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1. Introduction
2. Revenu de la localité et bien-être subjectif
3. Données, mesures et méthodes d’analyse
4. Résultats
5. Conclusion et discussion

1   Introduction

Un domaine émergent de la recherche sur le bien-être subjectif (BES) est axé sur les différences dans les niveaux de BES entre les pays et entre les régions géographiques d’un pays (Brereton et autres, 2008; Di Tella et autres, 2003; Luttmer, 2005; Shields et autres, 2009). La prise en compte des différences géographiques permettrait d’élargir nos connaissances concernant les déterminants du BES et d’aller au-delà des facteurs « internes » que représentent les traits de personnalité et les caractéristiques sociodémographiques des personnes pour englober les « facteurs externes » intégrés dans les environnements des personnes. Cette prise en compte nous aiderait en outre à examiner si les effets de certains facteurs « internes » sur le BES sont conditionnés par des environnements externes (Clark, 2003). La recherche selon la dimension géographique permettrait de déterminer si les initiatives stratégiques visant à accroître le BES de la population devraient être axées uniquement sur l’amélioration de la situation socioéconomique des personnes ou devraient aussi tenir compte des facteurs communautaires et sociétaux.

Une question comporte des répercussions théoriques et stratégiques importantes dans la recherche sur le BES, à savoir si le revenu des autres habitants de la même région géographique est associé au BES des personnes. L’association pourrait être positive si les personnes profitaient des ressources, de l’aménagement et du capital social améliorés des régions à revenu élevé. L’association pourrait aussi être négative si les personnes avaient tendance à imiter le style de vie de leurs voisins plus fortunés, c’est-à-dire à « faire comme les Côté ». Des études empiriques connexes n’ont pas permis jusqu’à maintenant d’arriver à un consensus sur cette question. La présente étude tente de répondre à la question de deux façons importantes. En premier lieu, elle vise à déterminer si l’effet sur le BES du revenu moyen dans une région géographique (revenu de la localité) est sensible à l’échelle des unités géographiques. Grâce à un très vaste échantillon de répondants d’enquête se trouvant dans trois échelons hiérarchiques de régions géographiques, la présente étude fournit des estimations fiables de l’association entre le BES et le revenu moyen dans les voisinages immédiats (définis comme les « aires de diffusion du recensement »), les collectivités locales (définies comme les « secteurs de recensement ») et les municipalités (définies comme les « subdivisions de recensement »). En deuxième lieu, la présente étude vise à déterminer comment le choix des variables de contrôle influence l’effet estimé du revenu de la localité. En tenant compte de façon séquentielle des effets des caractéristiques démographiques et socioéconomiques individuelles, de l’état de santé général autoévalué et des attributs à l’échelon de la région, il est possible d’examiner les mécanismes probables grâce auxquels le revenu de la localité est lié au BES des personnes.

Les résultats de la présente étude montrent que les retombées positives du revenu de la localité sont plus importantes dans les voisinages immédiats et dans les collectivités locales qu’à l’échelon municipal. Par ailleurs, l’association positive entre le revenu de la localité et le BES est attribuable, dans une large mesure, à la concentration géographique sélective des personnes, selon le revenu, l’état matrimonial et la propriété du logement. Même si les résultats n’excluent pas l’existence d’externalités négatives de la consommation du revenu de la localité, leur effet, le cas échéant, n’annule pas les retombées positives possibles.

La section 2 du document passe en revue les études antérieures portant sur le rapport entre le BES et le revenu de la localité et détermine comment les questions de recherche de la présente étude se situent à l’intérieur des vastes ouvrages publiés. À la section 3, on examine les données et les méthodes d’analyse utilisées dans le cadre de l’étude. La section 4 (« Résultats ») présente des statistiques descriptives et des estimations tirées de modèles multidimensionnels. La section 5 résume les constatations et fait une comparaison entre les résultats de l’analyse et ceux d’études antérieures.

2   Revenu de la localité et bien-être subjectif

Même si bon nombre d’études géographiques du BES portaient sur les répercussions des facteurs externes liés à l’environnement naturel, y compris la pollution de l’air, le bruit et les conditions climatiques, ainsi qu’aux aménagements spatiaux, par exemple, la proximité des installations et des axes de transport (p. ex. Brereton et autres, 2008; van Praag et Baarsma, 2005; Welsch, 2006), certaines études examinaient les effets de l’environnement socioéconomique, et plus particulièrement le revenu moyen à divers échelons géographiques. À l’échelon national, l’observation selon laquelle les principaux pays occidentaux ont connu une croissance importante du revenu réel au cours des 50 dernières années, sans hausse notable des niveaux de bonheur autodéclarés, mène au bien connu « paradoxe de la richesse » (Easterlin 1995). Ce paradoxe est couramment expliqué par l’effet du revenu relatif établi de longue date (ou plus généralement, les préférences interdépendantes en économie et les comparaisons sociales en psychologie) : le BES des personnes comporte une association positive avec leur propre revenu, mais une association négative avec le revenu des autres personnes, l’augmentation de ceux-ci rehaussant les normes ou les aspirations sociales à l’égard d’une consommation plus coûteuse (Easterlin, 2003; Clark et autres, 2008). L’effet négatif du revenu relatif fait partie des constatations courantes dans les études psychologiques et économiques récentes du bonheur (Clark et autres, 2008; Layard, 2006). La thèse du revenu relatif a des répercussions étendues sur les politiques en matière fiscale et de dépenses (Abel, 2005).

Y a-t-il un paradoxe de la richesse « localisé » (Morrison, 2011)? Un rapport négatif entre le revenu relatif et le BES se manifeste-t-il aussi à l’échelon local ou régional? Les recherches sur ces questions abordent des enjeux qui sont au centre de la thèse du revenu relatif : avec qui les personnes se comparent-elles? Ces dernières considèrent-elles que leur groupe de référence est basé sur la région de résidence, le lieu de travail ou le cercle social? Quelle est l’étendue des sphères de comparaison des personnes? Si les personnes se comparent à d’autres de leur région de résidence, on devrait s’attendre à trouver un effet négatif plus important du revenu relatif au fur et à mesure que l’échelle géographique de référence rétrécit, pour passer de l’échelon national à celui régional, puis à l’échelon local, parce que la proximité physique étroite facilite les contacts sociaux et augmente l’exposition directe aux autres (Brereton et autres, 2008; Fowler et Christakis, 2008). Toutefois, les tests empiriques de l’effet du revenu relatif à l’échelon local ou régional ne sont pas simples, parce que de nombreux facteurs confusionnels pourraient biaiser l’estimation. D’une part, les régions à revenu élevé, particulièrement à l’échelon régional, sont souvent associées à certains attributs qui peuvent réduire le niveau de BES, par exemple, la forte densité, le coût élevé du logement et de la vie, la congestion routière et la mauvaise qualité de l’air. Le fait de ne pas contrôler ces facteurs peut donner lieu à une surestimation de l’effet négatif du revenu relatif. D’autre part, la richesse locale peut avoir des retombées positives qui peuvent contrebalancer au moins en partie les effets négatifs du revenu relatif. Les voisinages à revenu élevé disposent généralement de meilleurs aménagements (p. ex. espaces verts, installations récréatives et conditions de logement), sont plus sécuritaires et affichent une plus grande cohésion sociale, des éléments qui favorisent probablement le BES. En outre, Wilson (1987) a démontré que, toutes choses étant égales par ailleurs, les personnes moins nanties tirent des externalités positives du fait de vivre dans des voisinages comptant des familles plus à l’aise, en raison des ressources institutionnelles plus abondantes ou des « effets d’apprentissage ».

