La mobilité résidentielle en France : une courte analyse sur longue période

La revue Population & Avenir vient de publier un article très intéressant de Jean-Marc Zaninetti (Professeur de géographie à l’Université d’Orléans) sur la proportion de personnes vivant en France métropolitaine dans leur département de naissance, de 1871 à 2017. En exploitant les données du recensement, il montre que cette part est passée de 80% en 1871 à 61% en 1968 et 50% en 2017 et en déduit que “la sédentarité qui dominait dans une France à dominante rurale a laissé la place à un maelström de migrations internes”.

J’ai trouvé ces chiffres particulièrement intéressants, sans toutefois savoir quoi dire sur la tendance : bien sûr, la mobilité interdépartementale a très fortement évolué entre 1871 et 2017, de 30 points de pourcentage. Pour autant, un français sur deux qui vit aujourd’hui dans son département de naissance, ce n’est pas rien (attention, ces personnes ont pu bouger entre leur naissance et la date du recensement). De plus, sur près de 50 ans (entre 1968 et 2017), la hausse de la mobilité a été de 10 points : est-ce beaucoup ? Est-ce peu ? Disons que nous ne sommes ni dans une France de sédentaires, ni dans une France d’hyper-mobiles.

J’ai lancé un petit sondage sur Twitter et sur LinkedIn, pour savoir ce que vous répondriez si on vous interrogeait sur la valeur de cette part (en passant, j’en ai profité pour poster de manière très légèrement différente la question sur les deux réseaux, pour voir si cela changeait un peu les résultats : sur Twitter, j’ai proposé comme parts 10%, 25%, 50% et 75%, alors que sur LinkedIn, j’ai  proposé 25%, 50%, 75% et 9%). Voici les résultats.

Selon vous, quelle est la part des personnes qui résident dans leur département de naissance, en France, aujourd’hui ? (Sondage réalisé du dimanche 5/12/2021 au lundi 6/12/2021)

Les répondants ont vu globalement juste, avec une majorité pour la bonne proportion de 50%. Ensuite vient une tendance à la sous-estimation (40% des répondants sur Twitter, 36% sur LinkedIn).

J’ai commencé à compléter l’analyse de Jean-Marc Zaninetti, pour savoir un peu mieux comment s’organisent ces mobilités interdépartementales. Sur la période la plus ancienne, j’ai pu récupérer des données supplémentaires dans un fichier proposé par l’INSEE sur cette page, le fichier T229, colonnes CD à CJ (ne me demandez pas comment je suis tombé dessus, je ne sais plus). Si bien que je dispose des taux de mobilités interdépartementales pour 1861, 1871, 1881, 1891, 1901, 1911 et 1921.

Sur la période plus récente, allant du recensement de 1968 à celui de 2017, les chiffres sont ici. Je les ai exploités en ajoutant les codes des anciennes Régions, ce qui me permets de distinguer trois types de mobilités interdépartementales :

  • les mobilités entre deux départements de la même Région ancienne définition (22 régions de France métropolitaine),
  • les mobilités entre deux départements qui n’appartiennent pas à la même ancienne Région mais qui appartiennent à la même nouvelle Région (13 Régions de France métropolitaine),
  • les mobilités entre deux départements qui appartiennent à des Régions (nouvelle définition) différentes.

Sur la base de ces deux compléments, j’ai construit le graphique ci-dessous.

La mobilité interdépartementale est passée selon ces données de 12% en 1861 à 49% au recensement millésime 2017. Soit une part de personnes “non mobiles” passant de 88% à 51%. L’intégration de l’échelle régionale montre que 13% des personnes qui ne résident pas dans leur département de naissance résident dans un département de la même ancienne Région. On peut y ajouter les 2% de personnes qui résident dans un département de la même nouvelle Région.

Au total, à l’échelle des Régions nouvelle définition, on aurait donc en 2017 un total de 35% de personnes “mobiles” et 65% de personnes “non mobiles”. Ceci me conduirait à dire que si la mobilité a augmenté tendanciellement, elle reste relativement limitée, puisque deux tiers des français restent durablement dans la même Région.

Pour finir, je signale qu’il y a matière à compléter : 1) en produisant des analyses région par région, par exemple, 2) en exploitant des données complémentaires disponibles dans les fichiers 1968-2017 le genre des personnes, leur niveau de diplôme, leur âge, leur nationalité, leur profession, etc., 3) en distinguant la mobilité interdépartementale entre départements limitrophes et départements non limitrophes plutôt qu’entre Régions institutionnelles, ou bien en calculant la distance entre les centroïdes des départements de naissance et de résidence, pour juger autrement de la mobilité.

Des métropoles plus performantes ? Petit bilan du monde d’avant

Je suis régulièrement interrogé sur la dynamique des territoires avant crise et après-crise, la question de la dynamique comparée des métropoles, des villes moyennes et du rural revenant régulièrement sur la table. Dans l’esprit de beaucoup des personnes qui m’interrogent, le monde d’avant était celui du triomphe des métropoles, la question étant de savoir si ce sera toujours le cas dans le monde d’après, ou bien si l’on va assister à la revanche des villes moyennes, ou du rural, etc.

