Nous avons, pour ce faire, utilisé les données sur les ventes d'alcool engagées dans les établissements licenciés comme principale variable de résultat et nous avons examiné les effets de facteurs socioéconomiques au niveau local, de l'accès aux boissons alcoolisées et de l'environnement bâti. Nous avons eu recours à une analyse spatiale à échelle fine et aux modèles multidimensionnels de régression spatiale pour examiner les liens entre ces facteurs locaux et les dépenses en alcool déclarées, et nous avons utilisé des techniques de systèmes d'information géographique (SIG) pour visualiser les points chauds et les points froids en matière de dépenses en alcool dans la ville de Toronto.

Méthodologie

Unité d'analyse

L'unité d'analyse de l'étude est l'aire de diffusion (AD), qui est la plus petite unité géographique de Statistique Canada couvrant tout le territoire du Canada, chaque AD regroupant de 400 à 700 personnes Note de bas de page 25. Les variables liées aux facteurs socioéconomiques et à l'environnement bâti étant plus homogènes au sein des AD qu'à une échelle plus vaste, l'utilisation de petites unités spatiales permet de dégager des tendances spatiales susceptibles de passer inaperçues à des échelles plus vastes. La figure 1 présente les 3 685 AD de la ville de Toronto d'après le Recensement du Canada de 2006Note de bas de page 26.

Figure 1. Carte des aires de diffusion de Toronto (Canada) incluant les principales autoroutes
Figure 1

Source des données : Statistique Canada. Recensement de la population de 2006 [Internet]. Ottawa (Ont.) : Statistique Canada; 2006. En ligne à : https://www12.statcan.gc.ca/census-recensement/2006/index-fra.cfm.

Figure 1 - Description textuel
Dissemination area code Area (m2)
35200002 49667
35200003 46914
35200004 50041
35200005 43884
35200006 56847
35200007 77433
35200009 63518
35200010 35646
35200012 47781
35200013 7433
35200018 176140
35200028 125402
35200029 43488
35200030 96772
35200031 229689
35200032 229134
35200033 94177
35200034 613878
35200035 113623
35200036 40227
35200037 238808
35200039 63111
35200041 223430
35200042 150303
35200043 793807
35200044 26785
35200046 92810
35200047 58090
35200048 101692
35200049 79389
35200050 570609
35200051 67551
35200052 167251
35200053 49203
35200054 111001
35200055 97703
35200056 884592
35200057 26054
35200058 25305
35200062 142383
35200064 143132
35200065 60905
35200066 80891
35200067 101890
35200068 56421
35200069 129931
35200070 70982
35200071 52229
35200072 113438
35200073 55634
35200074 56304
35200078 165432
35200079 100420
35200080 229923
35200082 50751
35200085 82369
35200086 116339
35200087 182707
35200088 108957
35200089 157005
35200090 132487
35200091 69334
35200092 182254
35200093 141232
35200094 2190786
35200095 74922
35200096 28137
35200097 32989
35200099 35037
35200100 83249
35200101 161140
35200102 260767
35200103 57079
35200104 210304
35200105 185485
35200106 277315
35200107 40183
35200108 66781
35200109 159630
35200110 86579
35200111 58610
35200112 130922
35200114 172042
35200115 124045
35200116 72567
35200117 104289
35200118 68168
35200119 35221
35200120 191194
35200121 62974
35200123 153982
35200124 147220
35200125 67190
35200126 50144
35200127 102623
35200128 450421
35200133 202428
35200134 143144
35200135 56481
35200136 55031
35200137 83286
35200138 31190
35200139 1812014
35200140 1639425
35200141 130794
35200142 63487
35200143 126864
35200144 493518
35200145 44691
35200146 67982
35200147 136398
35200148 128205
35200149 92873
35200150 101075
35200161 82179
35200162 104343
35200163 172829
35200164 86367
35200165 103319
35200166 194925
35200167 308919
35200173 54840
35200174 110107
35200175 193870
35200176 58900
35200177 323426
35200178 108352
35200179 405121
35200180 134782
35200181 54483
35200182 44553
35200183 133494
35200186 85924
35200187 85595
35200188 64581
35200189 113300
35200190 89901
35200193 153096
35200196 313061
35200197 106855
35200198 128948
35200199 176050
35200200 196106
35200201 142079
35200202 195794
35200203 197700
35200204 136720
35200205 105039
35200206 145445
35200207 73368
35200208 118170
35200209 60111
35200210 175904
35200211 58166
35200212 98285
35200213 180123
35200214 189085
35200215 180674
35200216 276476
35200217 138693
35200218 503786
35200219 148727
35200220 234088
35200221 797423
35200222 67298
35200223 109449
35200224 190268
35200232 65472
35200233 126430
35200234 91528
35200235 158154
35200236 95307
35200237 84144
35200238 248311
35200239 79571
35200242 132236
35200243 101060
35200244 100140
35200245 100843
35200246 116276
35200249 94087
35200250 87693
35200251 94219
35200252 145440
35200253 254898
35200254 272528
35200255 225592
35200256 115487
35200260 152697
35200261 98497
35200262 89093
35200263 82824
35200264 78834
35200265 146166
35200266 157772
35200267 133107
35200268 43114
35200269 90240
35200270 1268399
35200271 98715
35200272 146682
35200273 49963
35200275 142655
35200278 146481
35200279 157522
35200280 57982
35200281 69427
35200284 44668
35200288 107830
35200289 284280
35200290 178069
35200291 178682
35200292 185550
35200293 253217
35200294 204318
35200297 57325
35200298 212097
35200300 48761
35200301 184183
35200302 309362
35200303 49576
35200304 256173
35200305 165054
35200306 158322
35200307 42965
35200308 240836
35200309 209931
35200310 93819
35200313 288512
35200315 87063
35200316 43987
35200317 36856
35200318 30698
35200319 58954
35200320 71363
35200321 378125
35200322 106212
35200323 218348
35200324 158046
35200325 28660
35200326 169408
35200327 44075
35200328 143375
35200329 488386
35200330 540533
35200331 131776
35200332 335135
35200333 162225
35200334 134317
35200335 147141
35200336 137739
35200337 127610
35200338 134565
35200339 69169
35200352 61060
35200355 183335
35200357 164389
35200358 132756
35200359 131663
35200360 128269
35200361 117841
35200362 153134
35200363 212737
35200364 192007
35200366 117542
35200368 70677
35200370 302688
35200371 346175
35200372 177992
35200373 226197
35200374 153689
35200375 33069
35200376 576409
35200377 368288
35200378 124073
35200379 204570
35200380 177915
35200381 121928
35200382 117422
35200383 131709
35200384 210698
35200385 93660
35200386 465791
35200387 137147
35200388 211676
35200389 1750950
35200391 115361
35200392 99679
35200393 692392
35200394 209495
35200395 250326
35200396 143399
35200397 342651
35200400 238499
35200401 150592
35200402 147853
35200404 51392
35200405 163428
35200406 79067
35200407 132750
35200408 145846
35200409 59925
35200410 50624
35200411 87150
35200412 82461
35200413 82914
35200414 104703
35200415 287587
35200416 181794
35200417 340641
35200418 49377
35200420 149876
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35204758 21310
35204759 21609
35204760 2566936
35204761 227911
35204762 173735
35204763 457890
35204764 134196
35204765 66905
35204766 99180
35204767 29790
35204768 68123
35204769 790591
35204770 187509
35204771 533035
35204772 75822
35204773 106408
35204774 35661
35204775 68059
35204776 32648
35204777 37338
35204778 146537
35204779 85798
35204780 386394
35204781 359335
35204782 29426
35204783 34167
35204784 24676
35204785 269336
35204786 236607
35204787 48486
35204788 183180
35204789 36835
35204790 23678
35204791 251602
35204793 2013742
35204794 37327
35204795 73602
35204796 174894
35204797 71966
35204798 84329
35204799 443912
35204800 371894
35204801 44495
35204802 139168
35204803 41683
35204805 136519
35204806 50339
35204807 48014
35204808 43887
35204809 72457
35204810 135818
35204811 54085
35204812 50082
35204813 80704
35204814 30687
35204815 26499
35204816 27938
35204817 51547
35204818 727713
35204819 207045
35204820 49268
35204821 103715
35204822 39455
35204823 24633
35204824 19912
35204825 56803
35204826 329028
35204827 192753
35204828 17385
35204829 31124
35204830 49618
35204831 19655
35204832 47952
35204833 376148
35204835 148713
35204836 61573
35204837 57727
35204838 20403
35204839 54631
35204840 255556
35204841 91452
35204842 81943
35204843 116636
35204844 74401
35204845 159071
35204846 30146
35204847 13262
35204848 49188
35204850 267834
35204851 47637
35204852 132421
35204853 158403
35204854 48708
35204855 571844
35204856 753083
35204857 674143
35204858 19800
35204859 14402
35204860 53891
35204861 63398
35204862 21964
35204863 22696
35204864 46607
35204865 36334
35204866 219032
35204867 35057
35204869 20243
35204870 97201
35204871 48653
35204872 154765
35204873 1483402