Les études empiriques sur le rapport entre le revenu de la localité et le BES sont trop peu nombreuses pour arriver à un consensus. À partir de données pour les États-Unis, Luttmer (2005) a montré que, une fois contrôlé le revenu d’une personne, les gains moyens plus élevés à l’échelon régional sont associés à des niveaux plus faibles de bonheur autodéclaré ¹ . Par ailleurs, il a démontré qu’une augmentation du revenu à l’échelon régional et qu’une diminution similaire du revenu de la personne ont un effet négatif équivalent sur le bonheur. Il a interprété ces résultats comme la preuve que les fonctions d’utilité des personnes dépendent à la fois de la consommation relative et absolue. À partir de données d’enquête pour le Canada et en contrôlant le revenu du ménage et plusieurs autres variables au niveau de la personne, Helliwell et Huang (2010) ont trouvé une association négative entre la satisfaction à l’égard de la vie et le revenu moyen à l’échelon de la collectivité locale (secteur de recensement comptant en moyenne 4 000 habitants). Tout comme Luttmer, Helliwell et Huang ont déterminé que l’effet négatif du revenu de la collectivité sur la satisfaction à l’égard de la vie est suffisamment important pour annuler, dans une large mesure, l’effet positif du revenu du ménage. À partir de données similaires pour le Canada, Barrington-Leigh et Helliwell (2008) ont aussi démontré un effet négatif du revenu relatif à l’échelon de la collectivité locale et de la région métropolitaine (comptant une population moyenne de 120 000 à 3,8 millions d’habitants), mais pas à l’échelon du voisinage immédiat (comptant une population moyenne de 400 à 700 habitants) ou de la municipalité (comptant une population moyenne d’environ 50 000 habitants). Selon une étude menée en Nouvelle-Zélande, le bonheur à l’échelon infranational ne reflète pas la répartition géographique de la richesse, même si le résultat est interprété comme l’effet de la croissance de la taille et de la densité de la population (Morrison, 2011). Knight et autres (2009) ont déterminé que les comparaisons à l’intérieur de villages dans la Chine rurale avaient un effet négatif — un revenu supérieur à la moyenne du village faisait augmenter le niveau autodéclaré de bonheur et un revenu inférieur à la moyenne du village réduisait le niveau de bonheur.

D’autres études ont eu tendance à ne trouver aucun effet significatif ou à trouver un effet positif au revenu de la localité. Par suite d’un examen de la façon dont le bonheur se répand dans les réseaux sociaux, à partir de données pour les États-Unis, Fowler et Christakis (2008) ont démontré que la répartition géographique du bonheur n’est pas systématiquement liée aux niveaux locaux de revenu et de scolarité. Dans le cadre d’une étude menée en Australie, on a déterminé que l’absence de privation économique comporte une corrélation positive avec la satisfaction à l’égard de la vie des personnes (Shields et autres, 2009). Une étude fondée sur une enquête menée en 1993 en Afrique du Sud a déterminé qu’un revenu plus élevé parmi les autres ménages d’une petite collectivité (comptant en moyenne 2 900 habitants) fait augmenter le bien-être subjectif, mais que le revenu moyen dans une région plus vaste — le district (comptant une population moyenne de 125 000 habitants) — fait diminuer légèrement le niveau de bonheur (Kingdon et Knight, 2007).

Il est difficile de résoudre directement les résultats divergents des études empiriques antérieures, parce qu’ils diffèrent non seulement du point de vue de l’échelle géographique et de l’inclusion de divers facteurs confusionnels possibles, mais aussi des vastes contextes sociétaux. À l’intérieur d’un même pays, toutefois, il est possible de vérifier la sensibilité du rapport entre le BES et le revenu de la localité aux choix des échelons géographiques et des variables de contrôle.

La présente étude vise notamment à examiner soigneusement les répercussions de l’échelle géographique sur le rapport entre le BES et le revenu de la localité ² . Il y a des raisons de s’attendre à ce que l’échelle géographique fasse une différence. Le revenu des autres peut avoir à la fois des externalités négatives de la consommation et des retombées positives, et les deux effets opposés diminuent probablement à des taux différents, au fur et à mesure que la distance spatiale augmente. Il est possible que la diminution de la vigueur des effets, au fur et à mesure de l’augmentation de la distance par rapport à la collectivité immédiate, soit plus prononcée pour les retombées positives que pour les externalités de la consommation, étant donné que les personnes peuvent profiter plus directement des liens sociaux et des aménagements améliorés dans leur voisinage immédiat, alors que les comparaisons sociales avec des personnes plus éloignées peuvent se faire grâce au travail, à d’autres contacts sociaux, aux médias et aux voyages. En résumé, les retombées positives du revenu des autres peuvent annuler les externalités négatives de la consommation davantage dans les voisinages immédiats que dans les grandes régions.

La présente étude vise aussi à examiner comment le choix des variables de contrôle affecte le rapport estimé entre le BES et le revenu de la localité. Comme les données d’enquête ne comprennent habituellement pas de mesures directes des retombées positives et des externalités négatives de la consommation, seul l’effet net du revenu des autres peut être estimé de façon empirique lorsqu’un ensemble raisonnable de covariables possibles sont prises en compte. Quelles sont les principales variables de contrôle devant être prises en considération? Les caractéristiques démographiques des personnes, le statut socioéconomique et, idéalement, certaines mesures des traits de personnalité sont de toute évidence nécessaire pour contrôler le tri sélectif de personnes dans les régions. Le tri sélectif a trait à la tendance des personnes à ne pas choisir de façon aléatoire leur lieu de résidence et à la possibilité que certains facteurs ayant des répercussions sur le choix de résidence des personnes en aient aussi sur leur satisfaction à l’égard de la vie. Les attributs à l’échelon de la région sont un autre type de variable qui peut être corrélée à la fois au revenu de la localité et au BES, mais qui n’est souvent pas prise en compte complètement dans les analyses. L’omission de telles variables entraînera un biais dans l’effet estimé du revenu de la localité. La présente étude porte sur cette question en incluant les attributs sociodémographiques à l’échelon de la région et les effets fixes des unités géographiques de niveau plus élevé comme variables de contrôle. De tels contrôles, et plus particulièrement les effets fixes des unités géographiques de niveau plus élevé, tiendraient compte dans les faits des effets négatifs possibles de certains facteurs environnementaux qui pourraient autrement être confondus avec les externalités négatives de la consommation (Barrington-Leigh et Helliwell, 2008). Toutefois, de tels contrôles, particulièrement à l’échelon local, peuvent annuler certaines des retombées positives du revenu des autres, comme les installations récréatives, les espaces verts et la sécurité, parce que ces aménagements se situent à l’extérieur du voisinage immédiat de la personne et sont à la disposition de l’ensemble de la collectivité locale. Par conséquent, il est probable que l’effet net estimé du revenu des autres pèse davantage sur les externalités négatives de la consommation.

