A. L économétrie, méthode privilégiée des travaux au service de l analyse économique du terrorisme
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- Mireille Pierre
- il y a 8 ans
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1 Chapire VI : L impac du errorisme inernaional, les phénomènes de subsiuion e le réseau de ranspor aérien mondial : choix méhodologiques e leurs implicaions Dans ce sixième chapire, nous explicions nos choix méhodologiques e leurs implicaions. Nous revenons sur nore décision d uiliser l économérie e présenons nore modèle spécifié. Nous précisons les conours de nore recherche à ravers la descripion de nos données. Enfin, nous présenons la base de données AirNeTerror que nous avons créée en réponse à nore problémaique e à sa spécificaion économérique. A. L économérie, méhode privilégiée des ravaux au service de l analyse économique du errorisme L exploraion des ravaux sur le errorisme nous a fai découvrir une liéraure variée an par les approches disciplinaires présenes que par les problémaiques abordées. Les méhodes employées son aussi muliples e s éenden d enreiens sur le errain à des simulaions informaiques. Dans le cadre de nore recherche, e suie à nore choix de problémaique, nous nous sommes inerrogés sur la méhode la plus appropriée pour nore ravail compe enu de nos hypohèses, mais aussi de nos compéences. En parcouran les ravaux économiques sur le errorisme, nous avons rès vie compris l imporance e l uilié de l économérie en an que méhode e ouil. La représenaion sraégique des ineracions enre les aceurs de la sûreé e les errorises es ainsi presque sysémaiquemen esée au moyen de l économérie. Le ravail fondaeur de Landes (1978), par exemple, uilise des echniques de régression par la méhode des moindres carrés pour examiner les déournemens d avions aux Éas-Unis enre 1961 e Cauley e Im (1988) se serven quan à eux d analyses en séries chronologiques pour éudier l impac des déeceurs de méaux, des forificaions des ambassades e de la convenion de l Organisaion des Naions Unies (ONU) sur la prévenion d aaques de personnes proégées. Brophy- Baerman e Conybeare (1994) emploien une analyse d inervenion pour examiner les effes à
2 cours e longs ermes des représailles des Israéliens sur le nombre d aenas errorises. Enfin, l une des applicaions économériques les plus connues es «l analyse vecorielle d auorégression-inervenion» d Enders e Sandler (1993). Ces aueurs meen en évidence les phénomènes de subsiuion e de complémenarié enre les modes d aaque des errorises. De plus, ils esen l efficacié de mesures de sûreé elles que les raids de représailles, les forificaions des ambassades, les déeceurs de méaux e les lois anierrorises. La plupar des aueurs se serven de la base de données ITERATE (Inernaional Aribues of Transnaional Terrorism) pour créer leurs variables concernan les acions errorises. Créée par le chercheur Mickolus (Mickolus, Sandler, e al. 2008), cee base de données réperorie des observaions sur les aenas errorises depuis Elle caracérise ces événemens, mais aussi les errorises les perpéran, ainsi que leurs vicimes. Les informaions récolées von donc de la dae e du lieu de l aena, à la naionalié des vicimes en passan par les aciques errorises employées. Nous joignons en annexe (Annexe 2) le Codebook de cee base de données. L exisence d une base de données relaivemen complèe e plébisciée par les chercheurs es un aou pour les ravaux économiques voulan uiliser les régressions économériques. Dans nore problémaique, cela pourrai nous permere noammen de créer des variables rendan compe du niveau m de menace errorise de l iinéraire que nous avons défini dans nore modèle héorique. Il nous faudrai alors des jeux de données pour caracériser les aures élémens consiuifs de nos hypohèses héoriques. En pariculier, nous aurions besoin de données sur les déplacemens des voyageurs sur le réseau de ranspor aérien e de données nous permean de caracériser le niveau s de sûreé des iinéraires. L économérie a donc éé rès largemen uilisée par les économises pour eser l efficacié ou la perinence des mesures de sûreé vis-à-vis des acions errorises. La prépondérance des modèles e des applicaions économériques dans ces ravaux consacre pour nous l économérie en an que méhode privilégiée de ce ype de recherche. Celle-ci perme aux économises de spécifier pour leurs problémaiques pariculières la représenaion économique des ineracions sraégiques enre les aceurs de la sûreé e les errorises. Puis ils esen au moyen de données empiriques la robusesse de leurs modèles économiques.
3 Ainsi, nous avons fai le choix d uiliser l économérie dans nore ravail. Compe enu de nore uilisaion de l économie dans la caracérisaion du comporemen des voyageurs, l économérie semble une méhode naurelle e perinene pour eser ce ype de modèle. Nous lui reconnaissons ses qualiés scienifiques en an que méhode permean de «guider e de discipliner» nore raisonnemen sans pour auan le «déerminer» (Wilkinson 1999 : 601). B. L économérie au service de l analyse des flux de voyageurs aériens face aux acions du errorisme inernaional Dans le cadre de nore problémaique, nous souhaions quesionner l impac du errorisme inernaional sur les comporemens des voyageurs du réseau de ranspor aérien mondial. En pariculier nous souhaions idenifier des subsiuions enre iinéraires liées à la sensibilié des voyageurs vis-à-vis de la menace errorise e/ou du niveau de sûreé de leur iinéraire. Nous nous concenrons donc sur deux dimensions de l impac du errorisme sur le voyageur : la «peur» engendrée par les acions errorises, mais aussi l appréciaion différenielle des mesures de sûreé par les voyageurs. Dans nos hypohèses générales d analyse, nous avons ené de caracériser le comporemen du voyageur sur le réseau de ranspor aérien face au errorisme. Nous avons fai l hypohèse que, pour ou iinéraire, l uilié du voyageur es de la forme générale : U k = V k (I km, I ks,) + (I km, I ks ) où M e S corresponden au niveau de sûreé de l iinéraire, I km es le veceur des aribus concernan la menace errorise visan l iinéraire sur le réseau pour l individu k, I ks es le veceur des aribus concernan la sûreé l iinéraire sur le réseau pour l individu k, e V la foncion d uilié de l individu k pour l iinéraire e la foncion des erreurs résiduelles.