Sources des données

Nous avons utilisé des données provenant de quatre sources différentes. Nous avons extrait les dépenses en alcool engagées dans des établissements licenciés de l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2010Note de bas de page 27. L'ensemble de données de DMTI de 2008 sur les points d'intérêt amplifiésNote de bas de page 28 nous a fourni une liste d'établissements licenciés et les données de CanMap Route Logistics pour 2010Note de bas de page 29 ont fourni l'information sur l'environnement bâti (lignes de métro, autoroutes et type de zonage). Les caractéristiques socioéconomiques à l'échelle des AD ont été extraites des données du Recensement du Canada de 2006Note de bas de page 26. Ces caractéristiques ont été recueillies au moyen du Formulaire long 2B du recensement, qui a été distribué à 20 % de la population en 2006. Dans cette étude, nous avons utilisé le recensement de 2006 en raison des changements apportés au recensement de 2011 et de l'arrivée de l'Enquête nationale auprès des ménages (ENM), qui a remplacé le formulaire long en 2011. En particulier, étant donné que les réponses à l'ENM ont été fournies sur une base volontaire, Statistique Canada n'a pas publié de caractéristiques socioéconomiques pour certaines AD en raison de l'absence de réponsesNote de bas de page 30. C'est pour permettre l'analyse à l'échelle des aires de diffusion que nous avons utilisé les données de 2006.

Mesures

La principale variable de résultat est la moyenne des dépenses annuelles totales déclarées par les ménages à l'échelle de l'AD pour l'achat d'alcool dans un établissement licencié au cours de 2010. Ces données ont été recueillies à l'aide d'un journal d'activités et de questions sur les habitudes à court termeNote de bas de page 27. Nous avons appliqué une transformation logarithmique afin d'ajuster le coefficient.

En cohérence avec les études antérieures sur les dépenses et la consommation d'alcoolNote de bas de page 5 Note de bas de page 6 Note de bas de page 7 Note de bas de page 8 Note de bas de page 31, nous avons examiné un certain nombre de variables socioéconomiques pertinentes pour prévoir les dépenses engagées dans des établissements licenciés, à savoir la composition ethnique du quartier, la concentration de membres de minorités visibles, l'activité professionnelle, le revenu, l'indice de défavorisation du quartier, le logement et l'éducation. Toutes ces données ont été tirées du Recensement de 2006.

Nous avons évalué la composition ethnique par zone à l'aide du pourcentage de population de l'AD s'identifiant comme d'origine ethnique noire, chinoise, sud-asiatique ou philippine. La concentration de minorités non visibles a été mesurée à l'aide du pourcentage de la population s'identifiant comme « non membre d'une minorité visible ». Nous avons défini l'activité professionnelle comme étant le pourcentage de la population de l'AD occupant un emploi et ayant déclaré travailler dans le domaine de la gestion, des finances ou de l'administration. Cette variable a été créée par la combinaison de plusieurs groupes d'emplois en fonction de la définition de la Classification nationale des professions pour statistiques de 2001 (CNP-S)Note de bas de page 32.

Nous avons utilisé deux mesures du revenu de l'aire de diffusion : le revenu médian des ménages après impôt et le revenu moyen provenant de paiements de transfert du gouvernement. L'éducation a été définie comme la proportion de la population de l'AD ayant déclaré avoir obtenu l'une des qualifications suivantes : programme enregistré d'apprentissage; certificat ou diplôme d'études professionnelles; diplôme ou certificat d'études collégiales, cégep, autre certificat ou diplôme non universitaire; certificat, grade ou diplôme universitaire.

Trois mesures ont servi à saisir la nature de l'habitat dans chaque AD : la proportion de logements en immeuble à logements de moins de cinq étages, la proportion de maisons unifamiliales et la proportion de maisons en rangée (contiguës). Nous avons défini la présence de lignes de métro dans le quartier par le nombre de stations de métro (points d'accès) dans l'AD. Les stations de métro spatialement « décalées » correspondent à la présence de lignes de métro dans une AD adjacente.

Les données sur les points de vente d'alcool ont été extraites de l'ensemble de données de DMTI de 2008 sur les points d'intérêt amplifiésNote de bas de page 28.

Nous avons mesuré l'accès local aux boissons alcoolisées en utilisant la densité de deux types de restaurants dans chaque AD : les « restaurants axés sur la consommation d'alcool », dont l'activité principale est de servir des boissons alcoolisées, et les « restaurants » qui servent à la fois des repas et des boissons alcoolisées. La densité de ces deux types de restaurants a été calculée en divisant le nombre de restaurants par le nombre de kilomètres carrés dans l'AD. Les versions spatialement « décalées » de ces variables témoignent de l'incidence de la densité des points de vente dans les AD voisinesNote de bas de page 33.

Analyses : autocorrélation spatiale globale, procédure d'analyse par grappes à l'échelle locale et modèles multidimensionnels de régression spatiale

Nous avons d'abord calculé les statistiques de l'indice global de Moran pour quantifier le niveau moyen d'autocorrélation spatiale et pour mettre à l'épreuve l'hypothèse nulle voulant que les dépenses en alcool dans l'AD soient entièrement indépendantes de celles des AD avoisinantesNote de bas de page 34. Nous avons ensuite calculé les mesures de l'indice local de Moran pour dégager les grappes (cluster) de points chauds et de points froids, les points chauds étant des grappes d'AD avoisinantes présentant des niveaux similairement élevés de dépenses engagées dans des établissements licenciés et les points froids, des grappes présentant de faibles niveaux de dépenses engagées dans des établissements licenciés. Les techniques de mise en grappes ont été appliquées avec GeoDa v.1.6.7.Note de bas de page 35. Des cartes à haute résolution ont ensuite été créées à l'aide d'ArcGIS 10.3 (Environmental Systems Research Institute Inc., Redlands, Californie, États-Unis).