Certaines variables de contrôle sont plus problématiques. Elles sont potentiellement endogènes, mais habituellement incluses comme déterminants du BES dans les études empiriques. Si ces variables sont aussi fortement associées au revenu de la localité, leur inclusion comme variables de contrôle entraînerait un biais dans l’association probable entre le BES et le revenu de la localité. Parmi elles figure en évidence l’état de santé autodéclaré. Ce dernier peut être associé au BES de trois façons : comme un effet de la santé, comme un effet des traits de personnalité et, simplement, comme un élément du BES. Un meilleur état de santé améliore de toute évidence le bonheur (Blanchflower, 2009; Easterlin, 2003), mais l’état de santé autodéclaré va peut-être au-delà de la santé physique et mentale ³ . Il peut aussi être le reflet de certains traits de personnalité. Les personnes qui sont plus optimistes concernant leur vie sont plus susceptibles de surévaluer à la fois leur BES et leur état de santé général (Helliwell et Huang, 2010; Morrison, 2011). Qui plus est, le BES et l’état de santé autodéclaré sont le reflet de l’autoévaluation de leur vie par les personnes et représentent probablement ainsi des aspects connexes du bien-être global des personnes (Borgonovi, 2008; Oshio et Kobayashi, 2010; Subramanian et autres, 2005; Veenhoven, 2000). Étant donné que l’état de santé autodéclaré est aussi fortement corrélé avec le revenu de la localité (Hou et Myles, 2005; Macintyre et autres, 2002; Stafford et Marmot, 2003), le chevauchement de l’état de santé autodéclaré et du BES rend compte dans une large mesure de l’effet positif du revenu de la localité sur le BES. La présente étude comporte un examen approfondi de la mesure dans laquelle l’état de santé autodéclaré rend confus l’effet estimé du revenu de la localité sur la satisfaction à l’égard de la vie.

3   Données, mesures et méthodes d’analyse

3.1  Données

La présente étude repose sur des données d’enquête représentatives à l’échelon national provenant de deux sources : 1) l’Enquête sociale générale (ESG) de 2008 à 2011; et 2) l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2009 à 2011. Ces enquêtes fournissent la mesure de la satisfaction à l’égard de la vie et d’autres variables au niveau de la personne. Le fichier de microdonnées d’un échantillon de 20 % du Recensement de 2006 permet de calculer le revenu de la localité et d’autres attributs à l’échelon de la région. Les données à l’échelon de la région sont fusionnées avec les données au niveau de la personne au moyen d’identificateurs géographiques communs.

L’ESG de Statistique Canada est une enquête annuelle menée à l’échelon national qui vise la population canadienne âgée de 15 ans et plus. Chaque ESG comprend un ensemble de questions sociodémographiques types qui se répètent d’une année à l’autre et un ensemble de questions uniques axées sur des enjeux de politique sociale particuliers. Les quatre fichiers de données de l’ESG utilisés dans le présent document portent sur les réseaux sociaux (2008), la victimisation (2009), l’emploi du temps (2010) et la famille (2011). L’ESG est menée au moyen d’interviews téléphoniques assistées par ordinateur, les taux de réponse variant de 55 % (2010) à 66 % (2011). L’échantillon total était de 20 401 répondants en 2008, de 19 422 en 2009, de 15 390 en 2010 et de 22 435 en 2011.

L’ESCC est une enquête transversale représentative à l’échelon national. Elle recueille un ensemble normalisé de caractéristiques démographiques et socioéconomiques, ainsi qu’une vaste gamme de données sur l’état de santé, les déterminants de la santé et l’utilisation du système de santé. L’ESCC vise la population canadienne âgée de 12 ans et plus. Environ la moitié des interviews ont été menées sur place, au moyen de la méthode d’interview sur place assistée par ordinateur, et l’autre moitié, au téléphone, au moyen de la méthode d’interview téléphonique assistée par ordinateur. Le taux de réponse s’établissait à 73,1 % en 2009, à 71,5 % en 2010 et à 69,8 % en 2011. L’échantillon total de l’ESCC était de 61 673 répondants en 2009, de 63 197 en 2010 et de 63 542 en 2011.

La présente étude regroupe les données des deux enquêtes pour trois raisons. En premier lieu, ces enquêtes représentent toutes des échantillons nationaux comparables. Elles comportent un plan de sondage similaire et leurs données sont recueillies sur une période relativement courte de quatre ans. En deuxième lieu, ces enquêtes utilisent des instruments similaires (questions) pour la satisfaction à l’égard de la vie et les variables explicatives communes. Comme il est présenté dans le tableau 1, la mesure de la satisfaction à l’égard de la vie et d’autres variables de contrôle au niveau de la personne de l’ESG et de l’ESCC comportent essentiellement les mêmes statistiques descriptives. En troisième lieu, et ce qui importe davantage, le regroupement d’enquêtes similaires a comme avantage de réduire les erreurs d’échantillonnage, de couverture et de mesure (Schenker et Raghunathan, 2007). L’ensemble de données combiné fait augmenter la taille de l’échantillon et améliore la fiabilité des estimations de régression multiniveaux ⁴ . Toutes les analyses sont reprises séparément à partir de l’ESG et de l’ESCC, et aucune différence importante ne ressort dans les principales constatations, même si les estimations ont tendance à comporter des erreurs-types beaucoup plus importantes que celles découlant de l’échantillon regroupé. Néanmoins, le type d’enquête et l’année d’enquête sont contrôlés dans les modèles multidimensionnels afin de tenir compte des différences possibles dans les tendances de déclaration de la satisfaction à l’égard de la vie et d’autres variables explicatives.

