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Le vote le Pen, un vote rural ?

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Les résultats du vote à peine tombés, les analyses se multiplient. J’ai entendu, entre autres choses, à de nombreuses reprises, des commentateurs indiquer que le vote le Pen augmentait à mesure que l’on s’éloignait des villes. Est-ce bien le cas ? La réponse peut sembler en apparence paradoxale : oui, le vote le Pen est plus important dans le monde rural, mais non, ce n’est pas parce qu’on vit dans le monde rural qu’on vote plus le Pen. Or je pense qu’au moins certains commentateurs, et sans doute certains de ceux qui les écoutent, font la confusion entre ces deux idées.

Pour bien comprendre ce que je veux dire, je vous propose d’analyser la géographie du vote, à l’échelle des communes de France métropolitaine, en me focalisant sur le cas de Marine Le Pen, donc, et en comparant les résultats aux deux tours de l’élection, pour 2017 et pour 2022.

Mon objectif étant d’identifier l’influence éventuelle du degré de ruralité sur le vote, il convient de définir ce que l’on entend par commune rurale et par commune urbaine. Le mieux est de s’appuyer sur la nouvelle définition de la ruralité définie par l’Insee, définition basée sur la grille communale de densité : une commune rurale est une commune très peu dense ou peu dense, une commune urbaine est une commune très dense ou de densité intermédiaire (voir ici pour une présentation de cette nouvelle définition).

88% des communes sont rurales, elles concentrent 33% de la population au sens du recensement millésime 2019 et 37% des inscrits au 2ème tour de l’élection présidentielle de 2022.

Fort de cette définition, on peut comparer la moyenne des scores obtenus par Marine le Pen aux deux tours des deux dernières élections présidentielles. Commençons par comparer les résultats bruts, en dehors de toute autre considération.

Le tableau se lit de la façon suivante : le fait d’être une commune rurale plutôt qu’une commune urbaine augmente le score de Marine le Pen au premier tour de l’élection présidentielle de 2017 de 6,6 points de pourcentage en moyenne.  En 2022, l’augmentation est en moyenne de 8,6 points de pourcentage. Résultats sans aucune ambiguïté : les scores de la candidate du rassemblement national sont en moyenne bien plus importants dans le monde rural que dans le monde urbain, de 7 à 9 points aux premiers tours, de plus de 10 points aux deuxièmes tours.

Il y a cependant une autre information importante contenue dans le tableau : la part expliquée par le caractère rural des communes dans l’ensemble des différences de scores que l’on observe entre ces mêmes communes. On constate alors que les différences moyennes de résultats entre communes rurales et communes urbaines sont certes importantes, mais cette caractéristique n’explique qu’une part relativement faible de l’ensemble des différences constatées, moins de 20% dans tous les cas. Dit encore autrement : entre 81% et 88% des différences de scores entre rural et urbain s’expliquent par autre chose que le caractère rural ou urbain des communes.

Par ailleurs, une analyse plus satisfaisante des différences de scores entre communes consiste à intégrer non seulement leur dimension rurale ou urbaine, mais aussi des variables permettant de saisir les différences de composition sociale des territoires. Supposons pour illustrer que le vote le Pen soit en moyenne moins important chez les jeunes. Si la part des jeunes est plus faible dans les communes rurales, on s’attendra à ce que le score de Marine le Pen y soit plus fort, toute chose égale par ailleurs, non pas en raison du caractère rural de la commune stricto sensu, mais parce que la composition par âge y est différente.

Dans cette perspective, j’ai  comparé à nouveau les moyennes de scores entre communes rurales et communes urbaines en neutralisant certains de ces effets de composition, à l’aide d’un nombre volontairement réduit de variables : la part des diplômés du supérieur, la part des personnes de 65 ans et plus, la part des personnes de 15 à 29 ans et la part des immigrés dans la population. J’ai également introduit une indicatrice régionale. La question est de savoir si, à caractéristiques sociales introduites dans le modèle égales, et à région identique, on observe encore, ou non, des différences entre communes urbaines et communes rurales.