Conformément à l'approche adoptée par Pridemore et GrubesicNote de bas de page 36, Grubesic et collab.Note de bas de page 24 et Zhu, Gorman et Horel Note de bas de page 37, nous avons employé des modèles multidimensionnels de régression spatiale pour évaluer les effets des facteurs présents à échelle fine sur les dépenses en alcool à la même échelle. En présence d'une autocorrélation spatiale positive, la méthode de régression des moindres carrés ordinaires (MCO) risque d'entraîner des estimations biaisées et inefficaces des paramètresNote de bas de page 37, d'où le développement de modèles de régression spatiale vastement utilisés en économétrie spatiale pour contrer ce problème néfasteNote de bas de page 38.

Les modèles de régression spatiale comprennent au moins une variable supplémentaire, appelée terme autorégressif spatial, pour contrôler la variation spatiale. Nous avons évalué quatre grands modèles de régression spatiale, soit un modèle de décalage spatial (aussi appelé modèle spatial autorégressif ou SAR), un modèle d'erreur spatiale (SEM), un modèle spatial de Durbin (SDM) et un modèle spatial de Durbin avec erreurs (SDEM)Note de bas de page 14 Note de bas de page 34Note de bas de page 38Note de bas de page 42. Dans le cas du modèle de décalage spatial, les valeurs et la variable dépendante ( y ) d'une unité ( i ) sont présumées être directement influencées par les valeurs de 𝑦 des unités environnantesNote de bas de page 14Note de bas de page 43. Compte tenu de cet effet, nous avons inclus une variable dépendante de décalage spatial (pWy) comme variable explicative (figure 2). Subsidiairement, le SEM intègre une variation spatiale par l'ajout d'un terme autorégressif spatial comme variable dépendante (figure 2). Le SDM et le SDEM, des extensions respectives du modèle de décalage spatial et du modèle d'erreur spatiale, leur sont en tous points identiques excepté qu'ils incluent un terme autorégressif spatial supplémentaire comme variable indépendante (figure 2).

Figure 2. Modèles de régression spatiale servant à calculer les dépenses totales en alcool engagées dans des établissements licenciés à Toronto (Canada) - Aires de diffusion, 2010
Figure 2
Figure 2 - Description textuel

Cette figure illustre les modèles de régression spatiale servant à calculer les dépenses totales en alcool engagées dans des établissements licenciés des aires de diffusion de Toronto (Canada) en 2010.

Modèle de décalage spatial : Y = ρWy + Xβ + ε
Modèle d'erreur spatiale : Y = Xβ + λWξ + ε
Modèle spatial de Durbin : y = ρW1y + αιn + Xβ1 + W12 + ε
Modèle spatial de Durbin avec erreurs : y = Xβ1 + WXB2 + λWu + ε

dont:
Y et y sont les variables de résultat;
Xβ et Xβ1 sont les variables explicatives;
ε et ε sont les termes d'erreur;
ρWy, λWξ, ρW1y et λWu sont les termes autorégressifs spatiaux pour la variable dépendante des dépenses; et
W12 et WXB2 sont les termes autorégressifs spatiaux pour les variables explicatives.

Après que les quatre modèles ont été testés, la valeur du logarithme du rapport de vraisemblance a été examinée et la valeur la plus élevée a été utilisée pour déterminer lequel était le meilleur modèle.

Nous avons débuté la procédure par des statistiques descriptives et une analyse de corrélation pour décrire la distribution de l'ensemble de données et dégager les problèmes de multicolinéarité. Les modèles préliminaires de régression MCO à deux variables suggérant une autocorrélation spatiale positive, nous avons calculé les régressions à deux variables à l'aide d'un SEM. Nous avons ensuite inclus les variables explicatives statistiquement significatives dans un SEM multidimensionnel. Le nombre de variables explicatives significatives a été réduit en appliquant une régression pas à pas descendante (α = 0,10). Nous avons mis à l'essai quatre modèles de régression spatiale, le modèle le mieux adapté ayant été sélectionné en fonction de la plus haute valeur du logarithme du rapport de vraisemblance. Tous les modèles de régression ont été évalués à l'aide du progiciel R, version 3.2.3Note de bas de page 44.

Résultats

Statistiques descriptives

En 2010, la moyenne annuelle des dépenses en alcool des ménages engagées dans des établissements licenciés était de 337,51 $ (variant de 47,54 $ à 2 963,02 $). Le tableau 1 fournit des statistiques descriptives des dépenses engagées dans des établissements licenciés et des variables explicatives à l'échelle des unités spatiales.

Tableau 1. Tableau des statistiques descriptives de toutes les variables de résultat et des variables explicatives - Aires de diffusion à Toronto (Canada), 2010
Variable N Minimum Maximum Moyenne Écart-type

Abréviation : AD, aire de diffusion.

Remarques : Une variable décalée tient compte de l'effet d'une variable d'intérêt (le cas échéant, les dépenses en alcool) dans les quartiers avoisinants d'une AD spécifique. Par exemple, pour une AD nommée AD1, si AD2 et AD3 sont voisines, on peut prendre la moyenne de leurs valeurs moyennes totales de dépenses en alcool et les inclure en tant que variable indépendante de décalage spatial. Ce qui constitue un voisin dépend de la définition de la contiguïté (c.-à-d. le critère de la tour : le partage d'une arête, ou le critère de la reine : le partage d'une arête ou d'un point), et la structure qui en résulte est enregistrée en tant que matrice de pondération spatiale.

Densité de restaurants décalés : l'effet de la densité de restaurants dans les aires immédiatement adjacentes à une AD.

Stations de métro décalées : l'effet de la présence de stations de métro dans les aires immédiatement adjacentes à une AD.

Dépenses engagées dans un établissement licencié 3512 47,54 2963,02 337,51 291,01
Transformation logarithmique des établissements licenciés 3512 3,86 7,99 5,56 0,70
% de minorité non visible 3512 0,00 100,00 59,72 26,62
% d'origine ethnique philippine 3512 0,00 60,86 3,11 5,38
% d'employés en gestion 3512 0,07 0,93 0,53 0,15
Revenu médian des ménages - après impôt 3512 11776,00 335039,00 56303,79 25201,81
% de revenu provenant de paiements de transfert 3512 0,00 56,30 11,17 7,37
% de logements de moins de 5 étages 3512 0,00 100,00 19,04 23,95
% de logements - duplex 3512 0,00 61,39 6,60 7,92
% de maisons en rangée 3512 0,00 100,00 5,62 14,00
% de maisons unifamiliales 3512 0,00 100,00 39,87 34,50
% de scolarité postsecondaire 3512 0,00 0,94 0,48 0,16
Stations de métro 3512 0,00 1,00 0,06 0,23
Stations de métro décalées 3512 0,00 1,00 0,07 0,16
Densité de restaurants axés sur la consommation d'alcool, par AD 3512 0,00 116,78 1,10 6,46
Densité de restaurants axés sur la consommation d'alcool décalés, par AD 3512 0,00 38,79 1,13 3,43
Densité de restaurants, par AD 3512 0,00 826,78 21,54 59,30
Densité de restaurants décalés, par AD 3512 0,00 493,35 21,53 41,11

Autocorrélation spatiale

Pour les dépenses en alcool engagées dans des établissements licenciés, l'indice global de Moran était de 0,634 et très significatif (p = 0,001) (figure 3), ce qui témoigne d'une grande autocorrélation spatiale positive. Au total, trois points chauds et trois points froids ont été identifiés en fonction des dépenses en alcool, et ce, à l'aide de l'indice local de Moran (figure 4).