Dans le cadre de la présente étude, on a sélectionné des répondants âgés de 15 ans et plus résidant dans 33 régions métropolitaines de recensement (RMR) et 15 agglomérations de recensement (AR) importantes au Canada, dans lesquelles les secteurs de recensement (SR) sont délimités par Statistique Canada ⁵ . L’exclusion des répondants des régions rurales et des petites régions urbaines, où des SR ne sont pas disponibles, vise à faire en sorte que l’échantillon à l’étude comporte une structure hiérarchique complète, afin que chaque répondant ait un voisinage immédiat, une collectivité locale et une municipalité. Les aires de diffusion (AD) du recensement sont utilisées comme unités pour le voisinage immédiat. Une AD est une petite unité géographique composée d’un ou de plusieurs îlots adjacents qui compte une population de 400 à 700 personnes. L’AD est choisie comme échelon de départ pour analyser l’effet de revenu de la localité, parce qu’elle se situe à distance de marche de la résidence d’une personne et qu’il s’agit de l’endroit où les interactions sociales avec les voisins se produisent souvent. Il s’agit aussi de la région géographique normalisée la plus petite pour laquelle des données de recensement sont diffusées et le revenu du voisinage peut être estimé de façon fiable. Au-dessus des voisinages immédiats, les SR sont utilisés comme unités pour les collectivités locales. Les SR sont des régions géographiques compactes comportant des caractéristiques matérielles et des conditions de vie sociales relativement homogènes. Les limites des SR suivent souvent des traits physiques permanents et facilement reconnaissables. Un SR typique comprend environ 4 000 personnes. Au-dessus des collectivités locales, les subdivisons de recensement (SDR) sont utilisées comme unités pour les municipalités— le troisième échelon géographique utilisé dans l’analyse. Une SDR est généralement une municipalité ou un équivalent municipal selon les désignations officielles adoptées par les autorités provinciales ou fédérales.

L’échantillon final comprend 142 780 répondants (48 880 de l’ESG et 93 900 de l’ESCC) vivant dans 31 024 voisinages immédiats (ayant une superficie médiane de 0,2 kilomètre carré), 5 002 collectivités locales (ayant une superficie médiane de 1,7 kilomètre carré), et 430 municipalités (ayant une population moyenne de 51 600 habitants et une superficie médiane de 110 kilomètres carrés) ⁶ .

Le revenu de la localité et d’autres attributs sociodémographiques d’une région géographique sont calculés à partir du fichier de microdonnées principal du Recensement de 2006. Dans le cadre du Recensement de 2006, on a tiré un échantillon aléatoire de 20 % de l’ensemble de la population pour recueillir des données socioéconomiques détaillées sur les personnes et les familles. Les variables du recensement sont estimées sur la base d’une taille d’échantillon moyenne d’environ 100 personnes à l’échelon du voisinage, 800 personnes à l’échelon de la collectivité locale et 10 000 personnes à l’échelon de la municipalité.

3.2  Mesures

La variable de résultat, c’est-à-dire la satisfaction à l’égard de la vie, est fondée sur une question : « Quel sentiment éprouvez-vous en général à l’égard de votre vie? » Cette échelle de question unique est utilisée dans une large mesure par les chercheurs, depuis des décennies, et a été confirmée comme un indicateur fiable et valide du bien-être subjectif des personnes (Blanchflower, 2009; Diener et autres, 2013). Il y a une légère variation dans l’échelle de la satisfaction à l’égard de la vie utilisée dans les différentes enquêtes. Dans l’ESG de 2008 à 2010, une échelle à dix points a été utilisée, dans laquelle 1 était associé à « très insatisfait » et 10, à « très satisfait ». Dans l’ESG de 2011 et dans l’ESCC de 2009 à 2011, on a utilité une échelle à 11 points, dans laquelle 0 était associé à « très insatisfait » et 10, à « très satisfait ». Cette différence mineure dans l’échelle n’affectera probablement pas la validité du regroupement des données des différentes années d’enquête parce que, pour une enquête ou année donnée, moins de 2 % des répondants ont déclaré un niveau 2 ou un niveau inférieur, peu importe si le niveau minimum était de 1 ou de 0 (Bonikowska et autres, 2013). Par ailleurs, le niveau moyen de satisfaction à l’égard de la vie varie beaucoup plus d’une année d’enquête à l’autre lorsqu’on utilise une échelle à 10 points, qu’entre les enquêtes utilisant l’échelle à 10 points et l’échelle à 11 points (voir le tableau 4). Néanmoins, les effets fixes du type et de l’année d’enquête rendront compte de ces différences dans une large mesure.

Les variables explicatives au niveau de la personne sont choisies selon la disponibilité des données et leur pertinence concernant la satisfaction à l’égard de la vie, comme en font foi les ouvrages publiés (Blanchflower, 2009; Easterlin, 2003;Helliwell, 2003). Ces variables comprennent l’âge et son terme carré, le sexe, l’état matrimonial, le niveau de scolarité, le revenu du ménage, le statut d’emploi, le statut d’immigrant, le groupe de population, le nombre d’enfants âgés de moins de 18 ans ⁷ , la taille du ménage, la propriété du logement, la langue parlée à la maison, et l’état de santé autodéclaré. Les définitions et les moyennes (ou les distributions de fréquences) de ces variables sont présentées dans le tableau 1. Seulement quelques-unes de ces variables doivent être examinées de façon plus approfondie dans le présent document. Le revenu du ménage est codé en cinq catégories parce qu’une grande proportion de répondants ont indiqué le revenu de leur ménage à partir de fourchettes larges, plutôt que comme un montant exact en dollars, et qu’une proportion importante de répondants n’ont pas indiqué le revenu de leur ménage (voir le tableau 1). Plutôt que de laisser les répondants dont le revenu était manquant à l’écart de l’analyse ou d’imputer le revenu en supposant une certaine structure de données pour les cas manquants, le revenu manquant est traité comme une catégorie distincte dans la variable de revenu du ménage (Hou et Myles, 2005; Shields et autres, 2009). Comme les catégories de revenu du ménage dans les données ne tiennent pas directement compte des économies d’échelle associées à la taille de la famille, la taille du ménage (sa racine carrée) est incluse, afin de fournir une façon souple de contrôler les besoins de consommation réduits des membres additionnels de la famille ⁸ . Une catégorie distincte est créée pour le niveau de scolarité manquant, qui est traité de la même façon que le revenu manquant. L’état de santé autodéclaré est fondé sur la question suivante : « En général, diriez-vous que votre santé est excellente, très bonne, bonne, passable ou mauvaise? » La variable est codée de 1 (mauvaise) à 5 (excellente).

Le revenu de la localité dans les voisinages immédiats, les collectivités locales et les municipalités est calculé à partir de la moyenne du revenu familial après impôt d’un équivalent- adulte ⁹ . Cette mesure du revenu rend compte du revenu disponible d’une façon qui est plus directement pertinente pour les externalités de la consommation ou les retombées positives que la mesure couramment utilisée, qui est fondée sur le revenu total. Les principaux modèles sont repris au moyen des deux mesures du revenu, et les résultats sont qualitativement similaires, même si l’effet sur la satisfaction à l’égard de la vie du revenu de la localité fondé sur le revenu disponible est généralement plus marqué. Lorsque le revenu médian est utilisé en remplacement du revenu moyen comme test de robustesse, la corrélation positivement bidimensionnelle entre le revenu de la localité et la satisfaction à l’égard de la vie a tendance à être plus forte, particulièrement aux échelons de la collectivité locale et de la municipalité, même si les modèles multidimensionnels produisent des résultats similaires. La présente étude comprend en outre six autres attributs à l’échelon de la région comme variables de contrôle : pourcentage de personnes âgées (personnes de 65 ans et plus), pourcentage de personnes ayant déménagé (personnes qui avaient un lieu de résidence différent au Canada cinq ans plus tôt), pourcentage d’immigrants récents (personnes qui ont immigré au Canada au cours des 10 années précédant l’année du recensement), pourcentage de minorités visibles, pourcentage de logements plus anciens (construits au moins 10 ans avant l’année du recensement), et logarithme de la densité de population (personnes par kilomètre carré).

