FR :

Cet article fait le point sur la situation de l’industrie québécoise du camionnage après quelques années de fonctionnement dans un nouveau cadre réglementaire. En fait, même si formellement les permis existent toujours, l’accès à l’industrie a été complètement libéralisé le 1^er janvier 1988. Nous ferons donc le point sur les trois principaux enjeux de cette déréglementation économique, soit : l’évolution de la structure de l’industrie, la discrimination envers les petits expéditeurs et l’efficacité des entreprises de transport routier. Notre étude fait ressortir que les expéditeurs ont profité de la concurrence accrue pour obtenir de meilleurs services, plus diversifiés et à meilleur coût. Les craintes concernant la concentration dans l’industrie et la discrimination envers les petits expéditeurs et les expéditeurs en dehors des grands centres ne se sont pas matérialisées. Au contraire, ce sont eux qui ont le plus bénéficié de la situation.

EN :

This paper reviews the situation of the Québec trucking industry after a few years of economic deregulation. Licensing authorities still exist, but in practice they are no constraints left on market entry since January 1^st 1988. We will look at the three major issues related to deregulation: structural changes in the industry, discrimination against smaller shippers and carriers' efficiency. Our review shows that shippers benefit from the increased competition situation. They can get better services, of a greater diversity and at better cost. Concentration in the industry and discrimination against smaller shippers do not appear to be the case.

FR :

Dans la première partie de l’article, nous mettons à jour les résultats de Gagné et Dionne (1988). Nous montrons que les industries québécoise et ontarienne de transport par camion avaient une structure de coûts durant la période 1981-1988 qui pouvait permettre la libre concurrence à long terme; ce qui justifie la déréglementation de l’industrie. Les résultats indiquent également que les petites entreprises avaient des coûts moyens supérieurs aux grandes entreprises et que les coûts moyens des entreprises de l’Ontario étaient supérieurs à ceux des entreprises du Québec. Dans la deuxième partie de l’article, nous montrons que la croissance de la productivité a été négative pour la période d’analyse au Québec et plutôt nulle en Ontario, une tendance aussi observée aux États-Unis par R.J. Gordon (1991).

EN :

In the first part of the article we present an update of Gagné and Dionne (1988) results. We show that trucking industries in Quebec and Ontario had a cost structure, during the period 1981-1988, that corresponds to a competitive industry; this justifies the recent deregulation moves. The results also show that small firms had higher costs than large firms and that firms in Ontario had higher costs than those in Quebec. In the second part of the article, we obtain that productivity growth declined sharply during the same period in Quebec and was on average constant in Ontario, results that are similar to those obtained by R.J. Gordon (1991) for the US trucking industry.

FR :

Parce qu’il admet des structures très générales d’interdépendance entre les modalités, le probit polytomique (MNP) fournit une des formes les plus intéressantes pour modéliser les choix discrets qui découlent d’une maximisation d’utilité aléatoire. L’obstacle majeur et bien connu dans l’estimation de ce type de modèle tient à la complexité que prennent les calculs lorsque le nombre de modalités considérées est élevé. Cette situation est due essentiellement à la présence d’intégrales normales multidimensionnelles qui définissent les probabilités de sélection. Au cours des deux dernières décennies, de nombreux efforts ont été effectués visant à produire des méthodes qui permettent de contourner les difficultés de calcul liées à l’estimation des modèles probit polytomiques. L’objectif de ce texte consiste à produire un survol critique des principales méthodes mises de l’avant jusqu’à maintenant pour rendre opérationnel le cadre MNP. Nous espérons qu’il éclairera les praticiens de ces modèles quant au choix de technique d’estimation à favoriser au cours des prochaines années.

EN :

The Multinomial Probit (MNP) model provides the most general framework to allow for interdependent alternatives in discrete choice analysis. The primary impediment to this methodology is related to the dimensionality of the response probabilities which are multifold normal integrals of about the size of the choice set. During the last two decades, numerous researches have been devoted to develop practical methodologies to replace these hard to compute choice probabilities in the estimation process. The main objective of this paper is to survey the major and the most important of these techniques.

FR :

Dans cette étude, nous proposons une généralisation de la formulation à composantes d’erreurs qui permet de représenter différents effets explicatifs de la présence de corrélation dans les erreurs de modèles de régression avec données de flux. Selon la formulation proposée, le terme d’erreur se décompose en une somme d’une erreur relative à la zone d’origine, une erreur relative à la zone de destination et une erreur associée au flux. Chaque composante d’erreur est issue d’un processus générateur auto-régressif spatial d’ordre 1. L’estimation des paramètres du modèle est basée sur la méthode du maximum de vraisemblance. La méthodologie proposée a l’avantage de demeurer applicable même dans le contexte d’échantillons de grande taille.

EN :

In this study, we propose a generalization of the error component formulation to model the correlation among the errors of a regression based on travel flow data. The error term is broken down into a sum of one component related to the origin zone, one component related to the destination zone and a remainder. Each component is assumed to result from a first-order spatial autoregressive generating process. An efficient estimation approach based on maximum likelihood which addresses the practical implementation of such a model with a large sample size is suggested.

FR :

Nous faisons un résumé surtout qualitatif de DRAG, un modèle explicatif de la Demande Routière, des Accidents et de leur Gravité. Nous montrons le caractère compréhensif du modèle, en ce qui a trait à sa structure, aux catégories de facteurs explicatifs prises en compte et aux méthodes d’estimation des paramètres utilisées. Nous soulignons en particulier comment la structure même de DRAG permet de décomposer la contribution de chaque facteur explicatif de l’insécurité routière entre des effets sur l’exposition au risque, sur la fréquence et sur la gravité des accidents — et comment on peut ainsi étudier la présence de substitution entre les diverses dimensions du risque de conduite. Nous donnons une idée de l’application et des résultats obtenus pour le Québec et faisons mention de travaux européens en cours inscrits dans la foulée de DRAG.

EN :

We provide a primarily qualitative summary of the DRAG model of the Demand for Road use, Accidents and their Gravity. We show the comprehensive nature of the model in terms of structure, categories of factors taken into account and parameter estimation technique used. We note in particular how the very structure of the DRAG model makes it possible to decompose the impact of each explanatory factor on exposure risk, as well as on accident frequency and severity—thus making it possible to detect the presence of substitution among the different dimensions of driving risk. We give an idea of the application and results obtained for the Province of Quebec and mention the emergence of a European network of DRAG-inspired modeling efforts.