Ce faisant, je commence souvent par rappeler que non, le monde d’avant n’était pas synonyme de triomphe des métropoles, que c’était plus compliqué que cela, et que cela devrait continuer à être plus compliqué que ce que certains voudraient, qu’il convient de rejeter les « modèles à une variable » censés tout expliquer du monde qui nous entoure.

Cela m’a donné envie de rédiger un petit billet, pour faire le point sur la situation relative des métropoles juste avant la crise, pour savoir d’où l’on part, sur la base de l’analyse statistique de quelques indicateurs : 1) le taux de croissance de la population, 2) la composante naturelle du taux de croissance de la population, 3) la composante migratoire du taux de croissance de la population, 4) le taux de croissance de l’emploi, 5) le taux de chômage.

J’ai utilisé à chaque fois les données du recensement, les deux derniers comparables disponibles, à savoir le recensement millésime 2018 et le recensement millésime 2013. Pour rappel, le recensement se fait au 1/5 chaque année, donc le recensement millésime 2013 couvre la période 2011-2015 et le recensement millésime 2018 couvre la période 2016-2020 (le début de l’année à chaque fois). C’est donc la période début 2011- début 2020 qui est couverte par ces données.

Chaque observation correspond à un EPCI (un Etablissement Public de Coopération Intercommunal, soit une intercommunalité en langage courant) : les 22 métropoles, les 14 communautés urbaines, les 221 communautés d’agglomération et les 992 communautés de communes, soit 1249 EPCI France entière (hors Mayotte).L’ensemble de ces données est disponible librement au téléchargement, par exemple sur le site de l’observatoire des territoires, à cette adresse.

Comment analyser la situation des métropoles ? La méthode la plus simple consiste à calculer la moyenne des indicateurs pour l’ensemble des métropoles, à la comparer à la moyenne pour l’ensemble des territoires, puis de conclure. Certes mais danger, comme expliqué à maintes reprises : la moyenne d’une catégorie peut masquer des différences fortes au sein de la catégorie, il convient donc de regarder d’une façon ou d’une autre si ces différences de moyenne ont du sens.

Commençons par calculer les moyennes :

moyenne des indicateurs pour les 22 métropoles et pour l’ensemble des EPCI

Il s’avère qu’en moyenne, les métropoles ont une croissance démographique supérieure, qui s’explique par un solde naturel plus grand, qui fait plus que compenser le solde migratoire inférieur (et même négatif). Le taux de croissance de l’emploi est également supérieur, et le taux de chômage inférieur. Tout les indicateurs semblent au vert pour les métropoles, si ce n’est le solde migratoire (ce qui n’est pas rien, soit dit en passant, les métropoles étant censées tirer leur force de leur plus grande attractivité).

Mais ces différences de moyenne ont-elles du sens ? Pour en juger, étant donné que ce qui nous intéresse, ce sont les 22 métropoles, le plus simple est de regarder les données pour chacune d’entre elles, et de voir comment elles se situent par rapport à ces moyennes. : sur les 22 métropoles, 10 ont un taux de croissance inférieur au taux de croissance moyen, 6 un solde naturel inférieur, 10 un solde migratoire inférieur, 7 un taux de croissance de l’emploi inférieur et 8 un taux de chômage supérieur.

nombre de métropoles dont la situation est moins bonne qu’en moyenne

Il ne s’agit pas d’une ou deux exceptions, mais d’un nombre importants de cas, qui font qu’on ne peut pas dire que les métropoles sont plus “performantes” que les autres territoires sur l’un de ces indicateurs. Tout ce que l’on peut dire, c’est que certaines métropoles sont plus “performantes” que la moyenne et d’autres non (et c’est vrai des autres catégories de territoires).

En complément, on peut regarder, dans l’ensemble des 22 métropoles, combien sont plus “performantes” sur tous les indicateurs : elles sont au nombre de 6, il s’agit de Bordeaux, Lyon, Nantes, Rennes, Orléans, Toulouse. Six autres métropoles ont un seul indicateur inférieur à la moyenne (Aix-Marseille, Clermont, Dijon, Montpellier, Strasbourg et Toulon). Deux métropoles sont moins “performantes” pour deux indicateurs (Brest et Paris), deux pour trois indicateurs (Grenoble et Lille), cinq pour quatre indicateurs (Metz, Nancy, Nice, Rouen, Tours) et une métropole pour tous les indicateurs (Saint-Etienne). Très difficile de parler d’avantage économique métropolitain, il n’y a plus que 6 métropoles sur les 22 qui semblent dans les clous.