3.3  Méthodes

L’analyse commence par des statistiques descriptives afin de montrer la répartition de la satisfaction à l’égard de la vie et de la principale variable explicative — le revenu de la localité — entre les voisinages immédiats, les collectivités locales et les municipalités. Des tracés sont aussi produits, afin de fournir une présentation visuelle de la corrélation bidimensionnelle entre la satisfaction à l’égard de la vie et le revenu de la localité.

Dans l’analyse multidimensionnelle, des modèles de régression sont exécutés de façon séquentielle, en ajoutant davantage de variables explicatives dans les modèles subséquents. Cette approche permet de montrer comment l’effet du revenu de la localité sur la satisfaction à l’égard de la vie est pris en compte dans les diverses variables. Le modèle 1 comprend uniquement le revenu de la localité. Ce modèle rend compte de l’association globale entre le revenu de la localité et la satisfaction à l’égard de la vie. Le modèle 2 ajoute des caractéristiques démographiques et socioéconomiques au niveau de la personne, conformément à la sous-section 3.2. La variation du coefficient du revenu de la localité entre le modèle 1 et le modèle 2 montre dans quelle mesure son association globale avec la satisfaction à l’égard de la vie est attribuable à des compositions différentes de population d’une région à l’autre.

Le modèle 3 comporte d’autres attributs à l’échelon de la région et les effets fixes des unités géographiques de niveau plus élevé du modèle 2. Les effets fixes des unités géographiques contrôlent des facteurs non mesurés qui pourraient biaiser l’effet estimé du revenu de la localité. Par exemple, les effets fixes des collectivités locales pourraient, dans une large mesure, rendre compte des variations entre les voisinages immédiats au chapitre des installations récréatives et des espaces verts, qui profitent généralement aux personnes au-delà du voisinage immédiat. De même, les effets fixes des municipalités pourraient rendre compte des variations dans les conditions climatiques, le coût de la vie et la congestion routière dans les collectivités locales. On utilise les RMR/AR comme effets fixes pour les modèles dans lesquels le revenu de la municipalité représente la variable explicative principale. Il convient de souligner qu’aucun modèle ne comprend le revenu de la RMR ou de l’AR comme variable explicative principale, en raison de l’absence d’unités géographiques de niveau plus élevé appropriées pour les effets fixes ¹⁰ . La différence entre le coefficient du revenu de la localité du modèle 2 et du modèle 3 fait ressortir le rôle des attributs à l’échelon de la région et des effets géographiques fixes pour rendre compte de l’association entre le revenu de la localité et la satisfaction à l’égard de la vie.

Enfin, le modèle 4 ajoute l’état de santé autodéclaré au modèle 3. Cette variable est ajoutée en dernier parce qu’elle est probablement endogène. Étant donné que l’état de santé autodéclaré est fortement corrélé à la satisfaction à l’égard de la vie et au revenu de la localité, son inclusion peut avoir des répercussions importantes sur le coefficient du revenu de la localité.

Ces modèles séquentiels sont d’abord exécutés séparément à partir du revenu du voisinage immédiat, du revenu de la collectivité locale et du revenu de la municipalité comme variable explicative principale. On vise ainsi à faire en sorte que les résultats de cette étude soient comparables à ceux d’études précédentes qui tiennent généralement compte de l’effet du revenu de la localité à un échelon géographique particulier seulement. Toutefois, cette approche ne tient pas clairement compte de l’effet de la variation du revenu de la localité en fonction de l’échelle des unités géographiques, le revenu de la localité étant fortement corrélé entre les unités géographiques hiérarchiques. L’effet du revenu de la localité à un échelon géographique inférieur peut rendre compte d’une partie de l’effet du revenu de la localité à un échelon géographique plus élevé. L’inverse est aussi vrai (Barrington-Leigh et Helliwell, 2008). Pour distinguer les effets indépendants du revenu de la localité aux différents échelons géographiques, les modèles séquentiels précédents sont répétés, mais comprennent simultanément le revenu de la localité mesuré dans les voisinages immédiats, les collectivités locales et les municipalités.

Fait à noter, une question d’ordre méthodologique a été soulevée, à savoir le traitement de la forme fonctionnelle de la satisfaction à l’égard de la vie. La satisfaction à l’égard de la vie est une mesure ordinale, et les méthodes statistiques appropriées devraient être des modèles logit ordonnés ou des modèles probit ordonnés. Toutefois, de nombreuses études ont démontré que le traitement par intervalle ou ordinal de la satisfaction à l’égard de la vie a peu d’effets sur le signe et la signification de ces déterminants (Ferrer-i-Carbonell et Frijters, 2004; Frey et Stutzer, 2000). Cela est certainement le cas avec les données courantes. Seuls les résultats du modèle linéaire sont présentés, parce que l’on peut aisément comparer les variations des coefficients entre ces modèles, ce qui n’est pas le cas des modèles logit ou probit (Mood, 2010) ¹¹ . Il est aussi plus facile d’estimer des modèles linéaires qui comprennent un nombre important d’effets fixes (certains de ces modèles comprennent environ 5 000 effets fixes).

On s’est également penché sur cette autre question d’ordre méthodologique : la structure multiniveau des données. Afin de résoudre ce problème, dans tous les modèles de régression, des erreurs-types robustes par grappes sont estimées en vue de tenir compte des erreurs corrélées à l’intérieur d’une région (Steenbergen et Jones, 2002). Le niveau de mise en grappes correspond au niveau des mesures du revenu de la localité. Lorsque le revenu de la localité aux échelons de l’AD, du SR et de la municipalité sont inclus dans le même modèle, l’AD est utilisée comme niveau de mise en grappes. Un tel modèle est équivalent à un modèle à ordonnée à l’origine fixe comportant des covariables de niveau 1 à l’intérieur du cadre des modèles linéaires hiérarchiques (Raudenbush et autres, 2000). Grâce à cette approche, on estime d’abord essentiellement le revenu moyen de chaque région, corrigé pour tenir compte des différences dans les caractéristiques au niveau de la personne entre les régions, puis on régresse le résultat moyen sur les prédicteurs à l’échelon de la région.

La dernière question d’ordre méthodologique ayant été abordée est la pondération des données de sources différentes. L’ESG et l’ESCC comprennent des poids pour compenser les taux d’échantillonnage différents des différents segments de la population. Dans le modèle de régression à partir de données regroupées de l’ESG et de l’ESCC, les poids sont normalisés, afin que la somme des poids normalisés soit égale à la taille de l’échantillon de chaque année d’enquête et type d’enquête ¹² .

