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Jusqu'à 35% de "captifs" de l'automobile dans les communes périurbaines

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Le temps de transport, les distances parcourues, le poids des mobilités contraintes ou encore le mode de transport privilégié sont autant de caractéristiques qui définissent les comportements de mobilité quotidienne des individus. Pour synthétiser ces différentes dimensions, une typologie a été réalisée à partir de sept indicateurs statistiques49, permettant de distinguer six profils de « mobiles du quotidien » dont les caractéristiques sociodémographiques et l’inscription spatiale diffèrent.

 

MÉTHODOLOGIE

Typologie des comportements de mobilité quotidienne

Décrire les comportements de mobilité : construction de la typologie

Cette typologie a été réalisée sur un échantillon de 311 677 individus de 16 ans ou plus résidant en dehors de l’Île-de-France et ayant effectué au moins un déplacement de moins de 2h la veille du jour de l’enquête.

Les indicateurs retenus pour l’analyse sont les suivants : temps de déplacement par personne par jour, distance parcourue par personne par jour, nombre de déplacements par personne par jour, répartition modale du temps de déplacement (en trois modalités : voiture ou deux-roues, modes actifs, transports en commun), part des déplacements contraints (y compris déplacements vers le domicile)50.

Dans un premier temps, une méthode de clustering par tirages aléatoires51 a permis d’isoler six profils d’individus selon les caractéristiques de leurs comportements de mobilité quotidienne : un profil d’usagers des transports en commun, un profil d’ « actifs » et quatre profils d’automobilistes. À la différence des deux premiers profils, les catégories d’automobilistes sont poreuses (les différentes simulations génèrent des effectifs qui peuvent varier de quelques points de pourcentages entre les quatre profils).

 

Caractériser les comportements de mobilité : les variables descriptives

Les six profils de «mobiles » ont dans un second temps été croisés avec des variables qualitatives relatives aux caractéristiques sociodémographiques des individus et à leur lieu de résidence : sexe, tranche d’âge, catégorie socio-professionnelle, type d’espaces de résidence (commune centre d’aire urbaine, banlieue, périurbain, hors aires urbaines) et tranche de taille de l’aire urbaine de résidence.

Les automobilistes

Les profils d’« automobilistes » rassemblent 70 % des enquêtés et se distinguent selon quatre profils .

  • Les automobilistes « captifs » (29 % des enquêtés)
    Ces automobilistes, qui constituent la majorité des enquêtés, se distinguent par une très forte dépendance à l’automobile (97 % du temps de déplacement en moyenne) mais également une mobilité de faible intensité qui se traduit par de faibles temps (47 minutes) et nombre de déplacements (3,0 par jour en moyenne). Surtout, la totalité des déplacements de ces enquêtés est contrainte, c’est-à-dire qu’ils ne se déplacent jamais dans le cadre de loisirs. Il s’agit du profil d’enquêtés qui compte le plus d’ouvriers (17 % des actifs) et plus d’un actif sur deux y appartient aux catégories populaires (employés et ouvriers). Les cadres et professions intermédiaires n’en sont toutefois pas absents puisqu’ils constituent plus du tiers des actifs de ce profil. Ces automobilistes sont sous-représentés dans les communes centre d’aires urbaines, en particulier les plus grosses, et constituent jusqu’à 35 % des résidents des communes périurbaines des aires urbaines de moins de 500 000 habitants.
     
  • Les automobilistes non exclusifs (22 % des enquêtés)
    Avec 7,3 déplacements par jour en moyenne, ces automobilistes se distinguent surtout par l’intensité de leur mobilité quotidienne, majoritairement automobile (85 % de leur temps de déplacement en moyenne) mais dans laquelle les modes actifs ont tout de même une place (13 % de leur temps de déplacement en moyenne) ce qui explique en partie le grand nombre de déplacements. Il s’agit pour plus de trois sur quatre (77 %) d’actifs. Ils constituent entre 16 et 25 % des résidents des différents types d’espace (communes centre, banlieue ou périurbain) et sont sous-représentés dans les communes centre d’aires urbaines, en particulier les plus grosses (16 %).
     