L’introduction de ces nouvelles variables change tout : l’effet ruralité est significativement réduit, le fait d’être une commune rurale plutôt qu’une commune urbaine n’augmente le score de Marine le Pen que, au plus, d’un peu plus d’un point de pourcentage. On constate également que l’introduction de ces variables améliore considérablement l’explication des différences de vote qui atteint voire dépasse les 80%. Il s’avère donc que, à caractéristique sociale identique, le fait de vivre dans une commune rurale plutôt que dans une commune urbaine ne conduit que très peu à voter plus le Pen.

Pour mesurer plus précisément le jeu des différentes variables, vous trouverez ci-dessous le tableau complet des résultats. Le coefficient associé à chaque variable vous donne l’effet de la variable sur le score de Marine le Pen (tous les coefficients sont statistiquement significatifs).

Guide de lecture : quand la part des diplômés du supérieur augmente d’un point de pourcentage, le score de Marine le Pen diminue de 0,5 point au premier tour de 2017 et de 0,7 point au deuxième tour de 2022. Le fait d’être une commune bretonne plutôt qu’une commune d’Auvergne-Rhône-Alpes diminue en moyenne de 7,8 points de pourcentage son score au premier tour de 2017 et de 11,2 points au deuxième tour de 2022.

On constate que le vote de Marine le Pen diminue quand la part des diplômés augmente, quand la part des jeunes ou des personnes âgées augmente, et quand la part des immigrés dans la population augmente. On observe également des effets régionaux marqués : effet très négatif sur son score d’être une commune de Bretagne, des Pays de la Loire, puis de Nouvelle-Aquitaine, effet très positif sur son score d’être une commune de PACA, de Corse, des Hauts-de-France ou de Grand Est.

Au final, contrairement à ce qu’une analyse sommaire de la géographie des votes pourrait laisser penser, le fait de vivre dans le rural ne conduit pas à voter plus pour Marine le Pen, pas plus que le fait de vivre dans l’urbain ne conduit à voter moins pour elle. Si le score de Marine le Pen augmente quand on s’éloigne des villes, c’est avant tout lié à la composition sociale des territoires, ainsi qu’à des effets macro-régionaux.

Vote rural, vote urbain : une distinction peu opérante

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Je reviens à la charge sur l’analyse des votes, suite à un message reçu sur Linkedin, qui renvoyait sur le post ci-dessous, représentatif de tout un ensemble d’interprétations du vote du premier tour (il ne s’agit donc pas de dénoncer les propos de l’auteur du post, mais de les déconstruire) :

La personne qui m’a écrit me demandait ce que je pensais de ce post, compte-tenu de ma tendance à critiquer les discours opposants métropoles, villes moyennes et monde rural. Or, le post semble interpréter les résultats à l’aune d’une fracture territoriale, qui opposerait monde urbain et monde rural (ou Métropoles et France périphérique pour reprendre le vocabulaire le plus usuel), et qui semble bien réelle. Voici des éléments d’analyse.

Le premier problème avec cette carte, c’est qu’elle donne à voir, pour chaque commune, le candidat arrivé en tête, si bien qu’on a l’impression, quand une commune est en bleue, que tous les habitants de ladite commune ont voté le Pen, et quand elle est en beige, que tous ont voté Macron, ce qui n’est pas le cas. Mieux vaut s’en remettre aux pourcentages obtenus par les candidats. En l’occurrence, je vous propose de me concentrer sur Macron et le Pen, et d’analyser les scores sur la base de la grille communale de densité, qui permet de distinguer le monde urbain (communes très denses et de densité intermédiaire) et le monde rural (communes peu denses et très peu denses).

votes obtenus par les deux premiers candidats au premier tour de la présidentielle de 2022 (%)

Les votes en France métropolitaine varient selon le degré de densité, un peu pour Macron, plus fortement pour le Pen, avec environ dix points d’écarts entre les communes très denses et les autres. Les résultats pour la Moselle sont peu différents, si ce n’est que le vote Macron y est un peu plus faible et que le vote le Pen y est plus nettement plus fort.

