Hiérarchie urbaine des districts évaluée à partir de l’indice de primatie

2.2.1.1 Mesure de la concentration du peuplement par l‘entropie d‘information de Shannon La dispersion et la concentration du peuplement varient selon les échelles d‘étude prise en compte, après avoir étudié les systèmes urbains à l‘échelle des États, quelles informations nouvelles émergent de l‘analyse à l‘échelle des districts ?

Différents outils permettent de calculer la concentration du peuplement dans un système, parmi eux se trouve la mesure de l‘entropie d‘information. Cette mesure découle de la théorie de l‘information diffusée par Claude Shannon et Warren Weaver dans les années 1960. Utilisée en sciences biologiques et économiques, elle le fut exceptionnellement en géographie alors qu‘elle constitue l‘un des premiers modèles permettant de mettre en relation le niveau global et le niveau local (Dauphiné, 2003) et donc dans le cas présent de comparer ce qui se passe à l‘échelle des districts et des États.

Le principe de la mesure de cet indice est à la base une mesure de l‘incertitude, qui est comprise entre 0 et 1. En géographie une valeur égale à 1 correspondra à une région peuplée de façon homogène alors qu‘un indice égal à 0 correspondra à une concentration maximale de la population. L‘avantage de cette mesure est qu‘elle peut se faire à différents niveaux

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d‘agrégation permettant de voir à quelle échelle on peut parler de dispersion ou de concentration de la population.

Cette mesure a été réalisée pour toute l‘Inde à trois échelles : celle des communes, celle des districts et celle des États (Graphique 13). S‘il ne varie que peu dans le temps l‘écart entre les indices mesurés aux différentes échelles est relativement important. C‘est à l‘échelle des districts que le peuplement apparaît le plus homogène ce qui suppose une répartition égalitaire des populations entre districts. Dans la mesure où ces derniers sont principalement des espaces à fonction administrative, leur répartition homogène correspond à un découpage du territoire uniformisé pour en optimiser l‘efficacité. Une dynamique de concentration plus forte est relevée à l‘échelle des communes et de la même manière qu‘à l‘échelle des districts, l‘indice est en légère augmentation entre 1961 et 2001, suggérant une homogénéisation du peuplement à ces niveaux et un lent rééquilibrage. À l‘inverse, le niveau de concentration est relativement plus élevé à l‘échelle des États et de plus celui-ci va en diminuant malgré un renversement de tendance durant la dernière décennie étudiée. Cette forte concentration à l‘échelle des États s‘explique par le faible nombre d‘unités, 35, et les importants écarts de population entre les plus grands États comme l‘Uttar Pradesh avec 200 millions d‘habitants contre les 600 000 habitants du Sikkim.

Graphique 13 Évolution de l’entropie d’information entre 1961 et 2001 [Source : e-Geopolis\Indiapolis] 0,77 0,79 0,81 0,83 0,85 0,87 0,89 0,91 1961 1981 1991 2001

Niveau des communes Niveau des districts Niveau des Etats

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À l‘échelle des communes cette évolution de l‘entropie vers une plus forte homogénéisation tend à révéler un rééquilibrage des unités de peuplement entre elles et donc un renforcement des plus petites agglomérations par rapport aux métropoles. Cette redistribution n‘efface pas pour autant la hiérarchie urbaine, comme le montre la régression linéaire entre l'entropie relative et le coefficient de hiérarchisation des distributions rang-taille, les deux sont significativement corrélés (Graphique 14) (Chabrol, 2014).

Graphique 14 Entropie relative et coefficient de hiérarchisation entre 1961 et 2001 [Source : Divers recensements]

Ces différents outils de mesure permettent de confirmer les rapports entre hiérarchie urbaine, primatie et homogénéisation de peuplement. Les dynamiques de concentration et de desserrement opposées selon le niveau d‘étude analysé mettent en avant l‘importance d‘une étude multiscalaire afin de saisir un maximum de la complexité des dynamiques de peuplement de l‘Inde. Ceci justifie d‘autant de poursuivre la recherche à l‘échelle des districts où des dynamiques spécifiques émergent.

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2.2.1.2 Mesure de l‘indice de primatie à partir des données e-Geopolis\Indiapolis

Méthodologie

Si la répartition du peuplement est bien éclairée par les graphiques rang-taille à l‘échelle des États, l‘application de cette méthodologie à l‘échelle des districts est limitée du fait du nombre souvent faible d‘agglomérations qui les constituent. Le calcul d‘un indicateur parallèle permet de donner une idée de la forme de la hiérarchie urbaine en se concentrant sur son extrémité haute, il s‘agit de l‘indice de primatie.

Cet indice se calcule en divisant la population de la plus grande ville de l‘espace concerné par la population de la deuxième. Ces premières villes sont dîtes villes « primatiales » (Jefferson, 1939). Plus cet indice est élevé, plus il révélera un phénomène de macrocéphalie. Des études ont montré que ce rapport était en moyenne de 3,6 dans les pays développés et de 6,1 dans les pays pauvres (Moriconi-Ebrard, 1993). Les hypothèses avancées pour expliquer cet écart sont généralement le degré d‘ouverture important de ces grandes villes dont l‘aire d‘influence dépasse largement le cadre régional, voire national. C‘est par exemple très souvent le cas pour de petits pays d‘Afrique de l‘Ouest dont les capitales portuaires sont en position dominante très forte par rapport au reste du système urbain (ibid., 1994).

Afin que la significativité de cet indice soit optimisée le recours à la base de données e-

Geopolis\Indiapolis est préconisé. Étant donné que les plus grandes agglomérations dépassent

souvent largement les frontières municipales, se baser sur les populations officielles du recensement comporte un important biais statistique avec cette difficulté à capter le processus de déconcentration urbaine qui est mieux pris en compte avec les agglomérations morphologiques.

Pour réaliser cette mesure il faut tout d‘abord découper les 18 366 agglomérations définies par

e-Geopolis\Indiapolis en fonction des frontières des districts afin de redistribuer la population

de ces agglomérations dans les districts respectifs auxquelles elles appartiennent, de nombreuses agglomérations s‘étendant sur plusieurs districts. Les districts, entités administratives situées juste en dessous des États ont une superficie moyenne de 4 830 km2 et une population moyenne de 365 454 habitants. Les agglomérations, fractionnées par districts, ainsi obtenues sont au nombre de 19 052, ce qui équivaut à la création de 686 nouveaux

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polygones soit plus que le nombre de districts en 2001, d‘où une influence non négligeable sur l‘indice.

La population de ces agglomérations est ensuite reconstituée à partir des 29 245 collectivités locales de plus de 2 000 habitants à partir desquelles la base de données e-Geopolis\Indiapolis est constituée. Le principal changement introduit grâce à cette dislocation des agglomérations par districts concerne les districts périphériques des plus grandes agglomérations qui se voient attribuer une agglomération primatiale composée d‘une partie de l‘agglomération originelle qui était comptabilisée dans un district voisin. À l‘inverse, les plus grandes agglomérations souvent capitales d‘État ont généralement un district qui leur est dédié, de sorte qu‘il n‘y a pas d‘autres villes qu‘elles dans le district et l‘indice de primatie ne peut y être calculé. Par défaut, ces districts sont laissés de côté pour l‘analyse. Globalement, de par la redistribution des populations des plus grandes agglomérations dans plusieurs districts c‘est une augmentation de l‘indice de primatie qui est obtenue par cette fragmentation.

Résultats

La Carte 9 montre une distribution des districts indiens en fonction de leur indice de primatie calculé avec les populations de 2001.

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Carte 9 Indice de primatie calculé à l’échelle des districts