Une autre façon de juger de l’effet métropolitain consiste à voir ce que cette appartenance explique dans les différences de taux de croissance ou de taux de chômage entre EPCI, en effectuant ce que l’on appelle des tests de comparaison de moyenne. J’ai réalisé ces tests, et j’ai effectué les mêmes pour juger d’un autre élément : l’effet de l’appartenance régionale. Ceci permet de voir si ce qui compte dans les “performances”, c’est plutôt d’être métropole, ou plutôt d’appartenir à telle ou telle région. Ou ni l’un ni l’autre, ou bien les deux.

variance expliquée par le fait d’avoir le statut de métropole et l’appartenance régionale, en % de la variance totale

Résultat des courses ? Le fait d’être métropole plutôt que communauté urbaine, communauté d’agglomération ou communauté de communes explique au mieux 2% des différences territoriales observées, autrement dit pratiquement rien. En revanche, l’appartenance régionale joue : très fortement sur le taux de chômage, fortement sur les soldes naturels et migratoires, et plus faiblement sur le taux de croissance de la population et de l’emploi. Dans tous les cas, les effets régionaux sont très supérieurs aux effets métropoles, comparativement négligeables. Pour le dire autrement, si vous voulez savoir quelque chose de la “performance” d’un territoire, mieux vaut savoir dans quelle région il se trouve, plutôt que de savoir s’il s’agit d’une métropole ou non.

Pour finir je vous propose ci-dessous le tableau complet pour les 22 métropoles, classées de la plus peuplée en 2013 à la moins peuplée. Les cellules surlignées correspondent aux valeurs des indicateurs inférieures à la moyenne pour l’ensemble des territoires, ce qui vous permet de visualiser les variables pour lesquelles les métropoles “sous-performent”.

valeurs de différents indicateurs pour les 22 métropoles instituées et pour l’ensemble des EPCI. En jaune les valeurs inférieures aux moyennes pour les taux de croissance et supérieures à la moyenne pour le taux de chômage

Impact économique de la crise – épisode 4 : brochure, données, podcast

La dernière brochure réalisée par le service que je pilote vient d’être mise en ligne sur le portail des territoires de la Nouvelle-Aquitaine. C’est la quatrième consacrée à la crise. Elle a été réalisée par deux chargés d’études de mon équipe, Etienne Fouqueray et Delphine Libaros. Vous pouvez y accéder en cliquant sur ce lien.

Point important : nous allons désormais mettre à disposition les données associées à chaque brochure. Dans nos brochures, nous faisons un focus systématique sur la Région Nouvelle-Aquitaine, mais nous exploitons dans la très grande majorité des cas des données pour l’ensemble du pays. En les mettant à disposition, des personnes d’autres régions intéressées par nos travaux peuvent utiliser les données que nous avons traitées. Nous mettons également à disposition des données complémentaires traitées mais non nécessairement présentées en détail dans la note. Pour télécharger les données, cliquez sur ce lien.

Comme indiqué dans mon dernier billet, nous avons présenté certains résultats de cette brochure et d’autres de brochures précédentes consacrées également à la crise lors d’une table ronde organisée à l’Espace Mendès-France, en croisant nos résultats avec ceux de France Stratégie. Vous pouvez revoir cette table ronde en cliquant ici.

N’hésitez pas à nous faire part de toute remarque que vous jugeriez utile à l’adresse générique ditp(at)nouvelle-aquitaine.fr.

L’impact économique de la crise Covid sur les territoires : une table ronde France Stratégie – Région Nouvelle-Aquitaine

Nous organisons une table ronde, jeudi 7 octobre 2021, de 18h30 à 20H30, à l’Espace Mendès-France de Poitiers, sur l’impact économique de la crise Covid sur les territoires de France, avec un focus particulier sur ceux de Nouvelle-Aquitaine. Cette table ronde est le premier produit de partenariats que le service “études et prospective” du pôle Datar de la Région Nouvelle-Aquitaine souhaite développer avec France Stratégie d’une part, et l’Espace Mendès-France d’autre part.

Cette table ronde, organisée en présentiel, en distanciel puis podcastable, sera découpée en deux parties : dans un premier temps, nous (France Stratégie et le service “études et prospective” de la Région) présenterons les résultats de nos études respectives. Dans un deuxième temps, des acteurs de deux territoires particulièrement impactés (Oloron-Sainte-Marie et Rochefort) et d’un territoire très largement épargné (la communauté de communes du Bazadais) témoigneront. Des temps d’échange entre les intervenants et avec les participants sont bien sûr prévus.

Vous trouverez sur cette page toutes les informations utiles : noms des intervenants, lien vers les études, lien pour assister à la table ronde à distance ou la visionner ultérieurement si vous n’êtes pas disponible jeudi. Ceux qui le souhaitent peuvent y assister en présentiel, nous mettrons à disposition pour l’occasion la dernière étude réalisée sur le sujet, dont vous avez le visuel de couverture en haut de ce billet (je partagerai le lien vers la version numérique dès qu’il sera disponible).

Réduire les inégalités, c’est possible !

C’est le titre d’un ouvrage à paraître (sous réserve de contributions suffisantes), piloté par l’Observatoire des inégalités, qui rassemblera les contributions/propositions de trente experts. J’ai contribué avec Michel Grossetti à cet ouvrage, avec un texte sur la question des inégalités territoriales.