Le problème est que ces différences sont liées en partie aux différences de composition sociale des territoires : supposons que les ouvriers votent plus souvent le Pen que les autres catégories sociales, et qu’ils soient plus présents dans les communes peu denses et très peu denses, on s’attend à ce que le vote le Pen soit plus fort dans ces communes, non pas parce qu’elles sont « rurales », mais parce que la composition des personnes qui y vivent est différente.

Distinguer entre ces effets de composition et les effets de densité est essentiel, pour ne pas mésinterpréter les votes. Si on ne le fait pas, on s’expose à des interprétations du type : les personnes qui vivent dans le rural votent plus souvent pour le Pen, car ils sont moins tolérants, ils ne sont pas ouverts aux autres, moins ouverts à la diversité à laquelle ils ne sont pas confrontés au quotidien, ils pâtissent d’un faible degré d’urbanité, etc.

J’ai procédé ailleurs à une analyse qui permet de distinguer effets de composition et effets de densité. Méthodologiquement, il s’agit « d’expliquer » les votes en ne retenant que la densité comme variable (on obtient alors des effets bruts), puis en retenant d’autres variables à côté de la densité, pour obtenir des effets nets. Plus précisément, j’ai retenu dans mon analyse la part des personnes diplômées du supérieur, le taux de chômage, la part des plus de 65 ans, la part des 15-29 ans et la part des immigrés (j’ai également intégré une indicatrice régionale pour la France métropolitaine).

effets bruts et effets nets de la densité sur les scores des deux premiers candidats au premier tour de l’élection présidentielle de 2022 (%)

La partie haute du tableau reprend les résultats pour l’ensemble de la France métropolitaine, la partie basse pour la Moselle. Je vous explique comment lire le tableau, en prenant l’exemple de sa partie haute , le chiffre de -1,4 de Macron pour les communes de densité intermédiaire : ce qu’il signifie, c’est qu’en moyenne, en France métropolitaine, le score de Macron est inférieur de 1,4 point de pourcentage dans les communes de densité intermédiaire, par rapport à son score dans les communes très denses (qui sont prises comme modalité de référence). Quand on neutralise les effets de composition, on constate que l’effet “densité intermédiaire plutôt que forte densité” passe de -1,4 à +0,1 point de pourcentage.

Que ce soit en France métropolitaine ou dans le département de la Moselle, le résultat principal est que l’effet de la densité sur le vote le Pen est très sensiblement réduit, il passe de plus de 10 points à 1 ou deux points. De plus, en Moselle, les coefficients attachés aux communes de densité intermédiaire, peu denses et très peu denses ne sont pas significativement différents de 0 (pas de différence statistiquement significative au seuil de 1% pour le score de le Pen entre les différents types de communes).

Un autre résultat intéressant pour la Moselle est que l’effet de densité s’inverse pour Macron : il est négatif quand on analyse l’effet brut, il devient positif quand on analyse l’effet net. Ceci signifie qu’à caractéristique identique, en Moselle, les personnes vivant dans les communes moins denses ont plus voté pour Macron que celles vivant dans des communes plus denses. Ce n’est pas le cas ailleurs en France, les effets de densité restent négatifs pour Macron quand la densité diminue.

A caractéristiques identiques, les écarts de vote entre monde rural et monde urbain sont donc limités. Si l’on observe des différences, c’est, pour l’essentiel, parce que les caractéristiques des populations qui y vivent diffèrent. On peut donc en déduire que les interprétations à coup de gradient d’urbanité sont à prendre avec d’infinis précautions, pour dire le moins.