  • Les petits automobilistes (11 % des enquêtés)
    Cette catégorie partage avec les « automobilistes captifs » une mobilité peu intense (57 minutes et 3,5 déplacements par jour). Elle s’en distingue néanmoins par le faible poids des déplacements contraints (63 % des déplacements en moyenne). De fait, la part des actifs d’un point de vue professionnel y est particulièrement faible (52 %) et les retraités constituent plus du tiers de ces « petits automobilistes » (37 %). On les retrouve dans tous les types d’espaces quoiqu’un peu moins dans les communes centre d’aires urbaines, comme tous les autres automobilistes.
     
  • Les grands automobilistes (8 % des  enquêtés)
    Les « grands automobilistes » se distinguent par une mobilité de grande intensité et surtout de longue portée : ils consacrent en moyenne 2h43 et 159 km à réaliser 5,3 déplacements par jour. Il s’agit de la catégorie la plus active professionnellement (près de 80 % d’actifs) mais également la plus masculine (62 % d’hommes). Elle rassemble à la fois une surreprésentation de cadres (25 % des actifs) et une surreprésentation d’ouvriers (15 % des actifs) ce qui en fait la catégorie la plus mixte du point de vue de l’équilibre entre cadres et professions intermédiaires (46 % des actifs) d’une part et ouvriers et employés d’autre part (42 % des actifs). Ces « grands mobiles » résident peu en commune centre d’aire urbaine (moins d’un sur quatre) et sont surreprésentés dans les communes périurbaines, en particulier des plus grosses aires urbaines où ils constituent 14 % des résidents. Ils sont également très présents dans les aires urbaines transfrontalières (Longwy, Metz, Saint-Louis, Thonon-les-Bains, Annecy,…).
  • Les « mobiles actifs » (18 % des enquêtés)
    Pour près d’un enquêté sur cinq (18 %), les modes actifs (marche, vélo,…) constituent le principal mode de déplacement.
    Ces « mobiles actifs » se déplacent presque exclusivement en modes actifs (94 % du temps de déplacement quotidien en moyenne) et y consacrent logiquement peu de kilomètres (6 km), pour un nombre de déplacements dans la moyenne (3,9). Les femmes  représentent 57 % des effectifs de cette catégorie. Plus de la moitié des individus sont inactifs d’un point de vue professionnel (54 % d’inactifs dont 37 % de retraités), et il s’agit par ailleurs du profil qui concentre la plus forte proportion de chômeurs (22 % des actifs du profil) et le moins de cadres et professions intermédiaires (28 %). Les « mobiles actifs » résident pour moitié (54 %) en commune centre d’aire urbaine et composent jusqu’à 27 % de la population des communes centre des très grosses aires urbaines.
     
  • Les usagers des transports en commun (12 % des enquêtés)
    Un peu plus d’un enquêté sur dix privilégie les transports en commun pour se déplacer au quotidien. Pour eux, l’usage des transports en commun s’accompagne également de temps de déplacement plus longs que la moyenne (1h41 par jour). Ils se distinguent des autres profils par une moyenne d’âge nettement inférieure puisque près de la moitié (46 %) a entre 16 et 24 ans. De fait, 42 % sont élèves ou étudiants et résident pour moitié en commune centre d’aire urbaine et pour près de 70 % dans une très grosse aire urbaine.

