# 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. (1); Jane Law, Ph. D. (1,2); Martin Cooke, Ph. D. (1,3,4); Scott Leatherdale, Ph. D. (1)

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

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### 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.

### 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.

**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

### Rattachement des auteurs :

1. École de santé publique et de systèmes de soins de santé, Université de Waterloo, Waterloo (Ontario), Canada

2. École de planification, Université de Waterloo, Waterloo (Ontario) Canada

3. École de pharmacie, Université de Waterloo, Waterloo (Ontario), Canada

4. Département de sociologie et d'études juridiques, Université de Waterloo, Waterloo (Ontario), Canada

**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.
## 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 8953 décès et de 172 255 années potentielles de vie perdues en 2005¹. 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'alcool²⁻⁴. On prévoit une augmentation des coûts économiques et sociaux associés à la consommation d'alcool avec l'augmentation prévisible du niveau de consommation².

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'éducation⁵⁻⁸. Des données probantes indiquent que les caractéristiques physiques et démographiques des quartiers peuvent aussi influencer la consommation d'alcool⁹,¹⁰. Ces facteurs à l'échelle du quartier sont socioéconomiques, associés à l'environnement bâti et à l'accès aux boissons alcoolisées à l'échelle locale¹¹⁻¹⁶.

Un certain nombre de mesures socio-économiques 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.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.¹⁸ ainsi que Pollack et collab.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 positive-ment associés à la consommation d'alcool¹⁸⁻²⁰.

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 milieu²¹. Les éléments de l'environnement bâti susceptibles d'avoir une incidence sur la consommation d'alcool sont la présence de transport public²¹,²² et l'accès aux boissons alcoolisées, ce qui se traduit par la présence de détaillants d'alcool, de restaurants et de bars²³. Des travaux antérieurs laissent aussi présumer que l'état physique des immeubles à proximité constitue un facteur important. Bernstein et collab.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'alcool⁵,²⁴. 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 personnes²⁵. Les variables liées aux facteurs socio-économiques 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 2006²⁶.

### 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 2010²⁷. L'ensemble de données de DMTI de 2008 sur les points d'intérêt amplifiés²⁸ nous a fourni une liste d'établissements licenciés et les données de CanMap Route Logistics pour 2010²⁹ 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 2006²⁶. 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 réponses³⁰. C'est pour permettre l'analyse à l'échelle des aires de diffusion que nous avons utilisé les données de 2006.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1
Carte des aires de diffusion de Toronto (Canada) incluant les principales autoroutes</figcaption></figure>

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.

## 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 terme²⁷. Nous avons appliqué une transformation logarithmique afin d'ajuster le coefficient.

En cohérence avec les études antérieures sur les dépenses et la consommation d'alcool⁵⁻⁸, 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)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 amplifiés²⁸.

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 voisines³³.

## 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 avoisinantes³⁴. 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.1.6.7.³⁵. 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 Grubesic³⁶, Grubesic et collab.²⁴ et Zhu, Gorman et Horel³⁷, 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 paramètres³⁷, d'où le développement de modèles de régression spatiale vastement utilisés en économétrie spatiale pour contrer ce problème néfaste³⁸.

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)¹⁴,³⁴,³⁸⁻⁴². 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 environnantes¹⁴,⁴³. 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).

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 prociciel R, version 3.2.3⁴⁴.

# 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 2963,02 $). Le tableau 1 fournit des statistiques descriptives des dépenses engagées dans des établissements licenciés et des variables explicatives à l'échelle des unités spatiales.

## 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).

## 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.

## 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
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**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</figcaption></figure>

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) initiulée « 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'alcool¹⁹. 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 de faire 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 Holder¹⁶, 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.
<table><caption>TABLEAU 1
Tableau des statistiques descriptives de toutes les variables de résultat et des variables explicatives – Aires de diffusion à Toronto (Canada), 2010</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>N</th><th>Minimum</th><th>Maximum</th><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th></tr></thead><tbody><tr><td>Dépenses engagées dans un établissement licencié</td><td>3512</td><td>47,54</td><td>2963,02</td><td>337,51</td><td>291,01</td></tr><tr><td>Transformation logarithmique des établissements licenciés</td><td>3512</td><td>3,86</td><td>7,99</td><td>5,56</td><td>0,70</td></tr><tr><td>% de minorité non visible</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>100,00</td><td>59,72</td><td>26,62</td></tr><tr><td>% d'origine ethnique philippine</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>60,86</td><td>3,11</td><td>5,38</td></tr><tr><td>% d'employés en gestion</td><td>3512</td><td>0,07</td><td>0,93</td><td>0,53</td><td>0,15</td></tr><tr><td>Revenu médian des ménages — après impôt</td><td>3512</td><td>11776,00</td><td>335039,00</td><td>56303,79</td><td>25201,81</td></tr><tr><td>% de revenu provenant de paiements de transfert</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>56,30</td><td>11,17</td><td>7,37</td></tr><tr><td>% de logements de moins de 5 étages</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>100,00</td><td>19,04</td><td>23,95</td></tr><tr><td>% de logements — duplex</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>61,39</td><td>6,60</td><td>7,92</td></tr><tr><td>% de maisons en rangée</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>100,00</td><td>5,62</td><td>14,00</td></tr><tr><td>% de maisons unifamiliales</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>100,00</td><td>39,87</td><td>34,50</td></tr><tr><td>% de scolarité postsecondaire</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>0,94</td><td>0,48</td><td>0,16</td></tr><tr><td>Stations de métro</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>1,00</td><td>0,06</td><td>0,23</td></tr><tr><td>Stations de métro décalées</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>1,00</td><td>0,07</td><td>0,16</td></tr><tr><td>Densité de restaurants axés sur la consommation d'alcool, par AD</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>116,78</td><td>1,10</td><td>6,46</td></tr><tr><td>Densité de restaurants axés sur la consommation d'alcool décalés, par AD</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>38,79</td><td>1,13</td><td>3,43</td></tr><tr><td>Densité de restaurants, par AD</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>826,78</td><td>21,54</td><td>59,30</td></tr><tr><td>Densité de restaurants décalés, par AD</td><td>3512</td><td>0,00</td><td>493,35</td><td>21,53</td><td>41,11</td></tr></tbody></table>