Ceci étant, il reste des effets de densité en France métropolitaine, limités mais significatifs. Comment peut-on l’expliquer ? Première hypothèse : les variables mobilisées ne capturent qu’une partie des différences de composition sociale, si je pouvais les capturer totalement, les effets de densité disparaîtraient.  Deuxième hypothèse, qui a ma préférence : en dehors des effets de composition, il existe des différences significatives entre monde rural et monde urbain, notamment en matière d’accessibilité aux services et aux équipements, qui peuvent conduire à des différences dans les votes.

Ceci me permet d’insister pour finir sur un point important : je dénonce souvent l’opposition entre métropoles, villes moyennes, petites villes et monde rural, mais c’est sur le plan de la capacité à innover ou à créer des emplois. Ceci ne signifie pas qu’il n’existe aucune différence entre ces catégories de territoires : il en existe, notamment sur ce sujet des services à la population. Ce qui me conduit à plaider pour qu’on arrête de croire que l’horizon indépassable de la création de richesse et d’emploi, ce sont les métropoles, d’une part, et qu’on se focalise sur les enjeux d’aménagement et d’équipement des territoires, en se préoccupant de ceux qui pâtissent d’un déficit en la matière, d’autre part.

Suite à des demandes, voici en complément les résultats obtenus pour Jean-Luc Mélenchon :

Présidentielles 2022 : quelle(s) géographie(s) du vote ?

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Les résultats du premier tour de l’élection présidentielle à peine tombés, des cartes sur la géographie du vote commencent à circuler. La tendance dominante consiste à proposer des cartes des candidats arrivés en tête, à l’échelle des communes (France Info par exemple) ou des départements (Huffigton Post, France Bleu), façon très réductrice de présenter les choses. C’est que cartographier les résultats du vote est un exercice périlleux et tout sauf anodin. Sur le sujet, je recommande particulièrement la lecture de cet article d’Aurélien Delpirou, joliment titré « l’élection, la carte et le territoire : la victoire en trompe l’œil de la géographie », qui date des dernières élections mais qui reste d’actualité.

Pour ma part, j’ai décidé de ne pas faire de carte, mais de me livrer à de petits exercices statistiques, avec en tête les interrogations suivantes : le score au premier tour d’Emmanuel Macron, de Marine Le Pen ou de Jean-Luc Mélenchon est-il plus important dans les communes rurales ou dans les communes urbaines ? En Ile-de-France, en Nouvelle-Aquitaine ou dans le Grand Est ? Dans les communautés de communes ou dans les communautés d’agglomération ? Parmi ces différents effets (effet rural/urbain, effet d’appartenance régionale ou effet d’inclusion dans tel ou tel type d’intercommunalité), quel est le plus déterminant ?

Pour commencer à apporter des réponses, j’ai exploité les résultats du premier tour des présidentielles 2022 à l’échelle des communes de France métropolitaine. Or, il s’avère que si on trouve bien des effets géographiques, ils sont variables selon les candidats, et ils n’expliquent pas tout.

Prenons l’exemple du caractère rural ou urbain des communes. Pour le mesurer, je me suis appuyé sur la grille communale de densité, qui permet de distinguer les communes dites rurales, qui sont très peu denses ou peu denses, et les communes dites urbaines, qui sont de densité intermédiaire ou très denses. Pour le vote Macron, il s’avère que le degré de densité « n’explique » que 4% des différences de score : ceci signifie que Macron fait des scores élevés, moyens et faibles sur les communes des différentes catégories de densité. Pour les votes le Pen et Mélenchon, en revanche, le degré de densité est plus déterminant, il « explique » 36% des différences de scores chez le Pen, et 38% chez Mélenchon, mais dans un sens opposé : le score de Marine le Pen diminue, et celui de Jean-Luc Mélenchon augmente, avec la densité. Autrement dit encore, le vote Le Pen est surreprésenté en milieu rural, le vote Mélenchon est surreprésenté en milieu urbain. Mais attention, cela n’explique pas tout : le degré de densité explique moins de 40% des différences observées, pour l’un comme pour l’autre.