Figure 3. Graphique de dispersion des données de l'indice global de Moran quant aux dépenses en alcool dans des établissements licenciés, Toronto (Canada), 2010
Figure 3

Remarque : Combinaison des données de l'indice global de Moran quant aux dépenses engagées dans des établissements licenciés (axe des x) en regard des dépenses engagées dans les aires de diffusion avoisinantes (axe des y). La corrélation qui en résulte constitue l'indice de Moran. Le test de Monte Carlo, qui utilise 999 permutations, a été employé pour produire une valeur p permettant de déterminer si les points formaient une grappe pertinente. Les valeurs de l'indice de Moran étaient significatives au niveau p = 0,0001.

Figure 3 - Description textuel
Dépenses moyennes totales en alcool dans les établissements licenciés d'une aire de diffusion (axe des X) Dépenses moyennes totales en alcool dans les aires de diffusion avoisinantes de l'aire de diffusion dans l'axe des X (axe des Y)
-1.3244958 -0.7311616
-0.5565847 -0.2821021
0.7484117 -0.561567
-0.4401517 -0.2340585
-0.4677544 0.0137321
0.1743977 -0.0776286
0.155859 0.0776642
0.7556098 -0.0652036
0.4330423 -0.1902973
0.5315923 -0.5895153
-0.4100418 -0.1175573
-0.1643978 -0.3436025
-0.0707168 -0.05484
-0.3747086 -0.2436877
-0.5189426 -0.2641581
-0.2968323 -0.3698181
-0.5201365 -0.3037615
-0.4614725 -0.5201365
-0.4464165 -0.6243217
0.2216988 -0.4464165
-0.9890296 -0.7303166
-0.9429963 -0.8028589
-0.5681462 -0.7075986
-0.7163044 -0.6049392
-0.6810559 0.0824936
0.5901899 -0.5606038
-0.5684756 -0.4834614
-0.3108754 -0.6560255
-0.4841236 -0.3813899
-0.3703255 -0.3705025
-0.8730304 -0.2834671
-0.4262108 -0.2094445
-0.3240842 -0.3222016
-1.2287034 -0.1847554
-0.5390517 -0.4955411
-0.3988015 -0.5491229
-0.7842328 -0.4524045
-0.195189 -0.7839936
-0.7837545 -0.480767
-0.59105 -0.6924452
-0.5093482 -0.4009305
-0.3240148 -0.5924088
-0.9884781 -0.1114004
0.0903522 -0.844179
-0.6998799 0.0903522
-0.6712933 -0.9884781
0.2145993 0.3039231
0.76225 0.0428777
-0.128844 0.3104882
-0.2849519 -0.0626733
0.312677 0.1047885
0.4945289 -0.1139647
0.1386903 0.0445593
0.0637042 0.2448223
0.0413564 0.1641143
0.3047135 -0.1624655
0.1468748 -0.3075306
0.3357355 -0.0571378
0.4288097 0.1044273
0.2783632 0.2145993
0.3176208 0.3087214
0.1616191 0.1777143
-0.1284801 0.1894732
0.6480834 -0.0193006
0.0554045 -0.0028342
0.0708482 0.0480428
-0.0749752 0.1435128
-0.0164182 0.1307323
-0.0531171 0.0436334
0.3604169 -0.052065
-0.1217047 0.0250974
0.1259446 -0.1264832
-0.7765988 -0.0863915
-0.248833 -0.438786
-0.1009731 -0.1366544
0.3152623 0.0436201
0.0803711 0.090694
0.3161973 -0.3214889
0.4720231 0.0855335
0.5485417 0.237196
-0.1172456 0.3803104
0.4016404 0.089197
-0.0518517 0.5786251
0.0399009 0.1701346
0.0448007 0.0960307
-0.1469716 0.0847475
0.1516734 -0.0444126
0.0422183 0.1552018
0.0639164 0.2342408
0.4895272 0.0495393
-0.5225272 0.2720426
0.7178403 -0.2125162
0.1249792 0.1408771
0.5188541 0.0448316
0.1115977 0.4170582
-0.3586784 0.4748991
0.267447 -0.3953525
-0.4923005 -0.4364992
0.0995403 -0.4865046
0.1203455 -0.2390313
-0.1795853 0.0376481
-0.4284503 -0.164828
0.0371475 -0.4254983
-0.6279919 -0.1960157
-0.1532504 -0.1026266
0.5500556 -0.244573
-0.091841 0.0672951
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-1.6201212 -0.2526138
-1.3507874 -0.4715416
-0.8047583 0.1774675
0.4517132 0.7612379
1.7979025 1.8421398
-0.1508464 -0.1971173
0.2101982 0.21711
-0.9217836 -0.1800578
0.7080797 -0.1142401
-1.1986507 0.240777
-0.4633083 -0.54473
0.1060453 0.1352109
-0.3708996 0.0857689
-0.2323134 0.0888481
0.3950411 0.0264665
1.2329905 -0.1367824
-0.7250008 0.0825562
0.9237702 -0.6641179
0.3237877 0.017416
1.5106966 1.1962435
1.7448983 1.5106966
0.715381 -0.497153
-1.2341881 -0.0741936
0.2398821 -0.5155429
-0.3756445 -0.7918311
-1.2966253 -0.4093501
-0.8763929 -0.8049163
-0.6963653 -0.0016461
0.4421634 -0.3717336
0.0310824 -0.0862211
0.8038397 -0.4160391
-1.6816544 0.1765277
-0.9883678 -0.3766934
-0.2522655 0.0911816
0.6475886 0.1922386
0.3884958 -0.1726021
-0.4114438 0.3236649
0.5514166 0.0332066
-0.2288632 -0.6001613
-0.3813447 -0.0129807
-1.4954612 -0.0960702
-0.9702866 -0.9629134
-2.0956321 -0.995949
-1.0216113 -0.7465036
Figure 4. Carte des points chauds et des points froids en termes de dépenses en alcool engagées dans des établissements licenciés, par aire de diffusion à Toronto (Canada), 2010
Figure 4

Source des données : Les dépenses en alcool engagées dans des établissements licenciés proviennent de Statistique Canada. Enquête sur les dépenses des ménages (EDM) : information détaillée pour 2013 [Internet]. Ottawa (Ont.) : Statistique Canada; 2013 [Consultation le 7 août 2015]. En ligne à : http://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV_f.pl?Function=getSurvey&SDDS=3508.

Remarques : Cette carte montre les points chauds (zones où les dépenses en alcool sont élevées, en grappes [cluster]) en rouge et les points froids (zones où les dépenses en alcool sont basses, en grappes) en bleu. Les principales autoroutes ont été superposées à la carte pour aider à la localisation des grappes. Les trois points chauds et les trois points froids sont identifiés à l'aide des chiffres de la couleur correspondante.