4 Nous remarquons que, pour un iinéraire direc, les niveaux de menace errorise e de sûreé de l iinéraire dépenden uniquemen des poins de dépar e d arrivée. En revanche, pour un iinéraire avec une escale, ces niveaux dépendron aussi des niveaux S e M du poin d escale (cf. exemple de l iinéraire H 1 P 1 H 2 au chapire V. C.). Nous souhaions mainenan eser cee représenaion du voyageur aérien à l aide de l économérie. Comme nous l avons vu dans le chapire II, l imprévisibilié des acions errorises ainsi que leur relaive rareé confèren une rop grande inceriude à la survenance des événemens errorises. Ainsi, nous ne souhaions pas uiliser l économérie pour consruire un modèle prédicif des aenas. Nous voulons uiliser cee méhode pour évaluer l impac du errorisme sur le comporemen du voyageur. En pariculier, nous souhaions eser la sensibilié des voyageurs aux deux paramères que nous avons isolés, à savoir le niveau de sûreé S e le niveau de menace errorise M des iinéraires. Enfin, en replaçan les comporemens des voyageurs dans le cadre du réseau de ranspor aérien, nous serons peuêre à même d observer les évenuelles rupures d équilibre en lien avec le errorisme. Pour eser nos hypohèses, il nous paraî perinen de nous inéresser à l impac du errorisme inernaional sur le réseau de ranspor mondial. En effe, nore quesionnemen sur le comporemen du voyageur aérien impose de raisonner à l échelle inernaionale. Il nous semble pariculièremen inéressan d uiliser le réseau de ranspor aérien mondial comme un errain d éude privilégié pour nore problémaique. Ce réseau es à la fois une cible sraégique des errorises inernaionaux, un ouil puissan pour leurs déplacemens, e aussi l obje le plus proégé par des mesures de sûreé de poine. De plus, en se concenran sur les déplacemens inernaionaux des voyageurs aériens, nous pensons pouvoir disinguer plus aisémen des niveaux de sûreé e de menace errorise différens selon les pays. Nous caperons alors l impac du errorisme inernaional. Or, ce ype de errorisme ouche de nombreux pays puisqu il ranscende les fronières par son acion. La muliude d acions errorises inernaionales nous permera de qualifier le niveau de menace errorise de chaque iinéraire avec une plus grande précision. Néanmoins, compe enu de la relaive rareé des aces errorises inernaionaux e de la complexié du réseau mondial de ranspor aérien, nous choisissons de réduire nore errain de
5 recherche aux flux aériens commerciaux à desinaion des Éas-Unis. Au vu de nos remarques précédenes, nous pensons que ces flux pariculiers seron les plus à même d illusrer de manière perinene nore problémaique. En effe, les Éas-Unis son depuis des décennies la principale cible des aenas errorises inernaionaux, même si la plupar de ces aenas se produisen à l exérieur du errioire américain (Mirza e Verdier 2006). De plus, à ravers le Bureau of Transporaion, nous avons accès à de nombreuses données relaives aux flux aériens qui nous inéressen alors même que ces données son généralemen payanes ou confidenielles pour les aures pays. Les données américaines présenen aussi l avanage d êre relaivemen complèes e fiables comme nous le verrons par la suie. Ceci es primordial pour nore analyse de données. Le choix de nous concenrer sur les flux aériens commerciaux à desinaion des Éas-Unis fai aussi écho au ravail de Mirza e Verdier (2006) sur l impac du errorisme sur ces échanges. Enfin, les Éas-Unis fon figure de pays «à la poine de la modernié» dans le domaine de la sûreé du ranspor aérien. Bien avan le 11 sepembre 2001, les Éas-Unis éaien déjà leader dans ce domaine. Ils on éé, par exemple, les premiers à rendre obligaoires les déeceurs de méaux en Ils son aussi les plus avancés sur le conrôle des passagers, aussi bien à la douane avec la prise sysémaique de phoographies e d empreines digiales (procédure - VISIT 72 ) qu avan l arrivée des voyageurs sur leur sol avec l enregisremen de leurs données à ravers le Passenger Name Record (PNR). Ainsi, les mesures de sûreé américaines commencen bien avan l embarquemen des passagers à desinaion des Éas-Unis. A ravers le PNR, les auoriés américaines compéenes dans le cadre de la lue conre le errorisme exigen des compagnies aériennes des données nombreuses allan de l adresse des passagers à leurs coordonnées bancaires en passan par les déails de leur choix alimenaire sur leur vol. Des conrôles de sûreé son donc possibles pour les auoriés américaines avan l arrivée des passagers. Cee mesure a même éé renforcée récemmen par la procédure ESTA (Elecronic Sysem for Travel Auhorizaion). Cee procédure a remplacé le formulaire I94W 73 habiuellemen rempli en vol par les 72 Le programme -VISIT es fondé sur des conrôles biomériques. La prise d empreines alliée à la phoographie numérique du voyageur enran sur le errioire américain perme aux auoriés américaines de conrôler l idenié du voyageur e de vérifier la conformié de son visa lorsqu il a éé émis. Le Passenger Name Record (PNR) fai parie aussi des mesures de sûreé éablies par la procédure -VISIT. 73 Ce quesionnaire inerroge les voyageurs sur leur idenié, leur naionalié, leur numéro de passepor, le bu de leur séjour, leur lieu de résidence aux Éas-Unis
