2.2 Méthode de détermination de la
dépendance automobile
Afin de déterminer si les habitants d'une communes
sont dépendants ou non de l'automobile, nous avons choisi d'appliquer la
méthode utilisée par Benjamin Motte-Baumvol, dans son article
La dépendance automobile pour l'accès des ménages aux
services, le cas de la grande couronne francilienne (2007), c'est à
dire que de classer les communes selon leur équipement en services. Pour
ce faire, nous avons utilisé la base permanente des équipements
(BPE 2007) qui recense les équipements présents dans les
communes. La classification se fait alors selon l'importance et la
rareté des commerces et services:
- 0 correspond à une dépendance très
forte, c'est à dire des communes ne disposant même pas de magasins
d'alimentation générale (supérette, épicerie)
- 1 correspond à une dépendance forte, c'est
à dire des communes ne disposant que de ces magasins
- 2 correspond à une dépendance moyenne, c'est
à dire des communes disposant de grandes surfaces alimentaires
(supermarchés voire hypermarchés), ainsi que de services comme un
cabinet de médecine générale ou un coiffeur
- 3 correspond à une dépendance faible, soient
des communes de l'ensemble de ces services, ainsi que de services plus
spécialisés
En appliquant cette classification à nos trois aires
urbaines, on obtient ainsi une cartographie de la dépendance automobile
pour l'accès aux services, ce qui permet d'établir le nombre de
communes touchés par ce phénomène:
Tableau 13: Pourcentage de communes par niveau de
dépendance automobile dans les aires urbaines
sélectionnées (en %)
|
Niveaux de dépendance
|
Lyon
|
Toulouse
|
Rennes
|
|
Très fort
|
42
|
64
|
38
|
|
Fort
|
35
|
18,5
|
30
|
|
Moyen
|
11,5
|
9,5
|
21
|
|
Faible
|
11,5
|
8
|
11
|
De manière générale, la majorité
des communes dans les aires urbaine de Lyon, Toulouse et Rennes sont
très fortement et fortement dépendantes de l'automobile. Dans les
deux premières, c'est le cas pour 8 communes sur 10. Le
phénomène semble moins marqué à Rennes.
2.3 Méthode de régression logistique pour
l'étude des déménagements
Enfin, la finalité de ce travail est de
déterminer si la dépendance automobile des communes, où
résident ces ménages périurbains, est une des causes d'un
déménagement, et si oui, vers une commune moins
dépendante. Toujours grâce aux données du Recensement
Générale de la Population de 2006, nous utiliserons la
méthode de la régression logistique, afin de produire des
modèles.
Dans un premier temps, nous avons choisi de considérer
deux types de populations, les ménages modestes, c'est à dire les
ouvriers et les employés, et les ménages
« aisés », cadres et professions
intermédiaires. Pour chacun, nous aurons donc un modèle. Celui-ci
va alors avoir pour but de déterminer quelles sont les facteurs qui
expliquent le plus un déménagement dans ces aires urbaines, parmi
les facteurs suivants:
- La dépendance automobile de la commune d'origine:
très forte, forte, moyenne, faible
- L'âge du chef de ménage: moins de 24 ans, entre
25 et 39 ans, entre 40 et 54 ans, plus de de 55 ans
- Le nombre de personnes composant le ménage: une,
deux, trois, quatre, cinq et plus
- Le statut d'occupation du logement: propriétaire,
locataire, locataire HLM
- Le secteur d'activité du chef de ménage:
industrie, construction, commerce, service
- L'ancienneté d'emménagement: moins de 2 ans,
entre 2 et 4 ans, entre 5 et 9 ans, entre 10 et 19 ans, plus de 20 ans
- L'indicateur du lieu de naissance: dans le
département actuel, dans un autre département de la région
actuelle, hors de la région actuelle
- Le type de logement: maison ou appartement
Dans un second temps, nous étudierons les destinations
des ménages déménagement d'une commune du
périurbain, pour rejoindre une autre commune de l'aire urbaine. Ces
trajectoires seront alors de quatre types:
- vers le centre, c'est à dire du périurbain
vers le pôle urbain
- vers une commune plus dépendante
- vers une commune aussi dépendante
- vers une commune moins dépendante
Pour chacune d'entre elles, nous étudierons alors le
profil des ménages, toujours grâce à une régression
logistique sur la base de trois facteurs: l'âge du chef de ménage,
le nombre de personnes et le statut social du ménage (modeste ou
« aisé »).
| 