L’ensemble des experts mobilisé est le suivant : Philippe Askenazy, Jean-Claude Barbier, Olivier Bouba-Olga, France Caillavet, Lucas Chancel, Christian Chavagneux, Tom Chevalier, Philippe Coulangeon, Thomas Coutrot, Nicole Darmon, Catherine Delgoulet, Francois Desriaux, François Dubet, Nicolas Frémeaux, Sébastien Goudeau, Julien Grenet, Michel Grossetti, David Guilbaud, Claire Hédon, Fabien Jobard, Thierry Lang, Clotilde Lemarchant, Pierre Madec, Jacques de Maillard, Dominique Méda, Pascale Novelli, Nicolas Oppenchaim, Ariane Pailhé, Dominique Pasquier, Claire Rodier, Rachel Silvera et Anne Solaz.

Si vous souhaitez soutenir ce projet de publication, vous pouvez contribuer sur cette page.

Géographie de l’industrie : que pèsent les territoires ruraux ?

L’Insee a proposé il y a quelques mois une nouvelle définition du rural : sont considérées comme rurales les communes peu denses ou très peu denses. J’ai proposé une analyse de cette nouvelle définition dans un texte publié sur le portail des territoires de la Région Nouvelle-Aquitaine, ainsi que dans un texte un peu modifié publié par Géoconfluences.

Dans le prolongement de ce premier travail, nous avons analysé au sein du Service “études et prospective” du pôle Datar de la Région la géographie de l’activité économique avec un focus sur l’industrie et la Nouvelle-Aquitaine, ce qui a donné lieu à la production d’une nouvelle note que vous pouvez visualiser ici.

En voici les principaux résultats :

  • La part du rural dans la population de France métropolitaine est de 33%, de 22% dans l’ensemble des actifs occupés, de 17% dans le sous-ensemble des salariés du secteur privé hors agriculture, et de 23% du nombre d’établissements dans ce même sous-ensemble,
  • Les variations sectorielles sont importantes : 80% de l’emploi agricole se situe en milieu rural, 31% de l’emploi industriel et 30% de la construction. Au sein même de l’industrie, le poids du rural va de 9% pour le secteur « fabrication d’autres matériels de transport » à 67% pour le secteur « autres industries extractives » en nombre de salarié, et de 15% pour le secteur de l’habillement à 70% toujours pour les « autres industries extractives » en nombre d’établissements,
  • La Région Nouvelle-Aquitaine est une des régions les plus rurales de France : 51% de la population y réside, 28% des actifs occupés, 43% des salariés et 50% des établissements de l’industrie. 29 des 33 secteurs industriels présents en Nouvelle-Aquitaine sont plus présents dans le rural en région qu’en France,
  • Sur la base des effectifs industriels, nous avons construit une typologie qui croise un indice de spécialisation relative, pour identifier les secteurs plus présents en région que France entière, et un indice de ruralité relative, pour identifier les secteurs plus présents en milieu rural en région que dans l’ensemble national,
  • Il s’avère que ces deux indicateurs sont très peu liés : certains secteurs spécifiques à la région sont sous-représentés en milieu rural (autres matériels de transport, fabrication d’équipements électriques), d’autres sont surreprésentés en milieu rural (industrie des boissons, industrie du papier et du carton, travail du bois…). Parmi les secteurs non spécifiques à la région (moins présents qu’ailleurs), certains sont sous-représentés en milieu rural (industrie pharmaceutique ; informatique, électronique et optique), d’autres y sont surreprésentés (métallurgie, automobile, industrie textile…).

Je vous laisse découvrir le détail dans la note, ainsi que les cartes et les tableaux associés. On envisage plusieurs prolongements dans les mois qui viennent, notamment une analyse de la dynamique comparée des secteurs d’activité selon le type de territoires.

Géographie des taux de chômage : une forte inertie, quelques mobilités

Nous travaillons au sein du Service Etudes et Prospective du Pôle Datar de la Région Nouvelle-Aquitaine sur la géographie des taux de chômage, à différentes échelles géographiques (départements, zones d’emploi, EPCI), ainsi que sur le lien entre la dynamique de l’emploi et la dynamique du chômage. L’objectif est d’identifier des territoires qui sont dans une situation relative plus problématique, de documenter progressivement les déterminants de leur situation, pour agir ensuite plus efficacement et réduire les problèmes auxquels ils sont confrontés.

Ce travail a donné lieu à la production d’une première note disponible sur le portail des territoires de la Région, à laquelle vous pouvez accéder en cliquant ici. On mobilise le taux de chômage au sens du recensement, dont la définition est plus large que la définition traditionnelle, elle inclut pour partie ce que l’on appelle le halo du chômage (sont notamment comptabilisées les personnes qui se déclarent spontanément à la recherche d’un emploi).