6 passagers n ayan pas besoin de visa. Ceux-ci doiven mainenan compléer obligaoiremen un formulaire équivalen en ligne avan de prendre l avion. Ces voyageurs à desinaion des Éas-Unis doiven même s affranchir d une axe de quaorze dollars 74 pour obenir l auorisaion d enrer sur le errioire américain. Nous remarquons que ces mesures de sûreé s appliquen pour les vols arrivan aux Éas- Unis. Ces mesures fon ainsi parie des mesures de sûreé commençan à l éranger e se poursuivan à l arrivée sur le errioire américain. Ainsi, il nous semble pariculièremen perinen d éudier les flux aériens commerciaux à desinaion des Éas-Unis pour lesquels les mesures de sûreé seron les plus fores. En mean en parallèle l évoluion de ces flux avec celle du errorisme inernaional, nous pensons pouvoir évaluer l impac des niveaux de sûreé S e de menace errorise M sur le comporemen des voyageurs. L éude de ces flux e de leurs évoluions dans le emps devrai nous permere, d une par, d observer les phénomènes de subsiuion s ils exisen. D aure par, en incorporan des élémens caracérisiques du niveau de menace du errorisme inernaional visan les Éas-Unis selon les pays e le emps, nous devrions pouvoir isoler l impac de S e de M sur ces subsiuions enre iinéraires. C. La spécificaion de nore modèle héorique Bien que nous nous inéressons par la suie aux flux de voyageurs, nos hypohèses héoriques concernan le comporemen d un voyageur nous son oujours uiles. Non seulemen elles nous on permis de formaliser de manière simple nore problémaique, mais elles consiuen pour nous un cadre d analyse. Ainsi, la représenaion sraégique du voyageur prenan en compe dans son calcul d opimisaion le niveau de sûreé S e le niveau de menace errorise M de son iinéraire devrai nous permere d améliorer nore compréhension des phénomènes observés à l échelle des flux de voyageurs. 74 L ESTA es payan depuis le 8 sepembre 2010.
7 Néanmoins, ce changemen d échelle nous impose de spécifier le modèle héorique que nous souhaions uiliser. Nous choisissons d uiliser un modèle graviaire pour représener de manière simple les flux de voyageurs sur le réseau aérien mondial. Paran du consa que ce ype de modèle es largemen reconnu pour modéliser des flux de passagers aériens (Grosche, Rohlauf e Heinzl 2007), nous emprunons à Mirza e Verdier (2006) leur cadre analyique. Comme nous l avons vu dans le chapire IV, ces deux aueurs se son pariculièremen inéressés aux échanges aériens face au errorisme. Ils se concenren sur les flux mondiaux à desinaion des Éas-Unis e monren, en pariculier, que les événemens errorises son associés à des variaions dans les échanges bilaéraux enre les Éas-Unis e les pays d origine 75 des errorises. De plus, ils son à nore connaissance les premiers à inégrer dans leur modélisaion le poids des mesures de sûreé e du niveau de menace sur ces flux. Nore ravail es ainsi largemen hériier du ravail de Mirza e Verdier (2006), même si nous éendons leur problémaique en nous inéressan pariculièremen aux comporemens de subsiuion du voyageur. Compe enu de nos remarques sur l uilié du voyageur sur le réseau de ranspor aérien (cf. Chapire V. C.), nous choisissons de représener, en emprunan ceraines de leurs variables à Mirza e Verdier (2006), les flux aériens sur l iinéraire (i,d,a) dans le emps () par l équaion suivane : l( Trav i, d, a, ) = a1l( popa, ) + a2l( popi, d, ) + a3l( GDPcapi, ) + a4l( Disi, d, a ) + a 5 M i, d, a, + a 6 S i, d, a, + f i + f a + f d + f + u i, d, a, (1) où l(.) es un opéraeur logisique, ( i, d, a, Trav ) représene le nombre de passagers voyagean d une ville de dépar (d) dans un pays (i) à une ville d arrivée (a) dans les Éas-Unis () à l insan, ( a, pop ) es la populaion de la ville d arrivée (a) de l Éa américain () à l insan, ( i, d, pop ) es la populaion de la ville de dépar (d) du pays (i) à l insan, ( i, GDPcap ) représene le GDP per capia du pays de dépar (i) à l insan, 75 Le pays d origine des errorises correspond à la naionalié des errorises par opposiion au pays où se produi l aena. Cee disincion faie dans la base de données ITERATE se rerouve dans les ravaux uilisan cee base de données, comme c es le cas pour le ravail de Mirza e Verdier (2006).