4   Résultats

4.1  Répartition de la satisfaction à l’égard de la vie et du revenu entre les régions géographiques

Le degré moyen de satisfaction à l’égard de la vie varie de façon considérable d’une région géographique à l’autre, particulièrement à l’échelon du voisinage immédiat, comme le montre le tableau 2. Pour calculer la répartition de la satisfaction moyenne à l’égard de la vie entre les voisinages (AD) dans le tableau 2, on calcule d’abord le degré moyen de satisfaction à l’égard de la vie dans les voisinages comptant au moins 10 répondants. Ces voisinages sont alors regroupés en quintiles selon leur degré moyen de satisfaction à l’égard de la vie ¹³ . Les résultats montrent que le résultat moyen de satisfaction à l’égard de la vie parmi les voisinages du quintile inférieur est de 1,7 point (sur un maximum de 10 points) plus faible que dans les voisinages du quintile supérieur. La différence dans la satisfaction à l’égard de la vie est aussi importante entre les collectivités locales (SR) du quintile inférieur et celles du quintile supérieur, à 1,4 point. En comparaison, parmi les municipalités (SDR), la différence dans la satisfaction à l’égard de la vie est plus faible, à 0,7 point, les voisinages qui affichent des résultats élevés de satisfaction à l’égard de la vie et ceux qui affichent de faibles résultats s’annulant les uns les autres à l’intérieur d’une municipalité.

Les différences géographiques sont beaucoup plus importantes dans la répartition du revenu que dans la satisfaction à l’égard de la vie. Le revenu familial moyen dans les voisinages faisant partie du quintile supérieur de la répartition du revenu est 2,3 fois plus élevé que dans les voisinages appartenant au quintile inférieur. Le ratio correspondant est aussi élevé à l’échelon de la collectivité locale, à 2,1 points, mais est plus faible, à 1,6 point, à l’échelon de la municipalité.

La répartition géographique de la satisfaction à l’égard de la vie est corrélée avec la répartition du revenu, du moins à l’échelon du voisinage immédiat et de la collectivité locale, comme le démontrent les figures 1, 2 et 3. À chaque échelon géographique, les résultats moyens de satisfaction à l’égard de la vie dans les unités géographiques comptant au moins 10 répondants d’enquête sont représentés graphiquement en fonction du logarithme du revenu familial moyen de ces unités. Ces représentations graphiques montrent une relation linéaire entre le niveau de satisfaction à l’égard de la vie et le logarithme du revenu moyen entre les voisinages et les collectivités locales. À l’échelon du voisinage immédiat (figure 1), une augmentation d’un point log est associée à une augmentation d’un demi-point du résultat de satisfaction à l’égard de la vie. On observe une relation similaire à l’échelon de la collectivité locale (figure 2), et non à l’échelon de la municipalité (figure 3).

Figure 1 : Niveau moyen de satisfaction à l'égard de la vie et revenu familial moyen à l'échelon du voisinage immédiat

Figure 2 : Niveau moyen de satisfaction à l'égard de la vie et revenu familial moyen à l'échelon de la collectivité locale

Figure 3 : Niveau moyen de satisfaction à l'égard de la vie et revenu familial moyen à l'échelon de la municipalité

L’association observée entre la satisfaction à l’égard de la vie et le revenu de la localité peut venir du fait que les voisinages immédiats et les collectivités à revenu élevé comptent davantage de personnes ayant un revenu élevé et d’autres caractéristiques associées positivement à la satisfaction à l’égard de la vie. Si la concentration géographique sélective peut être contrôlée, la satisfaction à l’égard de la vie comporte-t-elle toujours une association significative avec le revenu de la localité? Cette question est abordée dans les analyses multidimensionnelles qui suivent.

4.2  Effets du revenu de la localité pour les trois échelons géographiques

La présente sous-section comprend d’abord une présentation détaillée des modèles séquentiels dans lesquels le revenu du voisinage immédiat est la variable explicative principale. Cela est suivi par un sommaire des résultats des modèles dans lesquels la variable explicative principale est le revenu de la collectivité locale et le revenu de la municipalité, respectivement, ainsi que des résultats des modèles comportant tous les revenus pour les trois échelons géographiques.

Le tableau 4 présente une série de modèles de régression linéaire dans lesquels la satisfaction à l’égard de la vie est le résultat et le revenu du voisinage immédiat, la variable explicative principale. Le modèle 1 reprend simplement l’association bidimensionnelle entre la satisfaction à l’égard de la vie et le revenu du voisinage immédiat illustrée dans la figure 1. Le coefficient du revenu du voisinage immédiat du modèle 1 laisse supposer qu’une augmentation d’une unité dans le logarithme du revenu du voisinage immédiat est associée à une augmentation de 0,48 point dans la satisfaction à l’égard de la vie. Cet effet passe à 0,13 point lorsque les variables démographiques et socioéconomiques au niveau de la personne sont contrôlées dans le modèle 2. La variation du coefficient du revenu du voisinage immédiat entre le modèle 1 et le modèle 2 laisse supposer que plus des deux tiers (73 %) de l’association observée entre la satisfaction à l’égard de la vie et le revenu du voisinage immédiat sont attribuables au tri sélectif des personnes. Une décomposition plus poussée montre que le revenu du ménage, l’état matrimonial et la propriété du logement sont à l’origine de la presque totalité de la variation du coefficient du revenu du voisinage immédiat entre le modèle 1 et le modèle 2.

Cette décomposition est fondée sur deux équations : 

où Description de l'image(4) et Description de l'image(5) sont le coefficient obtenu par les moindres carrés ordinaires (MCO) et le coefficient normalisé du revenu du voisinage immédiat, respectivement, dans le modèle 1, et Description de l'image(6) et Description de l'image(7) le coefficient obtenu par les MCO et le coefficient normalisé du revenu du voisinage immédiat, respectivement, dans le modèle 2. Description de l'image(8) est le coefficient normalisé de toutes les autres variables de contrôle du modèle 2, et Description de l'image(9) la corrélation de Pearson entre le revenu du voisinage immédiat et chacune des variables de contrôle. La contribution de chaque variable de contrôle à la variation du coefficient du revenu du voisinage immédiat entre le modèle 1 et le modèle 2 est Description de l'image(10). Des preuves détaillées et des exemples empiriques de cette méthode de décomposition peuvent être obtenus auprès de l’auteur.

Les effets des variables de contrôle du modèle 2 concordent généralement avec ceux d’études antérieures portant sur les déterminants de la satisfaction à l’égard de la vie. De façon plus particulière, le coefficient positif de l’âge et le coefficient négatif de l’âge au carré confirment un profil d’âge bien établi en forme de U de la satisfaction à l’égard de la vie (Blanchflower et Oswald, 2008; Frijters et Beatton, 2012). Les personnes mariées déclarent une satisfaction plus grande à l’égard de la vie que les autres. Même si le niveau de scolarité n’est pas associé de manière monotone à la satisfaction à l’égard de la vie, le revenu du ménage l’est. Les personnes en chômage ont des niveaux de satisfaction à l’égard de la vie plus faibles. Il y a peu de différences dans les niveaux de satisfaction à l’égard de la vie selon le statut d’immigrant, l’appartenance à une minorité visible ou le statut d’Autochtone, mais la langue parlée à la maison a quant à elle une incidence. Les francophones déclarent des niveaux plus élevés de satisfaction à l’égard de la vie que les anglophones et que les personnes parlant une langue non officielle. Les effets fixes du type et de l’année d’enquête montrent peu de différences dans le niveau global de satisfaction à l’égard de la vie entre les trois cycles de l’ESCC et ceux de l’ESG de 2011. Toutefois, les différences entre l’ESG de 2008 à 2010 et l’ESG de 2011 sont significatives. Cela rend probablement compte des influences contextuelles des différents contenus d’enquête (Diener et autres, 2013; Bonikowska et autres, 2013).