Si le taux de chômage évolue avec le temps, à la hausse où à la baisse, l’analyse de la géographie des taux de chômage révèle une forte inertie : la situation relative des territoires bouge peu, ceux à plus fort taux de chômage que la moyenne restent globalement à plus fort taux de chômage, ceux à plus faible taux restent à plus faible taux. On a du mal à faire converger les taux à la baisse. Dans la note, on montre par exemple que les taux de chômage observés au recensement millésime 2012 (qui couvre la période 2010-2014) à l’échelle des EPCI “expliquent” 93% des taux de chômage du recensement millésime 2017 (qui couvre la période 2015-2019). Quand je dis “explique”, il s’agit en fait d’une corrélation, d’où les guillemets : ce qui est calculé, c’est le coefficient de corrélation entre les taux de chômage d’une année et ceux de l’autre année, un coefficient de 0,93 signifie que 93% des différences géographiques observées en 2017 peuvent être expliquées par les différences observées en 2012.

En complément du document, j’ai analysé depuis les taux de chômage (au sens de l’organisation internationale du travail cette fois, pas au sens du recensement) à l’échelle des départements : les taux 2010 “expliquent” 88% des taux 2019. Ceux de 2003 en “expliquent” encore 75%. Plus on s’éloigne dans le temps, moins le lien est important, heureusement, mais les taux de 1982 “expliquent” encore, malgré tout, 31% des taux de 2019.

Les deux graphiques ci-dessus représentent les nuages de points départementaux, chaque numéro correspond au numéro du département, les numéros en rouge correspondant aux départements de Nouvelle-Aquitaine. On voit la force du lien entre les taux de 2010 et ceux de 2019, et le lien beaucoup plus faible entre les taux 2019 et ceux de 1982 (pour information, il n’y a pas eu de changement radical dans la géographie des taux de chômage entre 2019 et 2020, la corrélation dépasse les 95%).

Une forte inertie, donc, mais quelques mobilités au sein de la distribution des taux de chômage. S’il n’y avait pas de mobilité, les coefficients seraient de 100%. On peut donc identifier les territoires qui ont connu les plus fortes évolutions dans leur situation relative, soit à la hausse (dégradation relative du taux de chômage), soit à la baisse (amélioration relative du taux de chômage). Sur cette base, dans le document, on identifie les territoires de Nouvelle-Aquitaine  qui non seulement ont des taux de chômage élevés, mais qui en plus connaissent une dégradation relative de leur situation, ce qui pourrait justifier une attention plus importante.

L’autre élément sur lequel on insiste ensuite est la très faible relation entre croissance de l’emploi et dynamique du chômage : ce n’est pas parce qu’on créé beaucoup d’emplois sur un territoire que le nombre de chômeurs ou le taux de chômage baissent, et ce n’est pas parce qu’on en créé peu, voire que l’emploi diminue, que le taux de chômage augmente. On observe en fait toutes les situations : croissance de l’emploi et du chômage, croissance de l’emploi et baisse du chômage, baisse de l’emploi et hausse du chômage, baisse de l’emploi et du chômage. Ceci peut résulter d’un large ensemble de déterminants : des zones attirent de la population, créé de l’emploi, mais pas suffisamment pour pourvoir les besoins, d’où la hausse du chômage ; d’autres zones, parfois les mêmes, proposent des emplois saisonniers ou intérimaires, ce qui peut résulter en une hausse du taux de chômage annuel moyen ; dans d’autres cas, les emplois créés ne peuvent être pourvus par les personnes au chômage, parce que ces personnes ne disposent pas des compétences recherchées, ou qu’elles sont confrontées à d’autres problèmes (logement, transport, santé, garde d’enfants, …) ; des territoires à croissance négative de l’emploi voient le chômage diminuer parce que les personnes qui sont à la recherche d’un emploi quittent le territoire ; etc.

En collectant des éléments plus précis sur la situation des territoires, on doit pouvoir mieux agir. Par exemple, lorsqu’on se trouve dans un territoire à fort chômage et faible création d’emploi, on peut se dire que des actions en termes de développement économique sont souhaitables. Quand on se trouve dans des territoires à forte dynamique d’emploi, ce n’est sans doute pas la priorité, des actions en termes de formation, d’orientation, voire de santé, de mobilité, de logement, …, sont préférables, en fonction des problèmes plus précis identifiés. C’est à ce travail d’identification plus précise des problèmes à traiter auquel nous allons nous atteler dans les prochains mois, en nous appuyant notamment sur la connaissance terrain des collègues de l’institution régionale et des acteurs des territoires concernés.

Impact territorial de la crise : la situation à fin décembre 2020

Après une première analyse de la situation par région et zone d’emploi à fin juin 2020 et une deuxième analyse à fin septembre 2020, nous avons réalisé une étude de l’impact territorial de la crise à fin décembre 2020, à partir du même jeu de données, l’emploi privé hors agriculture, et en suivant la même méthodologie : analyse de l’évolution de l’emploi par territoire et par secteur et décomposition de cette évolution pour identifier l’ampleur respective des effets de spécialisation et des effets dits “locaux”.