8 ( i, d, a Dis ) es la disance enre les deux villes (d) e (a) de l iinéraire, M i,d,a, es le niveau de menace errorise de l iinéraire (i,d,a) avec i le pays de la ville de dépar d e a la ville d arrivée aux Éas-Unis, e S i,d,a, es le niveau de sûreé de l iinéraire (i,d,a) avec i le pays de la ville de dépar d e a la ville d arrivée aux Éas-Unis. Néanmoins, nous avons souligné dans nos hypohèses héoriques les liens enre m e s, e donc enre M e S. Nous faisons ici aussi écho à Mirza e Verdier (2006) sur la difficulé de disinguer le niveau de menace errorise du niveau de sûreé des pays éudiés. Les ineracions sraégiques à l œuvre enre les errorises d un côé e les aceurs de la sûreé de l aure meen en évidence les liens de corrélaion enre M e S. Nous pensons que seule l analyse conexuelle pourra peu-êre nous permere de disinguer M de S. Aussi, nous ne définissons pas ici a priori M i,d,a, e S i,d,a, à la manière de Mirza e Verdier, mais nous le ferons au fur e à mesure de nore progression dans l analyse de nos données sur le errorisme inernaional e les flux inernaionaux aériens à desinaion des Éas-Unis. D. Descripion des données uilisées sur le ranspor aérien e le errorisme inernaional Nore choix de méhode e la spécificaion du modèle uilisé nous on amenés à consruire une base de données inédie pour répondre à nore problémaique de recherche. Comme nous l avons précisé, nous nous inéressons pariculièremen aux flux aériens commerciaux à desinaion des Éas-Unis. Il nous a fallu donc appareiller une base de données sur ces flux à des données relaives au errorisme inernaional pour eser nore modèle spécifié (équaion (1)). Pour obenir les données relaives aux flux de voyageurs aériens se rendan aux Éas-Unis, nous avons choisi d uiliser les données grauies e accessibles depuis le sie hp:// Cee décision a éé moivée par plusieurs raisons. D une par, ces données son collecées par le Bureau of Transporaion Saisics (BTS) américain. En an qu agence de saisiques, ce bureau enend êre neure vis-à-vis des poliiques e objecif
9 concernan les données 76. De plus, ce bureau es spécialisé dans la collece e l analyse de données sur les ranspors aux Éas-Unis. Il es une source non seulemen pour les gouvernemens des Éas américains, mais aussi pour les aures agences fédérales e le Congrès, ainsi que pour les universiés. Le rayonnemen large de ce organisme nous a donc inéressés. De plus, en exploran les données accessibles, nous avons remarqué leur richesse e leur précision. Les données proposées s éenden ainsi pour le ranspor aérien des vols domesiques aux vols inernaionaux, des données financières des compagnies aériennes aux nombres de passagers embarqués. En pariculier, les ableaux du ype T-100 Inernaional Marke (All Carriers) nous son apparus comme des sources de données complèes pour eser nore problémaique. En effe, ces ableaux nous permeen d observer l ensemble des flux commerciaux à desinaion des Éas-Unis. Nous pouvons, à parir du sie Inerne, élécharger grauiemen les ableaux relaifs à ces échanges aériens en choisissan les pays d origine des voyageurs (ous ou un), l année e la période (annuelle ou par mois) des flux aériens éudiés. De plus, ces ableaux nous permeen de sélecionner les informaions que nous souhaions voir apparaîre (cf. Annexe 3 Descripif des ableaux T-100 Inernaional Marke (All Carriers)). Dans le cadre de nore recherche, nous avons en pariculier besoin du nombre de passagers embarqués, des aéropors de dépar e d arrivée, e de la disance enre les aéropors. Ces ableaux exrais du sie du BTS possèden aussi l avanage primordial de reporer non seulemen le nom des compagnies aériennes réalisan les rajes, mais aussi leur idenifian ou AirlineID. Ce idenifian caracérise de manière unique chaque compagnie aérienne, ce qui perme de garder la race des compagnies ayan changé de nom, mais aussi de ne pas confondre des compagnies ayan des appellaions similaires. Comme nous le verrons dans nore parie sur l analyse des résulas, ce idenifian nous a permis de reconnaîre les compagnies aériennes de manière exace, ce qui a éé fondamenal dans nore ravail pour ener d évaluer les phénomènes de subsiuion des voyageurs. La richesse e la précision des ableaux T-100 Inernaional Marke (All Carriers) proposés sur le sie du BTS nous on convaincus de l inérê d uiliser cee source de données. En un clic sur le sie, nous avons pu élécharger les informaions relaives aux flux aériens 76 cf. Le sie hp://bs.gov/abou pour de plus amples informaions sur le BTS.
10 commerciaux à desinaion des Éas-Unis nous inéressan. Nous reporons en Annexe 4 un ableau éléchargé sur le sie du BTS e uilisé dans la consrucion de nore base de données. Nous avons choisi de élécharger des ableaux T-100 Inernaional Marke (All Carriers) correspondan à des données dies Marke ne réperorian non pas les passagers sur les segmens de leurs iinéraires, mais bien sur leur raje Origine-Desinaion avec la possibilié d escale enre ces poins 77. Ce raje Origine-Desinaion es bien celui qui nous inéresse puisque nous nous concenrons uniquemen sur les choix d iinéraires des voyageurs. Ainsi, nous meons davanage l accen sur leur origine e leur desinaion, que sur les rajes segmens leur permean de les réaliser. Grâce au moeur de éléchargemen du BTS (cf. Annexe 3), nous avons choisi de caracériser les vols au moyen des informaions suivanes : - l aéropor de dépar caracérisé par son code IATA 78 à rois leres (ORIGIN) e le nom de sa ville associée e de son pays (ORIGIN_ CITY), - l aéropor d arrivée caracérisé par son code IATA à rois leres (DEST) e le nom de sa ville associée e de son pays (DEST_CITY), - l idenifian unique de la compagnie aérienne (AIRLINE_ID) e son nom (UNIQUE_CARRIER_NAME), - l année du vol (YEAR), - la disance enre les deux aéropors d origine e d arrivée (DIST), - e le nombre de passagers embarqués (PASSENGERS). Les ableaux éléchargés de ce ype comporaien à la fois les vols à desinaion des Éas-Unis e les vols en provenance des Éas-Unis. Nous avons supprimé les vols originaires des Éas- Unis pour éudier uniquemen les flux que nous souhaiions. Une fois les données sur le ranspor aérien rouvées, il nous a fallu rechercher des données sur le errorisme inernaional. Nous avons observé qu il exise plusieurs bases de données 77 La définiion donnée par le BTS sur les vols dis Marke es la suivane : «On-fligh Marke daa are passengers, freigh, and mail enplaned beween hose wo poins regardless of he number of sops beween he poins. Marke daa are fligh number driven. So, if your fligh number changes, your marke will erminae and a new marke will begin. Marke daa are referred o as enplanemen daa.» [(U.S. Deparmen of Transporaion 2010 : 4) disponible sur 78 Ce code correspond au code de l Inernaional Air Transpor Associaion (IATA) qui désigne l ensemble des aéropors dans le monde avec un code à rois leres.