Figure 4 - Description textuel
Code d'aire de diffusion Froid ou chaud
35200018 Froid
35200028 Froid
35200029 Froid
35200037 Froid
35200181 Froid
35200183 Froid
35200186 Froid
35200232 Froid
35200270 Froid
35200271 Froid
35200313 Froid
35200410 Froid
35200221 Froid
35200233 Froid
35200234 Froid
35200235 Froid
35200239 Froid
35200267 Froid
35200272 Froid
35200281 Froid
35200284 Froid
35200405 Froid
35200407 Froid
35200409 Froid
35200422 Froid
35200430 Froid
35200435 Froid
35200468 Froid
35200469 Froid
35200470 Froid
35200475 Froid
35200641 Froid
35200939 Froid
35200944 Froid
35200969 Froid
35200999 Froid
35200411 Froid
35200414 Froid
35200418 Froid
35200420 Froid
35200432 Froid
35200433 Froid
35200434 Froid
35200436 Froid
35200437 Froid
35200438 Froid
35200439 Froid
35200440 Froid
35200442 Froid
35200444 Froid
35200449 Froid
35200450 Froid
35200453 Froid
35200459 Froid
35200460 Froid
35200463 Froid
35200465 Froid
35200466 Froid
35200467 Froid
35200471 Froid
35200472 Froid
35200483 Froid
35200484 Froid
35200488 Froid
35200489 Froid
35200490 Froid
35200491 Froid
35200493 Froid
35200495 Froid
35200513 Froid
35200515 Froid
35200540 Froid
35200541 Froid
35200639 Froid
35200640 Froid
35200805 Froid
35200882 Froid
35200883 Froid
35200884 Froid
35200891 Froid
35200929 Froid
35200931 Froid
35200933 Froid
35200934 Froid
35200935 Froid
35200936 Froid
35200937 Froid
35200938 Froid
35200940 Froid
35200941 Froid
35200942 Froid
35200943 Froid
35200945 Froid
35200946 Froid
35200949 Froid
35200950 Froid
35200956 Froid
35200962 Froid
35200965 Froid
35200966 Froid
35200967 Froid
35200974 Froid
35200995 Froid
35200997 Froid
35201000 Froid
35201001 Froid
35201002 Froid
35201003 Froid
35201004 Froid
35201005 Froid
35201205 Froid
35201206 Froid
35201209 Froid
35201213 Froid
35201244 Froid
35201381 Froid
35201122 Froid
35201123 Froid
35201125 Froid
35201126 Froid
35201127 Froid
35201128 Froid
35201131 Froid
35201132 Froid
35201133 Froid
35201134 Froid
35201140 Froid
35201141 Froid
35201142 Froid
35201143 Froid
35201144 Froid
35201145 Froid
35201146 Froid
35201147 Froid
35201148 Froid
35201151 Froid
35201158 Froid
35201159 Froid
35201160 Froid
35201161 Froid
35201162 Froid
35201163 Froid
35201164 Froid
35201166 Froid
35201167 Froid
35201168 Froid
35201169 Froid
35201170 Froid
35201171 Froid
35201172 Froid
35201173 Froid
35201174 Froid
35201175 Froid
35201176 Froid
35201177 Froid
35201179 Froid
35201180 Froid
35201182 Froid
35201185 Froid
35201186 Froid
35201187 Froid
35201188 Froid
35201191 Froid
35201192 Froid
35201193 Froid
35201194 Froid
35201195 Froid
35201196 Froid
35201197 Froid
35201198 Froid
35201199 Froid
35201200 Froid
35201201 Froid
35201202 Froid
35201203 Froid
35201204 Froid
35201215 Froid
35201216 Froid
35201217 Froid
35201228 Froid
35201240 Froid
35201241 Froid
35201242 Froid
35201243 Froid
35201249 Froid
35201250 Froid
35201253 Froid
35201255 Froid
35201256 Froid
35201259 Froid
35201263 Froid
35201264 Froid
35201383 Froid
35201384 Froid
35201387 Froid
35201388 Froid
35201389 Froid
35201390 Froid
35201391 Froid
35201393 Froid
35201394 Froid
35201395 Froid
35201396 Froid
35201397 Froid
35201400 Froid
35201411 Froid
35201412 Froid
35201414 Froid
35201417 Froid
35201422 Froid
35201423 Froid
35201430 Froid
35201442 Froid
35201444 Froid
35201445 Froid
35201583 Froid
35201600 Froid
35201631 Froid
35201641 Froid
35201670 Froid
35201744 Froid
35201781 Froid
35201782 Froid
35201783 Froid
35201784 Froid
35201821 Froid
35201830 Froid
35201860 Froid
35201872 Froid
35201874 Froid
35201890 Froid
35201895 Froid
35201958 Froid
35201973 Froid
35202036 Froid
35202040 Froid
35202042 Froid
35202046 Froid
35202057 Froid
35202090 Froid
35202091 Froid
35202096 Froid
35202137 Froid
35202138 Froid
35202140 Froid
35202153 Froid
35202178 Froid
35202181 Froid
35202212 Froid
35202238 Froid
35202239 Froid
35202242 Froid
35201789 Froid
35201822 Froid
35201824 Froid
35201827 Froid
35201829 Froid
35201838 Froid
35201841 Froid
35201842 Froid
35201858 Froid
35201868 Froid
35201869 Froid
35201875 Froid
35201876 Froid
35201883 Froid
35201884 Froid
35201885 Froid
35201886 Froid
35201887 Froid
35201888 Froid
35201889 Froid
35201892 Froid
35201893 Froid
35201894 Froid
35201896 Froid
35201900 Froid
35201901 Froid
35201902 Froid
35201903 Froid
35201905 Froid
35201959 Froid
35201960 Froid
35201969 Froid
35201970 Froid
35201971 Froid
35201972 Froid
35201976 Froid
35201977 Froid
35201983 Froid
35201984 Froid
35201986 Froid
35201987 Froid
35201996 Froid
35202000 Froid
35202002 Froid
35202013 Froid
35202016 Froid
35202017 Froid
35202018 Froid
35202019 Froid
35202020 Froid
35202021 Froid
35202022 Froid
35202023 Froid
35202031 Froid
35202035 Froid
35202037 Froid
35202049 Froid
35202051 Froid
35202065 Froid
35202066 Froid
35202067 Froid
35202071 Froid
35202087 Froid
35202088 Froid
35202089 Froid
35202179 Froid
35202180 Froid
35202215 Froid
35202216 Froid
35202217 Froid
35202218 Froid
35202222 Froid
35202223 Froid
35202226 Froid
35202228 Froid
35202229 Froid
35202230 Froid
35202231 Froid
35202232 Froid
35202233 Froid
35202234 Froid
35202235 Froid
35202237 Froid
35202240 Froid
35202243 Froid
35202244 Froid
35202245 Froid
35202246 Froid
35202247 Froid
35202248 Froid
35202249 Froid
35202251 Froid
35202279 Froid
35202551 Froid
35202955 Froid
35203056 Froid
35203064 Froid
35203077 Froid
35202550 Froid
35202560 Froid
35202727 Froid
35202733 Froid
35202735 Froid
35202736 Froid
35203032 Froid
35203058 Froid
35203061 Froid
35203072 Froid
35203129 Froid
35203130 Froid
35203350 Froid
35203351 Froid
35203394 Froid
35203403 Froid
35203404 Froid
35203406 Froid
35203416 Froid
35203435 Froid
35203439 Froid
35203440 Froid
35203441 Froid
35203462 Froid
35203463 Froid
35203465 Froid
35203466 Froid
35203468 Froid
35203469 Froid
35203482 Froid
35203541 Froid
35203542 Froid
35203567 Froid
35203568 Froid
35203574 Froid
35203593 Froid
35203600 Froid
35203604 Froid
35203650 Froid
35203658 Froid
35203792 Froid
35203793 Froid
35203841 Froid
35203255 Froid
35203259 Froid
35203261 Froid
35203263 Froid
35203264 Froid
35203265 Froid
35203266 Froid
35203267 Froid
35203268 Froid
35203269 Froid
35203270 Froid
35203271 Froid
35203273 Froid
35203274 Froid
35203283 Froid
35203289 Froid
35203290 Froid
35203291 Froid
35203294 Froid
35203297 Froid
35203300 Froid
35203331 Froid
35203333 Froid
35203334 Froid
35203337 Froid
35203338 Froid
35203339 Froid
35203340 Froid
35203345 Froid
35203346 Froid
35203347 Froid
35203348 Froid
35203352 Froid
35203353 Froid
35203357 Froid
35203370 Froid
35203371 Froid
35203372 Froid
35203373 Froid
35203374 Froid
35203376 Froid
35203377 Froid
35203379 Froid
35203382 Froid
35203392 Froid
35203395 Froid
35203396 Froid
35203405 Froid
35203407 Froid
35203408 Froid
35203409 Froid
35203410 Froid
35203411 Froid
35203412 Froid
35203414 Froid
35203415 Froid
35203417 Froid
35203418 Froid
35203421 Froid
35203422 Froid
35203427 Froid
35203433 Froid
35203442 Froid
35203443 Froid
35203444 Froid
35203445 Froid
35203446 Froid
35203447 Froid
35203448 Froid
35203449 Froid
35203451 Froid
35203452 Froid
35203458 Froid
35203461 Froid
35203470 Froid
35203471 Froid
35203472 Froid
35203483 Froid
35203484 Froid
35203486 Froid
35203489 Froid
35203490 Froid
35203491 Froid
35203492 Froid
35203493 Froid
35203494 Froid
35203495 Froid
35203496 Froid
35203498 Froid
35203501 Froid
35203502 Froid
35203503 Froid
35203504 Froid
35203505 Froid
35203506 Froid
35203507 Froid
35203511 Froid
35203512 Froid
35203513 Froid
35203519 Froid
35203520 Froid
35203521 Froid
35203523 Froid
35203528 Froid
35203529 Froid
35203530 Froid
35203531 Froid
35203532 Froid
35203533 Froid
35203535 Froid
35203536 Froid
35203537 Froid
35203538 Froid
35203539 Froid
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35203543 Froid
35203544 Froid
35203545 Froid
35203546 Froid
35203547 Froid
35203548 Froid
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35203561 Froid
35203566 Froid
35203570 Froid
35203571 Froid
35203572 Froid
35203573 Froid
35203578 Froid
35203579 Froid
35203580 Froid
35203581 Froid
35203584 Froid
35203585 Froid
35203586 Froid
35203587 Froid
35203599 Froid
35203605 Froid
35203606 Froid
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Résultats de la régression spatiale