Au sein des aires urbaines, c’est au centre, où les alternatives modales et les opportunités sont les plus nombreuses que l’on retrouve la plus grande diversité de profils de « mobiles du quotidien ». À l’inverse, les communes périurbaines concentrent entre 81 et 84 % d’automobilistes, traduisant la faiblesse des alternatives à la voiture dans ces espaces.
Certaines aires urbaines de taille comparable se distinguent par le profil de leur population : il en va ainsi de Strasbourg, où plus d’un résident de l’aire urbaine sur cinq appartient à un profil d’ « actifs » ; de Lyon où les usagers des transports en commun constituent 21 % de la population résidente ; de Bordeaux, où près des trois quarts des résidents sont des automobilistes. Parmi les grosses aires urbaines de moins de 500 000 habitants, on retrouve Dijon, où près de 40 % de la population de l’aire urbaine appartient à un profil d’actifs ou d’usagers des transports en commun, tandis qu’à Bayonne près de 81 % des résidents sont des automobilistes dont au moins un tiers peut être considéré comme des « captifs » de l’automobile. Dans les aires urbaines de taille moyenne, Menton se  distingue par l’importance de sa population non-automobiliste (42 %), à l’inverse de Montceau-les-Mines les alternatives à la voiture structurent les mobilités d’à peine 18 % de la population résidente tandis que 42 % sont des « captifs » de l’automobile.

49. Cf. encadré « Typologie des comportements de mobilité quotidienne ».
50. Afin de ne pas avoir de valeurs manquantes, alors que 0,6 % des enquêtés n’ont déclaré que des déplacements vers (un de) leur(s) domicile(s).
51. La méthode utilisée est fondée sur un algorithme de classification automatique des k-médoïdes (algorithme PAM, Partitioning around medoid) qui permet d’identifier les individus de l’échantillon qui minimisent les différences avec les autres individus en fonction d’un nombre de classes prédéterminé. En raison de la grande taille de l’échantillon, cet algorithme a été associé à l’algorithme CLARA (Clustering Large Applications, implémenté dans le package R cluster) qui permet d’appliquer l’algorithme de partitionnement à des jeux de données de taille importante en utilisant une méthode d’échantillonnage aléatoire. La partition finale correspond au tirage ayant pour résultat les médoïdes qui minimisent le plus la distance aux autres individus. Pour cette analyse, 100 tirages aléatoires de 1000 individus ont été réalisés. Cf. Kaufman and Rousseeuw, Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, John Wiley, 1990

 

Armoogum et al., « Immobility and Mobility Seen Through Trip-Based Versus Time Use Surveys », Paper for the ISCTSC, Costa-Rica, 2004

Bacqué M.-H., Fol S., « L’inégalité face à la mobilité : du constat à l’injonction », Revue suisse de sociologie, 33 (1), p. 89-104, 2007

Belton-Chevallier L., « Prendre en compte l’immobilité dans les imaginaires de la mobilité », SociologieS [en ligne], Dossiers, La mobilité dans tous ses états. Représentations, imaginaires et pratiques, mis en ligne le 2 novembre 2015

Crozet Y., Hyper-mobilité et politiques publiques – Changer d’époque ?, Economica, 190 p., 2016

Datalab - Commissariat général au développement durable, Chiffres clés du transport. Édition 2018, SDES, MTES, 72 p., 2018

Farinelli B., « Préférer la mobilité ou la proximité ? », Population & Avenir, n° 728, p. 14-16, 2016

Gingembre J. et Baude J., « Les mobilités domicile-travail dans les réseaux d’agglomérations », EchoGéo n° 27 [En ligne], 2014

Insee, « Les zonages d’études de l’Insee. Une histoire des zonages supra-communaux définis à des fins statistiques », Insee Méthodes, n°129, p.11-40, 2015

Kaufman and Rousseeuw, Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, John Wiley, 1990

Le Breton É., Bouger pour s’en sortir. Mobilité quotidienne et intégration sociale, Armand Colin, Hors collection, 256 p., 2005

Motte-Baumvol B., « L’accès des ménages aux services dans l’espace périurbain francilien », Espaces du quotidien, n°14, p.149-164, 2008

Observatoire des territoires, Les mobilités résidentielles en France. Tendances et impacts territoriaux, coll. « En Détail », CGET, 128 p., 2018

Razemon O., Comment la France a tué ses villes, Rue de l’échiquier, 192 p.,2016

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