11 (MIPT Terrorism Knowledge Daabase, START Global Terrorism Daabase ) varian à la fois dans leur définiion du errorisme, la précision de leur descripion des aenas, e leur présenaion. La difficulé majeure a alors éé de rouver une base de données qui permeai une exploiaion économérique. La base de données ITERATE es apparue logiquemen comme une source d informaions de choix. ITERATE, que nous avons déjà ciée, es en effe la base de données la plus uilisée par les économises. Créée par Mickolus pour les années , elle a éé depuis plusieurs fois acualisée. La dernière version consulable recense ainsi les aenas errorises jusqu à Les données de cee base proviennen de différenes sources d informaions, e en pariculier, d aricles de presse els ceux de l Associaed Press e les dépêches Reuers. L avanage principal d ITERATE es qu elle a éé conçue e alimenée par des chercheurs, ce qui garani sa relaive objecivié en comparaison des bases de données gouvernemenales. Néanmoins, elle souffre d oublis e de carences. Près d un iers des aenas recensés dans ITERATE on des données manquanes les concernan. De plus, bien qu a priori objecive, cee base de données, comme oue base de données sur le errorisme, souffre de l absence de définiion du errorisme. Des erreurs sur le qualificaif de errorisme peuven alors survenir, d auan qu en se basan sur des aricles de presse, ITERATE s expose à l uilisaion de données erronées fabriquées par les médias (cf. Chap. I.A.). Cependan, la définiion proposée par Mickolus es celle commune à la majorié des ravaux économiques sur le errorisme. C es d ailleurs cee définiion que nous avons adopée en nous plaçan dans le cadre de l analyse économique du errorisme (cf. Chapire II). Nous remarquons que ce biais dans les données, inrodui par l absence de consensus auour d une définiion du errorisme, se rerouverai aussi dans les aures bases de données disponibles. Ainsi, malgré celui-ci, la base de données ITERATE nous es apparue comme un choix logique dans nore ravail. De plus, ITERATE se concenre uniquemen sur les acions du errorisme inernaional, ce qui fai écho à nore problémaique. La base de données ITERATE réperorie ous les événemens errorises parus généralemen dans la presse. Elle caracérise par différenes variables ces événemens, ce qui perme d en
12 avoir une descripion relaivemen complèe lorsque les informaions son présenes dans les dépêches 79. Nous avons poré en Annexe 2 le Codebook de cee base de données pour donner au leceur une descripion complèe des ypes d informaions collecées. Nous reporons aussi en Annexe 5 un exrai de cee base pour illusrer nore propos. Les informaions réperoriées dans ITERATE son riches e s éenden de la dae de l événemen à la naionalié des errorises en passan par le ype d armes uilisées. Dans le cadre de nore recherche, nous avons uilisé l ensemble des événemens errorises réperoriés dans ITERATE. Ces événemens caracérisen plusieurs ypes d acions errorises comme le kidnapping, l exorsion, le déournemen d avion, ec. (cf. ype d événemen réperorié dans le codebook d ITERATE). Comme nous l avons précisé dans nore problémaique, nous nous inéressons à oues les acions du errorisme inernaional. Nous ne limions pas nore recherche aux seuls impacs des aenas visan uniquemen les ranspors ou le ranspor aérien. En effe, nous considérons que c es bien l ensemble des événemens errorises qui déermine les niveaux de menace e les niveaux de sûreé parou dans le monde. Néanmoins, dans le cadre de nore recherche, nous n avons pas uilisé l ensemble des ressources offeres par ITERATE. Nous nous sommes concenrés sur un échanillon de caracérisiques des événemens errorises. Nous avons alors exrai d ITERATE les élémens qui nous semblaien pouvoir caracériser le niveau de menace errorise e le niveau de sûreé. Ainsi, nous avons uilisé les élémens suivans proposés dans la base de données ITERATE : - la dae de l événemen errorise (Dae of sar of inciden year, Dae of sar of inciden monh, e Dae of sar of inciden day), - la localisaion de l événemen (Locaion sar) 80, 79 Nous soulignons enfin que l accès à cee base de données n es pas graui. Les informaions d une seule année peuven êre obenues direcemen auprès de Mickolus pour cinquane dollars. Nous remercions ici pariculièremen D. Mirza qui nous a permis d accéder à l ensemble de la base de données ITERATE. 80 Dans ITERATE, deux lieux caracérisen l événemen errorise : le lieu du débu de l acion errorise (Locaion sar) e le lieu de fin de l acion (Locaion end). Ces deux informaions son imporanes dans le seul cas de déournemen d avion. Dans les aures cas, les deux lieux présenés son les mêmes. Puisque nous choisissons de nous inéresser à l ensemble des événemens errorises inernaionaux pouvan influencer le