**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.

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.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.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.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'alcool⁴⁶. 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 importante⁴⁵. 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'alcool⁴⁶. 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.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
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**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</figcaption></figure>

**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 gruppe pertinente. Les valeurs de l'indice de Moran étaient significatives au niveau *p* = 0,0001.

d'alcool, ce qui, selon nous, pourrait aider
à prendre des décisions éclairées sur le
nombre et la répartition des débits de bois-
son. On pourrait établir des valeurs cri-
tiques quant à la densité des points de
vente afin d'atténuer les méfaits engendrés
par la consommation d'alcool<sup>46,48,49</sup>.

Forces et limites

Cette étude a utilisé une approche nova-
trice 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 con-
naissance, 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 résultat¹³. 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 poli-
tiques. Une autre limite possible est la vul-
nérabilité 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
individuelle⁵⁰,⁵¹, ce qui mènerait à des con-
clusions erronées⁵²,⁵³. Il est donc important
de se rappeler que les conclusions présen-
tées ici ne servent qu'à mieux comprendre
les dépenses en alcool dans la ville de
Toronto à l'échelle des AD. En outre, il con-
vient de rappeler que nos résultats sont
fondés sur des données transversales, par
conséquent il est important d'éviter l'infé-
rence de causalité. D'autres études pour-
raient 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 socio-
démographiques 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 rési-
dence. 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 carac-
téristiques des ménages, données qui
n'existent pas à l'heure actuelle. On peut
toutefois évaluer statistiquement une cer-
taine 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 den-
sité des points de vente d'alcool tiennent
compte de l'incidence de la densité des
points de vente d'alcool dans les AD avoi-
sinantes sur les dépenses moyennes en
alcool dans une AD. Les associations posi-
tives 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 rési-
dence. En l'absence de données plus détail-
lées, une bonne façon de pallier cet écart-
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>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</figcaption></figure>

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.

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'AD ayant une incidence sur les dépenses à l'intérieur d'une AD locale⁵⁴.

## 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 exploiter 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 D² 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 D² 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.
<table><caption>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</caption><thead><tr><th colspan="2">Variables socioéconomiques</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pourcentage de membres d'une minorité non visible</td><td>0,004<sup>***</sup></td></tr><tr><td>Pourcentage de membres d'origine ethnique philippine</td><td>-0,003<sup>*</sup></td></tr><tr><td>Pourcentage d'employés en gestion</td><td>0,580<sup>***</sup></td></tr><tr><td>Revenu médian des ménages, après impôt</td><td>0,00001<sup>***</sup></td></tr><tr><td>Pourcentage de revenu provenant de paiements de transfert</td><td>-0,018<sup>***</sup></td></tr><tr><td>Pourcentage de logements de moins de 5 étages</td><td>0,001<sup>***</sup></td></tr><tr><td>Pourcentage de maisons unifamiliales</td><td>0,002<sup>***</sup></td></tr><tr><td>Pourcentage de maisons en rangée</td><td>0,005<sup>***</sup></td></tr><tr><td>Pourcentage de scolarité postsecondaire</td><td>0,300<sup>***</sup></td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="2">Variables liées à l'environnement bâti</th></tr></thead><tbody><tr><td>Stations de métro</td><td>0,049</td></tr><tr><td>Stations de métro décalées</td><td>0,249<sup>***</sup></td></tr><tr><td>Densité de restaurants axés sur la consommation d'alcool, par AD (km²)</td><td>0,001</td></tr><tr><td>Densité de restaurants axés sur la consommation d'alcool décalés, par AD (km²)</td><td>0,007<sup>*</sup></td></tr><tr><td>Densité de restaurants, par AD (km²)</td><td>0,0003<sup>*</sup></td></tr><tr><td>Densité de restaurants décalés, par AD (km²)</td><td>0,001<sup>***</sup></td></tr><tr><td>Constante</td><td>4,506<sup>***</sup></td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="2">Terme autorégressif spatial</th></tr></thead><tbody><tr><td>Lambda</td><td>0,639<sup>***</sup></td></tr></tbody></table>

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.

* p < 0,05.

** p < 0,01.

*** p < 0,001.

## 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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