Cette étude a cette fois été réalisée au sein du groupe “prospective et connaissance territoriales”  de Régions de France. Il s’agit d’une première note, qui a vocation à être suivie par d’autres. Vous pouvez en voir la synthèse et la télécharger ici. Ci-dessous une des cartes du document.

Elle est également disponible sur le portail des territoires, à la rubrique études et prospective, du site de la Région Nouvelle-Aquitaine. Quatre documents relatifs à l’impact économique de la crise sont désormais téléchargeables  :

Nous allons continuer à produire des analyses de cet impact. Prochaine livraison : une analyse à une échelle plus fine, non plus à l’échelle des zones d’emploi mais à celle des EPCI, d’ici fin juin 2021 si tout va bien.

Le saviez-vous ? Les “aires d’attraction des villes” ne sont pas des aires d’attraction des villes…

L’Insee a proposé il y a quelques mois un nouveau zonage du territoire français en “aires d’attraction des villes”, qu’il vient de remobiliser pour distinguer différents types de territoires ruraux (le rural sous l’attraction d’une ville et le rural hors attraction d’une ville en quelque sorte, j’y reviens plus loin). Or, cela pose un problème particulièrement important : les aires d’attraction des villes, en effet, ne sont pas des aires d’attraction des villes.

Je précise le problème : l’Insee s’est appuyé sur un indicateur et des procédures de calcul pour définir un nouveau zonage du territoire, suite à quoi il a décidé de donner un nom à ce zonage. Or, il y a un écart abyssal entre ce qui est mesuré et le nom attribué.

Ceci est tout sauf neutre : une fois le zonage défini, ce que vont retenir la plupart des personnes, c’est le nom retenu, pas l’indicateur sous-jacent, ni la procédure de calcul. Si je vous dis par exemple que la commune où vous résidez est dans l’aire d’attraction de telle ville, vous allez imaginez des choses, cela va contribuer à forger vos représentations des territoires et des relations qu’ils entretiennent entre eux. Tiens, prenez quelques instants avant de poursuivre la lecture de ce billet : qu’est-ce que vous imagineriez de ce qu’il pourrait y avoir comme relations entre votre commune de résidence (où celle d’une de vos connaissances si vous résidez dans une “grande” ville) et la “grande” ville d’à côté, si je vous dis que votre commune de résidence (où celle de votre connaissance)  est dans l’aire d’attraction de cette ville ? Jouez le jeu vraiment… ça y est ? Bien, poursuivons.

En fait, si l’on commence à lire la définition des aires d’attraction des villes, on se rend compte que l’objectif initial de l’Insee est ambitieux et vise en effet à identifier ce que l’on pourrait bien appeler des “aires d’attraction des villes” :

L’aire d’attraction d’une ville est un ensemble de communes (…) qui définit l’étendue de l’influence d’un pôle de population et d’emploi sur les communes environnantes

Sauf que cela n’est pas simple à mesurer, car l’influence peut être multidimensionnelle : si vous avez vraiment joué le jeu, vous vous êtes peut-être dit que si votre commune est dite dans l’aire d’attraction de la ville d’à côté, c’est sans doute parce que beaucoup de personnes de votre commune vont y faire leur courses, ou vont y travailler, ou bien c’est là qu’ils se rendent pour aller au cinéma, ou pour pratiquer telle ou telle activité sportive, ou s’impliquer dans telle ou telle association,ou pour se soigner, ce genre de choses.

En fait non, trop compliqué à mesurer et on n’a pas toutes les données. Donc l’Insee s’est appuyé sur un seul indicateur : les mobilités domicile-travail. Une commune va être considérée comme appartenant à l’aire d’attraction d’une ville si 15% au moins des habitants de cette commune en emploi travaillent dans cette ville. C’est très bien précisé dans la définition de l’Insee, bien sûr, mais je ne pense pas que les journalistes ou les politiques qui vont mobiliser les études parlant d’aire d’attraction de telle ou telle ville vont prendre le temps de revenir à la définition :

L’aire d’attraction d’une ville (…) définit l’étendue de l’influence d’un pôle de population et d’emploi sur les communes environnantes, cette influence étant mesurée par l’intensité des déplacements domicile-travail (souligné par moi)

Premier problème, donc, la méthode retenue par l’Insee ne permet au mieux de ne mesurer qu’une seule chose : l’attraction éventuelle exercée par une ville sur des communes environnantes vis-à-vis de l’emploi. Oubliez donc l’idée que cela mesure l’influence de la ville sur les lieux où les gens vont faire leurs courses, vont au cinéma, pratiquent leurs loisirs, vont se soigner, … , ce n’est pas le cas.

Mais ce n’est pas le seul problème. Ce dont dispose l’Insee, ce sont de données sur les individus en emploi, la commune où il résident et la commune où ils travaillent. Comme expliqué plus haut, dès lors que 15% des individus de telle commune travaillent dans telle ville, on va rattacher la commune à la ville. Mais on ne sait absolument rien de la trajectoire de ces individus, des raisons qui font qu’ils habitent à tel endroit et qu’ils travaillent à tel autre. Pourtant, le terme retenu par l’Insee, celui “d’attraction”, n’est pas neutre : il sous-entend que les individus qui résident dans telle commune ont été attirés par la commune où ils travaillent, pour l’emploi. Or, on n’en sait rien, derrière un fait, “monsieur ou madame X réside à tel endroit et travaille à tel autre”, peut se cacher tout un ensemble d’histoires différentes.