13 - la naionalié principale 81 des errorises (Firs naionaliy of erroriss in aack force), Une fois ces données sur les événemens errorises exraies, nous nous sommes aelés à la consrucion de nore base de données. Nous avons alors choisi nos variables explicaives. E. La consrucion d une base de données inédie «AirNeTerror» : choix des variables d analyse e difficulés méhodologiques Nous décrivons ici succincemen la consrucion de nore base de données à ravers le choix de nos variables d analyse. De nombreux allers-reours enre nos sources de données e nore base de données naissane on éé nécessaires pour que celle-ci puisse nous permere de eser nore problémaique. Nous avons dû sans cesse chercher des informaions, les vérifier, puis les inégrer dans nore base de données. Comme pour ou ravail de ce ype, la difficulé essenielle a éé d appareiller enre elles des données de sources différenes. Nous avons alors dû nous livrer à un ravail de codage des informaions récolées pour appareiller ces données e pouvoir ensuie les lire. De plus, devan le nombre imporan de données nécessaires e leur précision, nous n avons pas oujours pu obenir des informaions complèes ou de même source. Nous avons alors oujours ené d uiliser les données les plus cohérenes possibles. Nous reporons dans nore descripion des variables ces ajusemens, lorsqu ils on eu lieu. Dans un souci de claré, nous présenons uniquemen ici les variables principales uilisées dans nore modèle graviaire. Nous décrivons les variables secondaires e les variables de conrôle qui nous on permis de réaliser ceraines de nos régressions dans la parie suivane de nore hèse. Cela devrai nous permere de présener de manière plus «dynamique» le ravail qui a éé le nôre lors de l analyse de nos données. Nous précisons ici que nous avons créé, raié e analysé l ensemble de nos données au moyen du logiciel STATA (Saisics/Daa Analysis). Enfin, nous avons souhaié donner un nom à cee base de données pour rendre compe à la fois de son caracère inédi, mais aussi de son uilié dans la descripion du réseau niveau de menace errorise e le niveau de sûreé, nous avons reenu un unique lieu de localisaion, soi le lieu de dépar de l acion errorise (Locaion sar). 81 Cerains groupes errorises se composen d individus de différenes naionaliés. Ici, il s agi de la naionalié la plus répandue dans le groupe ayan perpéré l acion errorise réperoriée dans ITERATE.
14 de ranspor aérien face au errorisme inernaional. Nous l avons ainsi nommée AirNeTerror (Air Nework Terrorism). Nous avons décri précédemmen les données nous permean de caracériser les flux aériens commerciaux d une par, e le errorisme inernaional d aure par. Compe enu de nore problémaique, nous avons choisi d éudier les variaions annuelles des flux en relaion avec le niveau de menace errorise e le niveau de sûreé. Ce choix a éé dicé noammen par la liéraure e, en pariculier, par le ravail de Mirza e Verdier (2006). L éude des flux annuels aériens nous perme d évier par exemple les variaions dues aux cycles saisonniers. De plus, compe enu de nore voloné d esimer le niveau de menace errorise e le niveau de sûreé, il nous es apparu inéressan d adoper un pas d un an dans les variaions de ces niveaux. La relaive rareé des événemens errorises n aurai a priori pas permis l uilisaion d un pas plus cour pour esimer la menace errorise. Un pas plus long pourrai ne pas rendre compe des évoluions du niveau de sûreé. Le choix de nos bases de données a aussi limié nore inervalle emporel d éude. Le BTS perme d accéder aux données aériennes de 1990 à Parallèlemen, la dernière version disponible de la base de données ITERATE recense les événemens errorises de 1968 à Nous avons donc ravaillé sur la période de chevauchemen de ces deux bases de données essenielles à nore problémaique. Ainsi, nore recherche pore sur l évoluion des flux aériens annuels à desinaion des Éas-Unis face au errorisme inernaional de 1990 à L avanage de ce inervalle des années éudiées es qu il nous perme d analyser les évoluions relaivemen récenes du réseau de ranspor aérien mondial. Les données sur les flux aériens exraies du sie du BTS on pour principal avanage d êre uilisables quasimen elles quelles. Comme nous l avons présené, nore modèle héorique spécifié se fonde sur l équaion (1) suivane : l( Trav i, d, a, ) = a1l( popa, ) + a2l( popi, d, ) + a3l( GDPcapi, ) + a4l( Disi, d, a ) + a 5 M i, d, a, + a 6 S i, d, a, + f i + f a + f d + f + u i, d, a, (1) Où M i,d,a, es le niveau de menace errorise de l iinéraire (i,d,a) avec i le pays de la ville de dépar d e a la ville d arrivée aux Éas-Unis,
15 e S i,d,a, es le niveau de sûreé de l iinéraire (i,d,a) avec i le pays de la ville de dépar d e a la ville d arrivée aux Éas-Unis. Or, les données du BTS nous permeen d obenir direcemen la variable Trav i, d, a, qui correspond au nombre de passagers sur l iinéraire (d,a) depuis le pays i vers les Éas-Unis. Dans nore base de données, nous reporons ainsi vols annuels. Ces vols corresponden à l ensemble des vols à desinaion des Éas-Unis de 1990 à De plus, les données issues du BTS nous donnen aussi direcemen la variable Dis i, d, a exprimée en miles. Nous avons ainsi iinéraires de disances différenes réperoriés de 1990 à Ces données exraies du sie du BTS sur les vols à desinaion des Éas-Unis sur la période s éalan de 1990 à 2006 consiuen l ossaure de nore base de données. De plus, elles déerminen les dimensions de nore recherche. Ainsi, ces vols reporés corresponden à des combinaisons allian 789 villes différenes de dépar à 412 villes d arrivée. Ces villes son caracérisées elles-mêmes par 154 pays e 54 éas américains 82. Enfin, 514 compagnies aériennes