En ce qui concerne les dépenses engagées dans des établissements licenciés, le SDEM a fourni le meilleur logarithme du rapport de vraisemblance, signe qu'il s'agissait du modèle le mieux adapté. Les coefficients du modèle et leur signification sont fournis dans le tableau 2.

Tableau 2. Résultats du modèle spatial de Durbin avec erreurs en ce qui a trait aux dépenses engagées dans des établissements licenciés à Toronto (Canada) - Aires de diffusion, 2010 : coefficients et signification
Variable Coefficient
Variables socioéconomiques

Source des données : Statistique Canada. Enquête sur les dépenses des ménages (EDM) : information détaillée pour 2013 [Internet]. Ottawa (Ont.) : Statistique Canada; 2013 [Consultation le 7 août 2015]. En ligne à : http://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV_f.pl?Function=getSurvey&SDDS=3508

Abréviation : AD, aire de diffusion.

Remarques : Une variable décalée tient compte de l'effet d'une variable d'intérêt (le cas échéant, les dépenses en alcool) dans les quartiers avoisinants d'une AD spécifique. Par exemple, pour une AD nommée AD1, si AD2 et AD3 sont voisines, on peut prendre la moyenne de leurs valeurs moyennes totales de dépenses en alcool et les inclure en tant que variable indépendante de décalage spatial. Ce qui constitue un voisin dépend de la définition de la contiguïté (c.-à-d. le critère de la tour : le partage d'une arête, ou le critère de la reine : le partage d'une arête ou d'un point), et la structure qui en résulte est enregistrée en tant que matrice de pondération spatiale.

Densité de restaurants décalés : l'effet de la densité de restaurants dans les aires immédiatement adjacentes à une AD.

Stations de métro décalées : l'effet de la présence de stations de métro dans les aires immédiatement adjacentes à une AD.

Pourcentage de membres d'une minorité non visible 0,004Tableau 2 - Note de bas de page ***
Pourcentage de membres d'origine ethnique philippine −0,003Tableau 2 - Note de bas de page *
Pourcentage d'employés en gestion 0,580Tableau 2 - Note de bas de page ***
Revenu médian des ménages, après impôt 0,00001Tableau 2 - Note de bas de page ***
Pourcentage de revenu provenant de paiements de transfert −0,018Tableau 2 - Note de bas de page ***
Pourcentage de logements de moins de 5 étages 0,001Tableau 2 - Note de bas de page ***
Pourcentage de maisons unifamiliales 0,002Tableau 2 - Note de bas de page ***
Pourcentage de maisons en rangée 0,005Tableau 2 - Note de bas de page ***
Pourcentage de scolarité postsecondaire 0,300Tableau 2 - Note de bas de page ***
Variables liées à l'environnement bâti
Stations de métro 0,049
Stations de métro décalées 0,249Tableau 2 - Note de bas de page ***
Densité de restaurants axés sur la consommation d'alcool, par AD (km2) 0,001
Densité de restaurants axés sur la consommation d'alcool décalés, par AD (km2) 0,007Tableau 2 - Note de bas de page *
Densité de restaurants, par AD (km2) 0,0003Tableau 2 - Note de bas de page *
Densité de restaurants décalés, par AD (km2) 0,001Tableau 2 - Note de bas de page **
Constante 4,506Tableau 2 - Note de bas de page ***
Terme autorégressif spatial
Lambda 0,639Tableau 2 - Note de bas de page ***

Variables socioéconomiques et démographiques

Le pourcentage de personnes se déclarant d'origine ethnique philippine a été la seule variable en lien avec l'origine ethnique significative dans le modèle final. Une augmentation d'un point du pourcentage de personnes d'origine ethnique philippine a été associée à une diminution des dépenses en alcool de l'ordre de 0,28 %. Le pourcentage de membres de minorités non visibles a constitué un élément positif important, une augmentation d'une unité se traduisant par une hausse des dépenses en alcool de l'ordre de 0,44 %.