Prenons l’exemple d’un jeune couple en fin d’études universitaires, qui réside sur Bordeaux (ou sur Toulouse, ou sur Poitiers, …, pensez à la ville que vous souhaitez). A la fin de leurs études, ils trouvent du travail dans leur commune de résidence. Quelques années plus tard, ils ont un enfant, leur logement est trop petit, ils veulent en changer pour un logement plus grand. Problème, les prix sont trop élevés sur Bordeaux, ils décident donc de louer ou d’acheter un logement dans une commune à distance de Bordeaux mais continuent d’y travailler. Supposons qu’ils soient assez nombreux dans le même cas dans leur nouvelle commune de résidence (allez, disons au moins 15% des personnes en emploi). Cette commune sera alors dite dans l’aire d’attraction de Bordeaux. Mais si on y réfléchit, et si cette petite histoire résume la tendance dominante, on ne devrait pas parler “d’aire d’attraction de la ville”, mais “d’aire de répulsion de la ville” (“d’aire de répulsion résidentielle de la ville” si on veut être plus précis)  : la ville n’a pas attiré pour l’accès à l’emploi, elle a repoussé pour l’accès au logement, en raison de prix trop élevés. Pourquoi l’Insee n’a pas choisi de baptiser son zonage “aire de répulsion des villes” ? Cela aurait été tout aussi cohérent (donc tout aussi réducteur et tout aussi trompeur).

On peut prendre une autre petite histoire : en fait, le couple dont je viens de parler avait les moyens d’accéder à un logement sur Bordeaux, mais ils avaient envie de s’installer à la campagne, dans une commune dite rurale, pour des raisons qui leur sont propres (et qui peuvent elles-mêmes être très diverses). Ils ont donc décidé d’y louer ou d’y acheter un logement. Idem, supposons que ce type de processus domine : on ne devrait pas parler d’aire d’attraction de la ville, mais “d’aire d’attraction du rural”, plus précisément “d’aire d’attraction résidentielle du rural”.

Le terme “aire d’attraction des villes” englobe en fait tous ces phénomènes, sans que l’on sache l’importance respective de chacun. On peut sans grand risque de se tromper se dire que ces différents processus sont à l’œuvre (la ville attire, la ville repousse, la campagne attire, la campagne repousse, du point de vue de l’emploi, ou du point de vue du travail) et que leur importance relative est sans doute variable dans le temps et dans l’espace. Des études permettant de révéler et de quantifier la diversité des trajectoires à la fois géographiques, résidentielles et professionnelles des individus seraient dans cette perspective particulièrement intéressantes (si certains ont vu passer des choses, je suis preneur). En attendant, aucun des termes que j’ai proposé ne permet d’embrasser cette complexité du monde social, donc autant ne pas l’y réduire.

Quelle alternative ? L’Insee aurait dû retenir un terme plus neutre, pour ne pas biaiser les représentations des acteurs.A minima, il aurait mieux valu parler “d’aires d’influence des villes” que “d’aires d’attraction des villes”, pour signifier que l’influence peut être positive (ce que laisse penser le terme “attraction”) ou négative (“répulsion”). C’est d’ailleurs un peu ce que vient de faire l’Insee pour caractériser la diversité des mondes ruraux : l’institut a croisé la nouvelle définition du rural (qui pour le coup me semble satisfaisante, j’en parle ici) au zonage en aires d’attraction des villes, mais, curieusement, il ne parle pas de “rural sous l’attraction d’une ville”, mais de “rural sous l’influence d’un pôle”. Le terme d’attraction a disparu, remplacé par celui d’influence, et on ne parle pas de “la ville” mais “d’un pôle”, alors pourtant que c’est bien le zonage nommé “aires d’attraction des villes” qui a été utilisé. Ajouter immédiatement et systématiquement “sous l’influence d’un pôle d’emploi” aurait été encore un peu mieux. On aurait alors un zonage en “aires d’influence des pôles d’emploi” plutôt qu’en “aires d’attraction des villes”. Convenez que ce n’est déjà pas pareil quand on entend ces termes.