représenan 99 naionaliés différenes assuren les vols éudiés. L ossaure de nore base de données es donc relaivemen grande 83. Une fois cee ossaure fabriquée, il nous a fallu la compléer avec les aures variables nécessaires à nore recherche. Comme nous l avons souligné précédemmen, la base de données ITERATE nous fourni des informaions sur les événemens errorises. Elle ne nous renseigne donc pas direcemen sur les variables M i,d,a, ou S i,d,a,. Néanmoins, comme nous l avons précisé précédemmen, nous ne souhaions pas a priori disinguer ces deux variables compe enu de leurs liens de corrélaion. Nous pensons qu une analyse conexuelle nous permera peu êre de les différencier a poseriori. Pour eser nore problémaique, nous souhaions donc approcher ces variables par des élémens caracérisiques du errorisme inernaional. 82 Les données disponibles du BTS sur les vols à desinaion des Éas-Unis concernen les 50 Éas américains, les îles Samoa e Guam américaines (American Samoa Guam), les îles vierges (Virgin Islands) e Puero Rico. 83 Nous éudions ainsi plus de cen fois plus d iinéraires que dans le ravail de Mirza e Verdier (2006) par exemple.
16 A parir des élémens que nous avons exrais de la base de données ITERATE, nous avons créé les variables suivanes : - N i = localisaion : le nombre oal annuel d événemens errorises ayan pour lieu (ou localisaion) le pays i de dépar ; - N i = origine : le nombre oal annuel d événemens errorises originaires (cee origine es donnée par la première naionalié des errorises) du pays i de dépar ; - A N i = localisai on : le nombre oal annuel d événemens errorises ayan pour lieu (ou localisaion) le pays i de dépar e visan uniquemen les Éas-Unis (la cible es donnée par la première naionalié des vicimes qui es ici les Éas-Unis) ; - A N i = origine : le nombre oal annuel d événemens errorises originaires (cee origine es donnée par la première naionalié des errorises) du pays i de dépar visan les Éas-Unis (la cible es donnée par la première naionalié des vicimes qui es ici les Éas-Unis). Nous avons donc souhaié créer des variables caracérisan à la fois le errorisme inernaional en général, mais aussi le errorisme inernaional visan expliciemen les Éas-Unis. De plus, nous faisons une disincion enre le lieu des aenas e leur origine. Ainsi, le niveau de menace errorise m e le niveau de sûreé s de nos iinéraires son caracérisés par des variables capuran les acions du errorisme inernaional par année e par pays. Ceci es dû à la précision de nos données qui classen par pays les événemens errorises. Nous pensons que ces élémens caracérisen de manière perinene la composane inernaionale de l acion errorise éudiée. Nous avons présené uniquemen les variables principales créées à parir d ITERATE. Nous verrons dans la parie suivane de cee hèse commen nous les avons uilisées pour décrire le errorisme inernaional. Une fois ces variables créées à parir de la base de données ITERATE, il nous a fallu rechercher les variables caracérisan nore modèle graviaire, soien pop, a,, popi, d e
17 GDPcap i,. Pour les variables pop, e pop i, d, qui décriven les populaions de la ville a américaine d arrivée e de la ville de dépar, nous avons eu de grandes difficulés à rouver l ensemble des informaions don nous avions besoin. Nous avons consaé qu il n exisai pas de base de données complèe regroupan au niveau mondial ce ype d informaion. Nous avons alors ené de recouper différenes sources de données. En nous servan du sie du Worldgazeer (hp://gazeeer.de), ainsi que du sie Mongabay ( nous avons réussi à obenir une esimaion de la populaion de nombreuses villes. Néanmoins, sur les 789 villes de dépar e les 412 villes d arrivée que recensen les vols présens dans nore base de données, nous n avons pas eu d informaion pour 227 d enre elles. Nous avons alors cherché au moyen d alas, de dicionnaires e de l ensemble des informaions disponibles sur Inerne une esimaion du nombre d habians pour ces villes. Nous avons aribué à chaque ville présene dans nore base de données sur les vols aériens une esimaion de sa populaion. La plupar du emps, cee esimaion éai daée à l inérieur de nore inervalle d éude. Nous reconnaissons ici les approximaions inhérenes à nore mode opéraoire. D une par, nous n avons pas obenu une esimaion de la populaion des villes pour chaque année de nore inervalle d éude. D aure par, les esimaions pour oues les villes n on pas éé obenues au moyen de la même source de données. Néanmoins, nous avons considéré que nos esimaions éaien uilisables dans nore modèle. En effe, nous n avons pas d ambiion de prédicion dans nos calculs. De plus, la variable sur les populaions des villes d arrivée e de dépar nous ser à conrôler simplemen les effes d aracion enre les villes. Ainsi, nous avons considéré que, malgré les approximaions consaées sur nos données, celles-ci pouvaien quand même remplir le rôle que nous leur avons assigné dans le modèle. Enfin nous avons ajoué dans nos régressions des effes fixes concernan les villes e les années d éude. Ce ajou nous perme de gommer légèremen ceraines approximaions sur l évoluion dans le emps de la populaion e les pariculariés de chaque ville. Ces approximaions son en effe capées par ces effes fixes. Nous avons alors uilisé nos uniques esimaions de populaion pour chaque ville pour alimener nos variables pop, e pop i d, a,. Enfin, nous avons eu des difficulés analogues pour déerminer la variable GDPcap i,. Cee variable correspond au Produi Inérieur Bru par êe (ou Gross Domesic Produc per capia)