Le pourcentage de travailleurs des domaines de la gestion ou de l'administration a été largement associé aux dépenses en alcool, une augmentation d'une unité menant à une augmentation prévisible des dépenses de 78,57 %. Le revenu médian après impôt s'est aussi avéré être un facteur positif, une augmentation d'un dollar se traduisant par une hausse prévue des dépenses de 0,0006 %. Inversement, le pourcentage de revenu provenant de paiements de transfert s'est révélé négativement associé aux dépenses en alcool, une augmentation d'une unité entraînant une baisse des dépenses de 1,74 %. L'éducation postsecondaire a eu un effet très positif sur les dépenses, une augmentation d'un point de la proportion de qualifications postsecondaires dans l'AD étant associée à une hausse prévisible des dépenses de l'ordre de 35 %.

Le pourcentage d'immeubles à logements de moins de cinq étages, le pourcentage de maisons unifamiliales et le pourcentage de maisons en rangée ont tous été positivement associés à la consommation d'alcool, une hausse d'une unité témoignant de hausses des dépenses de respectivement 0,13 %, 0,23 % et 0,48 %.

Variables liées à l'environnement bâti

La présence de lignes de métro et la présence spatialement décalée de lignes de métro (c.-à-d. la présence de lignes de métro dans les aires avoisinantes) ont été positivement associées aux dépenses en alcool, une hausse d'une unité se traduisant par une augmentation des dépenses de 5,01 %. La présence de lignes de métro dans les aires voisines (décalage) a été associée à une hausse des dépenses de 28,28 %. La densité des restaurants axés sur la consommation d'alcool et de ceux décalés a été positivement associée aux dépenses en alcool, une hausse d'une unité représentant des hausses de dépenses de respectivement 0,06 % et 0,73 %. Enfin, la densité de restaurants servant des repas et des boissons alcoolisées ainsi que de restaurants de ce type décalés a été positivement associée aux dépenses en alcool, une hausse d'une unité entraînant une hausse des dépenses de 0,03 %. En ce qui a trait à la densité des restaurants décalés, une hausse d'une unité s'est traduite par une augmentation des dépenses de l'ordre de 0,10 %.

Analyse

Notre étude a permis de conclure qu'il existe des liens importants entre les variables socioéconomiques à échelle fine et les dépenses en alcool engagées dans des établissements licenciés. Notamment, les proportions d'habitants titulaires d'un diplôme d'études postsecondaires et occupant des postes dans le domaine de la gestion ont été très positivement associées aux dépenses en alcool. Ces résultats laissent penser que, pour promouvoir la santé, les campagnes comme celle du Centre de toxicomanie et de santé mentale (CAMH) intitulée « Rethink Your Drinking » [Repensez votre consommation] devrait être adaptée aux groupes sociodémographiques ou aux établissements fréquentés par ceux-ci. Il se peut que bon nombre de débits de boisson de Toronto ciblent une clientèle occupant des postes en gestion et en administration, celle-ci jouissant d'un revenu disponible plus élevé.

Cette étude a aussi conclu à une association positive entre la présence de lignes de métro et les dépenses en alcool à l'échelle locale. Les études antérieures ont fait état de la possibilité qu'un plus grand accès au transport public dans des régions où la densité de points de vente d'alcool est grande pouvait accroître la consommation d'alcoolNote de bas de page 19. Les conclusions de notre étude vont dans le même sens, puisque la présence de lignes de métro dans une même AD a entraîné une hausse de 5,00 % des dépenses en alcool. De plus, la présence de lignes de métro dans les aires avoisinantes a aussi été reliée à une hausse des dépenses en alcool. Pour les décideurs, ces renseignements pourraient s'avérer utiles au moment defaire des recommandations sur la densité des points de vente d'alcool.

La densité des restaurants axés sur la consommation d'alcool et d'autres restaurants a eu pour effet d'augmenter légèrement les dépenses. Cette conclusion va dans le même sens que les travaux de Gruenewald, Ponicki et HolderNote de bas de page 16, qui ont conclu que, sans tenir compte du prix des boissons alcoolisées mais en contrôlant les variables des ventes et de la disponibilité, la disponibilité physique sous forme de points de vente d'alcool augmentait les ventes en boissons alcoolisées.

Plusieurs examens systématiques de la littérature internationale portant sur la densité des points de vente d'alcool ont permis de conclure à une forte association positive entre la densité des points de vente d'alcool et la consommation d'alcool. Livingston et collab.Note de bas de page 45 ont examiné la littérature provenant d'Amérique du Nord, du Royaume-Uni et de pays nordiques, que ce soit des études transversales, des expériences naturelles ou des expériences axées sur une série chronologique. La majorité de ces études sont arrivées à la conclusion qu'il existe d'importantes associations positives entre la densité des points de vente d'alcool et la consommation d'alcool. Dans une autre revue de littérature, Campbell et collab.Note de bas de page 46 ont eux aussi conclu que, dans l'ensemble, les études arrivaient à la conclusion que la densité des points de vente était associée à une hausse de la consommation d'alcool, et montraient que les interdictions relatives à l'alcool et les changements aux ententes de licence des débits de boisson pouvaient constituer des stratégies efficaces. Popova et collab.Note de bas de page 47 ont procédé à un examen systématique en se concentrant sur la densité des points de vente et sur les heures d'ouverture et leur lien avec la consommation d'alcool et les dommages matériels : de même, une majorité d'études faisaient une association positive entre la densité des points de vente d'alcool et une plus grande consommation d'alcool en général.

Plusieurs études se sont penchées sur l'incidence que la densité des points de vente d'alcool et les ententes entourant la vente d'alcool ont sur la consommation d'alcool au Canada. Xie et collab., après avoir examiné des données canadiennes couvrant la période 1968-1986, ont conclu à une importante association entre la diminution de la densité des détaillants hors site et la diminution de la consommation d'alcoolNote de bas de page 46. Trolldal a conduit une analyse des séries chronologiques sur le lien entre les ventes d'alcool et l'accessibilité dans quatre provinces canadiennes, mais il n'a pas trouvé d'association positive importanteNote de bas de page 45. Trolldal s'est aussi penché sur l'incidence de l'autorisation de la vente de vin dans les supermarchés du Québec et sur la privatisation de la vente d'alcool en Alberta. Il a conclu que le changement au Québec avait entraîné une hausse de 10 % des ventes de vin et une hausse moins importante sur l'ensemble des ventes d'alcoolNote de bas de page 46. En Alberta, la privatisation a entraîné une augmentation constante des ventes de spiritueux seulement.

Il se peut qu'une partie des variations observées dans la relation entre la densité des points de vente et la consommation d'alcool relève de la nature non linéaire de cette relation. Livingston et collab.Note de bas de page 48 ont dégagé deux effets différents attribuables à l'augmentation de la densité des points de vente d'alcool sur les méfaits engendrés par la consommation d'alcool : un effet de proximité et un effet de commodité. Le postulat de l'effet de proximité énonce que l'incidence de la densité des points de vente sur la consommation d'alcool est réduite lorsque les niveaux de densité sont élevés, et que cette densité finit par atteindre un point de saturation. Ainsi, les niveaux correspondants de méfaits engendrés par la consommation d'alcool vont eux aussi atteindre un plateau. Inversement, le postulat de l'effet de commodité énonce que plus la densité des points de vente d'alcool augmente, plus les méfaits engendrés par la consommation d'alcool augmentent rapidement car un plus grand nombre de buveurs se côtoient.