On peut faire le même type d’analyse pour d’autres effets : à côté de la densité, j’ai testé l’effet de l’appartenance régionale (13 régions de France métropolitaine) et celui de l’appartenance à tel ou tel type d’intercommunalité (en distinguant communautés de communes, communautés d’agglomération, communautés urbaines et métropoles). J’ai alors calculé, pour chaque candidat (ainsi que pour le taux d’abstention), ce que ces typologies des communes expliquaient des différences de scores. Les résultats sont repris dans le tableau ci-dessous.

Lecture : le degré de densité explique 17% des différences de taux d’abstention entre communes, l’appartenance régionale en explique 16% et le type d’EPCI 5%. Pour le vote Macron, ces trois effets expliquent respectivement 4%, 22% et 4% des différences de scores entre communes.

Il s’avère que les trois candidats pour lesquels les effets géographiques sont relativement marqués sont Le Pen, Mélenchon et Lassalle (sans surprise un effet rural pour ce dernier). Pour les autres candidats, ces effets géographiques n’expliquent qu’une petite partie des différences observées, avec quelques différences intéressantes entre effets géographiques : aucun effet rural/urbain pour Zemmour, Macron et Hidalgo, mais quelques effets régionaux, notamment pour le premier.

Je me concentre maintenant sur les candidats arrivés aux trois premières places. J’ai estimé un modèle des différences de vote avec comme variables explicatives le degré de densité des communes et leur région d’appartenance. Le tableau ci-dessous présente les résultats obtenus, voici comment il se lit : la commune de référence est une commune très dense d’Auvergne-Rhône-Alpes. Le fait d’être une commune de densité intermédiaire plutôt que d’être une commune très dense réduit le score d’Emmanuel Macron de 0,8 points de pourcentage. Le fait d’être en Bretagne plutôt qu’en Auvergne-Rhône-Alpes l’augmente de 5,3 points de pourcentage.

Ce modèle n’explique que 25% des différences de vote pour Emmanuel Macron, mais 43% pour Jean-Luc Mélenchon et jusqu’à 58% pour Marine Le Pen, candidate pour laquelle la géographie est la plus marquée.

S’agissant des effets de densité, on constate qu’ils jouent fortement dès qu’on sort des communes très denses, pour Le Pen comme pour Mélenchon, avec une variation de plus de 8 points de pourcentage entre communes très denses et communes de densité intermédiaire, à la hausse pour Le Pen, à la baisse pour Mélenchon.

S’agissant des effets régionaux, on observe un effet positif pour Macron en Bretagne et en Pays de la Loire et des effets négatifs principalement en Corse, en PACA et en Occitanie. Pour Le Pen, des effets très positifs en Hauts-de-France, PACA et Grand Est (à noter que le vote Zemmour bénéficie d’effets régionaux positifs en Corse et PACA seulement). Pour Mélenchon, enfin, les effets régionaux sont moins marqués, l’effet positif le plus important se retrouve en Ile-de-France, l’effet négatif le plus important se situe en Corse et en PACA.

Je me suis enfin amusé à analyser l’évolution de la géographie des votes pour les trois mêmes, entre le premier tour 2017 et le premier tour 2022, en me concentrant sur les effets densité et les effets régionaux.

Lecture : la densité des communes “explique” 18% des différences de vote Macron en 2017, et 4% en 2022.

Pour Macron, les effets densité et régionaux jouent encore moins en 2022 qu’en 2017. Pour Le Pen, et surtout pour Mélenchon, ils jouent en revanche sensiblement plus. En 2017, en dépit des propos avancés par certains, on n’avait pas un vote des villes pour Macron et un vote des campagnes pour Le Pen. En 2022, on n’a toujours pas de vote des villes ni des campagnes pour Macron, on a un peu plus un vote des campagnes pour Le Pen, et un peu plus un vote des villes pour Mélenchon.