18 des pays. Nous n avons pas rouvé de base de données regroupan les informaions don nous avions besoin pour les 154 pays de dépar que conien nore base de données sur le ranspor aérien. Grâce au sie Inerne de la Banque Mondiale ( nous avons néanmoins obenu des informaions sur la populaion e le Produi Inérieur Bru de la majorié des pays éudiés pour la période s éalan de 1990 à Nous avons aussi obenu des indicaions sur les aux de croissance de ces populaions e sur le GDP de ces pays sur la période éudiée. Ces aux nous on permis la plupar du emps de combler les vides présens dans les données disponibles sur le sie de la Banque Mondiale. En effe, les données auxquelles nous avons eu accès grauiemen par Inerne n éaien pas oujours complèes pour l ensemble des années d éude. De plus, une dizaine de pays n éaien pas représenés dans les données de la Banque Mondiale. Nous avons alors mené une recherche analogue à celle des populaions pour rouver les données manquanes. En couplan les informaions du sie de la Cenral Inelligence Agency (CIA Worldfacs) à d aures sources Inerne, nous avons réussi à réunir ces données. Nous avons alors aribué à chaque pays l esimaion de sa populaion e de son GDP pour chaque année de nore inervalle d éude. Puis nous avons créé la variable GDPcap i, en divisan simplemen les mesures de GDP par les mesures des populaions pour chaque pays e chaque année. De manière évidene, cee variable souffre d approximaions compe enu de la diversié des sources employées e de leurs imprécisions respecives. Néanmoins, nous avons sysémaiquemen pu aribuer une valeur à chaque pays e pour chaque année. Enfin, nous uilisons la variable GDPcap i, de manière analogue aux variables pop, e pop i, d, pour conrôler simplemen les effes d aracion enre le pays de dépar e les Éas-Unis. Ainsi, nous considérons que les approximaions don souffren nos données ne son pas fondamenalemen pénalisanes dans le cadre de nore ravail. a A parir des données du BTS, d ITERATE e de différenes sources disponibles sur Inerne, nous avons réussi à créer les variables de nore modèle graviaire spécifié. L ensemble de ces variables consiue la première version de nore base de données inédie iniulée
19 AirNeTerror. Nous verrons dans la parie suivane de nore hèse que l analyse de nos données nous a demandé parfois d éendre cee version. Nous avons ainsi inrodui de nouvelles variables d éudes, des variables de conrôles, e quelques variables binaires 84 pour pouvoir eser nore problémaique de recherche sur nore base de données. Nous reporons en Annexe 6 un ableau récapiulaif des variables explicaives de nore modèle graviaire ainsi que leurs sources. 84 Les dummies son des variables binaires ne prenan que la valeur 1 ou 0. Ces variables permeen d inégrer des informaions qualiaives dans l analyse économérique.
20 Conclusion de la roisième parie Dans cee roisième parie, nous avons développé nore problémaique de recherche. Nous choisissons, dans le cadre de nore hèse, de quesionner l impac de la menace errorise inernaionale e de ses mesures de sûreé associées sur les comporemens des usagers du réseau de ranspor aérien mondial. Plus spécifiquemen, nous nous inerrogeons sur l exisence de subsiuions propres aux voyageurs aériens en lien avec la menace errorise. Pour évaluer ce phénomène, nous raisonnons à l échelle du réseau mondial de ranspor aérien afin d inégrer la siuaion de sûreé inerdépendane caracérisan ce réseau, mais aussi la dimension inernaionale du errorisme. Nore problémaique de recherche fai écho aux ravaux économiques exisans sur le errorisme. Nous emprunons le cadre de l analyse économique du errorisme e bénéficions des appors des chercheurs sur les ineracions sraégiques enre les aceurs de la sûreé, les errorises inernaionaux, e les voyageurs aériens. Parallèlemen, nous remarquons que nore problémaique de recherche se siue à la croisée des manques observés de la liéraure sur le suje e des inerrogaions acuelles des aceurs de la sûreé. En effe, l analyse de l impac du errorisme e des mesures de sûreé sur les voyageurs peu nous renseigner sur l exisence de failles dans la sûreé du réseau de ranspor aérien mondial. La mise en avan de ces failles pourrai permere aux aceurs de la sûreé d améliorer l efficacié de leurs mesures. Nore parie héorique nous a permis de clarifier nos hypohèses de recherche. L économérie nous es alors apparue comme la méhode adéquae pour nore hèse. En faisan référence au ravail de Mirza e Verdier (2006), nous avons présené nore modèle économérique spécifié. La consrucion de nore base de données AirNeTerror a consiué alors un ravail imporan. Celle-ci nous perme d éudier l impac du errorisme inernaional sur l ensemble des échanges aériens commerciaux à desinaion des Éas-Unis de 1990 à Cee base de données inédie devrai nous permere de eser nore problémaique de recherche.
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