Ce n’est cependant pas suffisant, car cela reste urbano-centré (c’est forcément “la ville” ou “le pôle” qui influence). Si l’on veut être précis et nommer ce que mesure véritablement l’Insee, le zonage devrait s’appeler quelque chose comme “aires légèrement préférentielles domicile-travail”. Je dis “légèrement préférentielle”, car le seuil de 15% est relativement bas (en creux, en effet, cela signifie que jusqu’à 85% des personnes en emploi ne travaillent pas dans la ville d’à côté). Retenir le terme “domicile-travail” signale qu’on ne s’appuie que sur des données qui résument le lien à l’emploi, à travers des données sur les mobilités domicile-travail, pas sur d’autres liens, qui sont potentiellement nombreux, et qu’on ne sait pas si c’est le lieu d’emploi qui a été décisif, ou le lieu d’habitation. Enfin, je n’emploie pas le terme d’attraction, ni de répulsion, car on ne sait pas ce qui se cache derrière les choix de lieux de résidence et de travail des personnes concernées. S’agissant de la volonté de caractériser la diversité du monde rural, on ne devrait pas parler de “rural hors influence d’un pôle” ou de “rural sous l’influence d’un pôle”, mais de “rural situé au sein d’une aire (légèrement) préférentielle domicile-travail” et de rural situé en dehors de telles aires.

Peut-être peut-on trouver mieux comme termes, mais vous comprenez l’idée. Et j’insiste, ce n’est pas une question anecdotique : les mots ont du sens, ils influent sur les représentations des acteurs, notamment des politiques, qui vont, sur la base de leurs représentations, se forger une vision du monde et définir en conséquence des politiques publiques. Changer les mots, c’est changer les représentations et donc l’action concrète.

Territoires zéro chômeur de longue durée : rapport final du Comité Scientifique

Le rapport final du Comité Scientifique d’évaluation de l’expérimentation “territoires zéro chômeur de longue durée” vient d’être mis en ligne. Il est composé de différents documents :

Nous avions terminé le rapport intermédiaire par un ensemble de pistes d’amélioration (voir les pages 14 et 15 du rapport intermédiaire). Nous terminons le rapport final sur des points d’attention, sur lesquels le Comité Scientifique a convergé :

Les structures créées ont vraisemblablement contribué à améliorer la trajectoire en emploi, et plus largement le bien être, des bénéficiaires de l’expérimentation (santé, insertion sociale, confiance en soi, etc.). Le rôle joué par le CDI dans cette dynamique d’amélioration est probablement majeur dans l’horizon lointain et le sentiment de sécurité professionnelle et financière qu’il confère. Dans une logique d’efficience des dispositifs publics, cet effet positif sur l’emploi doit encore être comparé avec celui induit par d’autres dispositifs d’insertion professionnelle (contrats aidés, insertion par l’activité économique notamment) ;

La notion de privation durable d’emploi permet une grande souplesse dans les embauches et peut ainsi permettre de tenir compte des aspects protéiformes de la précarité professionnelle. Dans cette perspective, une standardisation des pratiques d’embauche impliquant les comités locaux d’emploi reste à trouver pour permettre une transparence des modalités de recrutement et une réelle équité sur l’ensemble du territoire.

Les objectifs fixés aux structures (donner du travail à toutes les personnes privées d’emploi, non concurrence, impératif de dégager des résultats financiers) peuvent apparaître en contradiction entre eux et induire des tensions fortes au sein des structures, ce qui a contraint certaines EBE à des ajustements. Si certaines évolutions par rapport au modèle initial semblent les bienvenues (notamment en matière de professionnalisation des équipes encadrantes et de structuration de management), d’autres peuvent susciter des interrogations et appellent à une attention soutenue (malgré une politique d’embauche plus ciblée il subsiste quelques recrutements dont l’éloignement à l’emploi pose question ; le critère de non-concurrence des activités semble soumis à une interprétation variable).

Les externalités territoriales existent peut-être à un niveau très fin, mais apparaissent à ce stade trop limitées pour avoir un effet réellement significatif. Si l’insertion institutionnelle au niveau local joue un rôle primordial pour le développement et la bonne insertion dans le maillage économique local, les dernières évolutions soulignent la nature parfois fluctuante de cette implication institutionnelle. Dès lors, un engagement financier des collectivités territoriales doit permettre d’assurer une implication de ces acteurs sur la durée. Par ailleurs, si les effets territoriaux ne semblent pas se matérialiser à ce stade, des effets en termes de concurrence peuvent exister, voire s’amplifier en cas de forte extension de l’expérimentation. Des travaux d’évaluation supplémentaires sur ce point pourraient être entrepris ultérieurement et les gardes fous à établir dans les territoires pourraient être renforcés.

Au final, si l’évaluation menée a permis de faire apparaître des résultats tangibles, celle-ci n’a pu aborder tous les aspects couverts par cette expérimentation complexe : en particulier, les enjeux en termes d’aménagement du territoire et d’impact sur le tissu économique local restent des questions d’évaluation à instruire pour la suite. Cela pourrait justifier un élargissement du champ d’action de l’évaluation au-delà de l’axe central conféré jusqu’à présent sur le retour à l’emploi.

Je remercie très sincèrement l’ensemble des membres du Comité Scientifique, les personnes de la Dares pour l’énorme travail réalisé, ainsi que les équipes mandatées pour les travaux de terrain, qui ont également fait un travail remarquable cette année encore, ans un contexte pour le moins difficile. Je vous encourage à ce titre à lire attentivement leurs rapports, qui ont été une source essentielle de notre analyse.