Lorsque les attributs démographiques du voisinage immédiat et les effets fixes des collectivités locales sont ajoutés au modèle 2, le coefficient du revenu du voisinage diminue légèrement, mais demeure significatif (modèle 3). Même si aucun des attributs démographiques du voisinage n’est significatif, le R carré du modèle augmente d’environ 7 points de pourcentage, la majeure partie de cette hausse étant attribuable aux effets fixes des collectivités locales ¹⁴ . Ce résultat laisse supposer qu’une fois prises en compte les différences de composition dans les caractéristiques démographiques et socioéconomiques entre les voisinages immédiats, il subsiste une variation substantielle dans la satisfaction à l’égard de la vie entre les collectivités locales.

Une fois que l’on inclut l’état de santé autodéclaré au modèle 3, le coefficient du revenu du voisinage se rapproche de zéro (modèle 4). Les variations du coefficient du revenu du voisinage dans les modèles 3 et 4 laissent supposer que l’effet net estimé du revenu du voisinage dépend dans une large mesure de l’inclusion de l’état de santé autodéclaré dans le modèle. Statistiquement, l’effet confusionnel important de l’état de santé autodéclaré sur le coefficient du revenu de la localité rend compte du fait que cette mesure de la santé est fortement corrélée à la satisfaction à l’égard de la vie et au revenu du voisinage immédiat. Dans le modèle, une augmentation d’un point sur l’échelle à cinq points de l’état de santé autodéclaré correspond à une hausse de 0,6 point dans la satisfaction à l’égard de la vie. Le R carré du modèle — la proportion de la variance dans la satisfaction à l’égard de la vie représentée par les variables explicatives — augmente pour passer de 0,15 dans le modèle 3 à 0,26 dans le modèle 4, ce qui montre que l’état de santé autodéclaré représente à lui seul 11 % de la variance dans la satisfaction à l’égard de la vie.

Les résultats des modèles séquentiels correspondants comprenant le revenu de la collectivité locale et le revenu de la municipalité comme variables explicatives principales, ainsi que les modèles incluant le revenu de la localité pour les trois échelons géographiques, sont résumés dans le tableau 5. Des estimations de modèle détaillées figurent dans les tableaux 6 et 7, qui montrent que les coefficients des variables de contrôle au niveau de la personne sont assez similaires à ceux des modèles correspondants dans lesquels le revenu du voisinage immédiat est la variable explicative principale. Pour faciliter la comparaison, le tableau 5 présente uniquement le coefficient du revenu de la localité de ces modèles. Les coefficients de la première ligne sont tirés des modèles dans lesquels le revenu du voisinage immédiat est la variable explicative principale, comme dans le tableau 4. Les coefficients de la deuxième ligne sont tirés des modèles dans lesquels le revenu de la collectivité locale est la variable explicative principale, tandis que les coefficients de la troisième ligne sont tirés des modèles dans lesquels le revenu de la municipalité est la variable explicative principale. Les coefficients des quatrième, cinquième et sixième lignes sont tirés des modèles incluant simultanément les trois échelons de revenu de la localité.

Le coefficient du revenu de la collectivité a une taille et une importance similaires à celui du revenu du voisinage dans les modèles correspondants (tableau 5). Ces résultats laissent supposer que le revenu du voisinage immédiat et le revenu de la collectivité locale sont associés de la même façon avec la satisfaction à l’égard de la vie. Cela rend probablement compte du fait qu’une collectivité locale (définie comme un « secteur de recensement ») est une région relativement compacte et homogène et que les voisinages immédiats à l’intérieur d’une collectivité locale sont similaires du point de vue de leur revenu moyen ¹⁵ .

Les résultats des modèles dans lesquels le revenu de la municipalité est la variable explicative principale diffèrent de plusieurs façons des modèles fondés sur le revenu du voisinage ou de la collectivité (tableau 5). Il n’y a pas d’association globale significative entre la satisfaction à l’égard de la vie et le revenu de la municipalité (troisième ligne, modèle 1). Lorsque les caractéristiques démographiques et socioéconomiques au niveau de la personne sont contrôlées, le coefficient du revenu de la municipalité devient négatif, même s’il n’est pas statistiquement significatif (troisième ligne, modèle 2). Toutefois, lorsque les effets fixes des unités géographiques de niveau plus élevé sont pris en compte, le coefficient du revenu de la municipalité devient significativement positif (modèle 3). Lorsque l’état de santé autodéclaré est aussi contrôlé, le coefficient du revenu de la municipalité devient non significatif (modèle 4).

Comme il a été démontré à la sous-section 3.3, l’effet du revenu de la localité estimé séparément à chaque échelon géographique peut rendre compte en partie de l’effet du revenu de la localité à un échelon géographique plus élevé ou plus faible. Pour évaluer les effets indépendants du revenu de la localité aux différents échelons géographiques, des modèles emboîtés qui incluent le revenu du voisinage immédiat, le revenu de la collectivité locale et le revenu de la municipalité simultanément sont estimés ¹⁶ . Les résultats sont présentés dans les quatrième, cinquième et sixième lignes du tableau 5. Ils montrent que le revenu de la localité aux différents échelons géographiques comporte des associations différentes avec la satisfaction à l’égard de la vie. Dans le modèle 1, sans autres contrôles, le revenu du voisinage immédiat a un coefficient positif beaucoup plus important que le revenu de la collectivité locale, tandis que le revenu de la municipalité a un coefficient négatif important. Une fois appliqués les contrôles des caractéristiques démographiques et socioéconomiques des personnes, le coefficient positif du revenu du voisinage diminue beaucoup plus que le coefficient positif du revenu de la collectivité, et les deux deviennent équivalents en taille (modèle 2). Le coefficient négatif important du revenu de la municipalité devient aussi plus faible.

Lorsque les effets fixes des régions géographiques de niveaux plus élevés (RMR/AR) sont ajoutés au modèle 2, les coefficients du revenu du voisinage et du revenu de la collectivité ne varient que légèrement, mais le coefficient négatif du revenu de la municipalité devient non significatif (modèle 3). Lorsque l’état de santé autodéclaré fait l’objet d’un autre contrôle, aucun des coefficients du revenu du voisinage, de la collectivité et de la municipalité n’est significatif (tableau 5, modèle 4).