De plus amples recherches sont nécessaires pour nous aider à mieux comprendre ces relations. Notre étude fournit néanmoins la preuve d'un phénomène de grappes (cluster) entre la vente d'alcool et la consommation d'alcool, ce qui, selon nous, pourrait aider à prendre des décisions éclairées sur le nombre et la répartition des débits de boisson. On pourrait établir des valeurs critiques quant à la densité des points devente afin d'atténuer les méfaits engendrés par la consommation d'alcool Note de bas de page 46 Note de bas de page 48 Note de bas de page 49.

Forces et limites

Cette étude a utilisé une approche novatrice pour reproduire la démonstration de l'impact qu'ont la disponibilité de l'alcool et le revenu sur les dépenses en alcool, qui avait été précédemment faite par des méthodes plus traditionnelles. À notre connaissance, il s'agit de la première étude qui quantifie et illustre la structure spatiale des dépenses en alcool et qui se penche sur les liens entre les dépenses en alcool et les caractéristiques à échelle fine de la ville de Toronto. Elle illustre l'application de méthodes spatiales et utilise des données sur les dépenses en alcool en contexte canadien.

Une des limites de cette étude concerne l'utilisation de caractéristiques des AD datant de 2006 pour prévoir les dépenses engagées dans des établissements licenciés en 2010, qui constituaient les seules données disponibles au moment de l'étude. Nous espérons que les prochaines études pourront utiliser des données plus récentes proches de celles entourant les dépenses. Un autre problème important associé aux études de zones restreintes est la question du « problème d'unité spatiale modifiable » (MAUP), en vertu duquel les analyses effectuées à différentes échelles spatiales entraînent des associations divergentes entre les variables explicatives et la variable de résultatNote de bas de page 13. Pour cette étude, l'aire de diffusion a été choisie comme unité d'analyse afin d'utiliser les données disponibles, ce qui a limité le MAUP et permis de dégager des tendances locales pouvant s'appliquer aux efforts en matière de politiques. Une autre limite possible est la vulnérabilité au sophisme écologique, dans le cadre duquel les associations observées au niveau d'un groupe donné serviraient à tirer des inférences causales à l'échelle individuelleNote de bas de page 50 Note de bas de page 51, ce qui mènerait à des conclusions erronées Note de bas de page 52 Note de bas de page 53. Il est donc important de se rappeler que les conclusions présentées ici ne servent qu'à mieux comprendre les dépenses en alcool dans la ville de Toronto à l'échelle des AD. En outre, il convient de rappeler que nos résultats sont fondés sur des données transversales, par conséquent il est important d'éviter l'inférence de causalité. D'autres études pourraient éventuellement utiliser des modèles spatiaux à plusieurs niveaux pour arriver à des conclusions pouvant s'appliquer au niveau individuel. Par ailleurs, pour ce qui est de la nature transversale de notre étude, des analyses de séries chronologiques pourraient être effectuées.

Enfin, l'utilisation de caractéristiques sociodémographiques des résidents de l'AD pour prévoir les dépenses en alcool dans cette même AD repose sur le postulat que les achats sont effectués dans l'aire de résidence. Or il est fort possible que les dépenses des ménages soient souvent effectuées dans d'autres zones, ce qui est encore plus vrai avec des aires de diffusion aussi petites et du fait que les gens se déplacent pour se rendre au travail. Pour pleinement tenir compte de ce facteur, il faudrait utiliser des données sur l'endroit où les dépenses sont engagées et les caractéristiques des ménages, données qui n'existent pas à l'heure actuelle. On peut toutefois évaluer statistiquement une certaine proportion des achats effectués dans une autre AD grâce au modèle spatial de Durbin avec erreurs, étant donné que les variables spatialement décalées sur la densité des points de vente d'alcool tiennent compte de l'incidence de la densité des points de vente d'alcool dans les AD avoisinantes sur les dépenses moyennes en alcool dans une AD. Les associations positives observées indiquent que les achats dans des points de vente hors d'une AD ont une incidence considérable sur la moyenne des dépenses dans cette AD. L'important terme autorégressif spatial (Lambda) des modèles pourrait aussi découler des achats effectués dans les AD avoisinantes, augmentant par le fait même les niveaux de dépenses dans l'AD de résidence. En l'absence de données plus détaillées, une bonne façon de pallier cet écart entre le lieu de résidence et le lieu d'achat serait d'employer des « modèles gravitationnels » comme la méthode d'estimation de la densité par noyau, afin de mieux tenir compte des habitudes d'achat à l'extérieur de l'ADayant une incidence sur les dépenses à l'intérieur d'une AD locale Note de bas de page 54.

Conclusion

Les résultats de notre étude laissent penser que les facteurs socioéconomiques à l'échelle fine et les variables associées à l'environnement bâti pourraient influencer les dépenses en alcool. Les résultats confirment les conclusions d'études précédentes menées à l'échelle individuelle en ce qui concerne la corrélation entre les facteurs socioéconomiques et la consommation d'alcool, et met pour la première fois en lumière des associations entre les dépenses en alcool à l'échelle fine et les caractéristiques socioéconomiques. Nous avons dégagé d'importantes associations entre l'environnement bâti et les dépenses en alcool, qui soulignent l'importance de considérer les facteurs contextuels comme des facteurs ayant une grande incidence sur les comportements en matière de santé. En outre, notre étude ajoute considérablement à notre compréhension actuelle en ce qui a trait aux dépenses en alcool en reconnaissant l'influence spatiale. Les conclusions de cette étude ont permis de démontrer l'utilité d'une approche d'analyse spatiale pour comprendre la consommation d'alcool, et de souligner comment les méthodes spatiales utilisées pourraient aider certaines municipalités à établir de meilleures stratégies de réduction de la consommation d'alcool en vue de réduire les méfaits engendrés par la consommation d'alcool. Les travaux de recherche futurs bénéficieront de cette compréhension spatiale des dépenses en alcool engendrées dans des établissements licenciés et pourront explorer d'autres avenues, comme étudier d'autres variables de l'environnement bâti et appliquer des modèles permettant de mesurer expressément les effets à l'échelle locale.

Remerciements

Les auteurs tiennent à remercier le Dr Philemon Ho‑Yan Leung pour ses con­seils généraux et pour l’aide qu’il a appor­tée lors de la correction d’épreuve et de la mise en forme de l'article. Ils souhaitent aussi remercier Dr Jianhua Zhao pour son aide à la rédaction technique en réponse aux commentaires des examinateurs, ainsi que Heather Hofstetter pour son aide lors de la correction d’épreuve et de la mise en forme du manuscrit.

Conflits d’intérêts

Les auteurs déclarent n’avoir aucun conflit d’intérêts en lien avec ces travaux.

Contribution des auteurs et avis

AL, JL, MC, et SL ont suggéré et planifié l’analyse. AL a mené l’analyse et rédigé la première ébauche. AL, JL, MC et SL ont commenté et mis en forme les ébauches subséquentes.
Le contenu de cet article et les opinions qui y sont exprimées n'engagent que les auteurs et ne sont pas forcément représentatifs de la position du Gouvernement du Canada.

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