Ces résultats laissent supposer que le contrôle des effets fixes des unités géographiques de niveau plus élevé détermine si l’effet net estimé du revenu de la localité à l’échelon de la municipalité est significativement négatif ou non significatif. À ce niveau, un revenu moyen élevé est probablement associé à des attributs qui ont tendance à réduire la satisfaction à l’égard de la vie, comme le coût élevé de la vie, la pollution de l’air et le temps de navettage plus long. Sans le contrôle de ces attributs non mesurés, un coefficient significativement négatif de revenu de la municipalité serait interprété à tort comme représentant l’effet des externalités de la consommation. À l’échelon du voisinage immédiat et de la collectivité locale, toutefois, les attributs non mesurés du voisinage ont peu d’influence sur l’effet du revenu de la localité sur la satisfaction à l’égard de la vie. Néanmoins, l’inclusion de l’état de santé autoévalué annule l’association par ailleurs positive entre le revenu de la localité et la satisfaction à l’égard de la vie. Cela rend compte du fait que l’état de santé autodéclaré est fortement corrélé au revenu du voisinage immédiat et de la collectivité locale, et non au revenu de la municipalité ¹⁷ .

5   Conclusion et discussion

À partir d’un vaste échantillon de répondants vivant dans des voisinages immédiats, des collectivités locales et des municipalités, la présente étude montre que l’association entre la satisfaction à l’égard de la vie et le revenu moyen des autres personnes vivant dans la même région géographique est sensible à l’échelle des régions géographiques, aux attributs à l’échelon de la région associés au revenu et à l’inclusion de l’état de santé autodéclaré comme variable de contrôle. Lorsque les effets fixes des unités géographiques de niveau plus élevé (comme approximation des attributs non mesurés à l’échelon de la région) et de l’état de santé autodéclaré ne sont pas contrôlés, le revenu du voisinage immédiat ainsi que celui de la collectivité locale sont associés positivement et de façon significative avec la satisfaction à l’égard de la vie, et ce, même lorsque l’on tient compte des différences géographiques dans les caractéristiques démographiques et socioéconomiques des personnes, alors que le revenu de la municipalité est associé négativement et de manière significative avec la satisfaction à l’égard de la vie. Lorsque les effets fixes géographiques sont contrôlés, l’association positive du revenu du voisinage immédiat et du revenu de la collectivité locale avec la satisfaction à l’égard de la vie subsiste, mais l’effet négatif du revenu de la municipalité quant à lui disparaît. Lorsque l’état de santé autodéclaré fait l’objet d’un autre contrôle, aucun des effets des revenus du voisinage immédiat, de la collectivité locale et de la municipalité n’est significatif. Comment ces résultats doivent-ils être interprétés?

Il fait peu de doute que les attributs observés et non mesurés à l’échelon de la région devraient être contrôlés au moment de l’estimation de l’association entre le revenu de la localité et la satisfaction à l’égard de la vie. Certains attributs, liés particulièrement à l’échelon régional, comme le coût de la vie, la densité et la diversité de la population, la pollution de l’air et la congestion routière, ont peu à voir avec l’effet de la comparaison sociale ou les externalités de la consommation, mais ils peuvent être positivement associés avec le revenu de la localité, mais l’être de façon négative avec la satisfaction à l’égard de la vie. Le fait de ne pas contrôler ces attributs peut entraîner une association estimée entre le revenu de la localité et la satisfaction à l’égard de la vie très faussée, comme le montre clairement la variation importante du coefficient du revenu de la municipalité entre le modèle 2 et le modèle 3 dans le tableau 5. En fait, les résultats figurant dans le modèle 2 pour le revenu de la municipalité comme variable explicative principale sont similaires au résultat du modèle principal de Luttmer (2005), dans lequel on trouve une association négative entre le revenu de la localité et le bonheur. Il est possible que l’écart entre l’étude de Luttmer et celle-ci soit le résultat des effets fixes géographiques de la présente étude ¹⁸ .

Il n’est pas simple d’interpréter l’effet confusionnel de l’état de santé autodéclaré, compte tenu de la nature endogène de cette variable. Si l’état de santé autodéclaré rend compte principalement de l’effet de médiation de la santé et des traits de personnalité, le contrôle de cette variable dans l’estimation de l’association entre la satisfaction à l’égard de la vie et le revenu de la localité contribuerait à éliminer les répercussions de la concentration géographique sélective des personnes. Toutefois, si l’état de santé autodéclaré fait aussi partie de la satisfaction à l’égard de la vie, son contrôle pourrait éliminer une partie de la satisfaction à l’égard de la vie qui est positivement associée avec le revenu de la localité. Dans une autre analyse réalisée à partir des données l’ESG de 2008, une mesure objective de la santé (le nombre de maladies physiques et mentales chroniques diagnostiquées par des professionnels de la santé) et une mesure directe des traits de personnalité (maîtrise) servent à remplacer l’état de santé autodéclaré ¹⁹ . Ces deux variables mises ensembles éliminent moins du tiers de l’association positive entre le revenu de la collectivité et la satisfaction à l’égard de la vie. En comparaison, l’état de santé autodéclaré à lui seul élimine l’ensemble de l’association positive entre le revenu de la collectivité et la satisfaction à l’égard de la vie. Lorsque les maladies chroniques et la maîtrise sont entrées ensembles avec l’état de santé autodéclaré, le coefficient de l’état de santé autodéclaré sur la satisfaction à l’égard de la vie connaît une réduction de 0,58 à 0,46 seulement ²⁰ . Ces résultats semblent laisser entendre que l’état de santé autodéclaré représente davantage que la santé et les traits de personnalité et que son inclusion dans le modèle entraîne une surcorrection de l’association entre le revenu de la localité et la satisfaction à l’égard de la vie. Les deux études canadiennes précédentes qui ont fait ressortir un effet négatif du revenu de la collectivité sont fondées sur des modèles qui contrôlent l’état de santé autodéclaré, ainsi que sur une mesure de la confiance à l’égard des voisins (Barrington-Leigh et Helliwell, 2008; Helliwell et Huang, 2010). Cette dernière mesure est un indicateur du capital social et rend probablement compte d’une partie des retombées positives du revenu de la collectivité. L’inclusion de ces variables de contrôle se traduirait par un effet net estimé du revenu de la localité encore plus négatif. Ainsi, la preuve d’externalités négatives de la consommation dans ces études n’est ressortie qu’une fois épuisées les retombées positives possibles.

Dans l’ensemble, les résultats de la présente étude laissent supposer que le revenu de la localité n’a pas d’effet négatif net sur la satisfaction à l’égard de la vie. Son effet net est plus susceptible d’être positif parce que le contrôle de l’état de santé autodéclaré peut entraîner une surcorrection de l’association entre le revenu de la localité et la satisfaction à l’égard de la vie. Les résultats ne devraient pas être considérés comme signifiant que les personnes ne font pas de comparaisons sociales avec leurs voisins. Toutefois, il est clair que, si des externalités négatives de la consommation du revenu des voisins existent, leur effet n’est certainement pas suffisamment important pour annuler les retombées liées aux voisinages à revenu élevé.