L’inscription spatiale des divisions sociales dans le DF.

1) La relativité de l’intensité des divisions spatiales à l’échelle de l’ensemble du DF.

Les répartitions spatiales des 48 variables démographiques, socio-économiques et culturelles retenues pour analyser la situation du DF en 2000 sont souvent redondantes. Un certain nombre de coefficients de corrélation entre les variables sont positivement très élevés51. Pour éviter la répétition d’information et optimiser la clarté de l’analyse tout en ne perdant qu’un minimum de l’information, on a donc regroupé les 48 variables en 14 grands groupes et construit pour chacun d’eux un indice synthétique. On s’est pour cela inspiré en partie de la méthode utilisée par le PNUD pour calculer son indice de développement humain (IDH), celle-ci présentant l’avantage d’effacer l’effet de masse et donc de rendre égale la contribution des variables dans la valeur prise par l’indice52.

Les 14 indices synthétiques obtenus sont des indicateurs de jeunesse de la population, de mobilité résidentielle, de mauvaise santé, du niveau d’éducation, du degré de ruralité et de marginalité urbaine, de traditionnalité des mœurs, de modernité des mœurs, de présence des couches supérieures, de présence des couches intermédiaires, de présence des couches inférieures, de confort et d’équipement des logements, de précarité et de sous-équipement des logements, de densité et d’ancienneté urbaine, et enfin de croissance urbaine.

La carte 4 permet de visualiser l’ensemble des variations des valeurs de ces différents indices par délégation, et de les mettre en relation53. Suivant les indices considérés, la cohésion des distributions spatiales est plus ou moins forte. Le calcul des valeurs du coefficient d’autocorrélation spatiale de Geary [1954], répertoriées dans le tableau 1, permet de les évaluer54.

51

Voir Annexe B.II.c.

52

Voir Annexe B.III.

53

Voir Annexe B.IV.a.

54

Voir Annexe B.V.

Carte 4 : Les grandes divisions spatiales dans le DF en 2000.

Tableau 1 : Valeur de l’indice d’autocorrélation de Geary pour les 14 indices synthétiques.

Code de l’indice Intitulé de l’indice Valeur du coefficient de Geary

Y1 JEUNESSE 0,3565

Y2 IMMIGRATION 0,4028

Y3 PRECARITE SANITAIRE 0,5853

Y4 EDUCATION 0,4929

Y5 MARGINALITE URBAINE 0,2502

Y6 TRADITION DES MŒURS 0,3609

Y7 MODERNITE DES MŒURS 0,3833

Y8 CLASSES SUPERIEURES 0,3894 Y9 CLASSES INTERMEDIAIRES 0,4863 Y10 CLASSES DEFAVORISEES 0,4256 Y11 CONFORT LOGEMENT 0,3276 Y12 PRECARITE LOGEMENT 0,2731 Y13 DENSITE URBAINE 0,3954 Y14 CROISSANCE URBAINE 0,2042

Le tableau 1 montre que dans l’ensemble les 14 indices sont significatifs en termes de cohésion, puisque l’on considère généralement comme assez cohésive une répartition pour une valeur du coefficient située en dessous du seuil de 0,7, et comme vraiment cohésive lorsqu’elle est inférieure à 0,455. Cela signifie que dans le DF contemporain les entités proches les unes des autres ont plus tendance à avoir des profils socio-économiques, démographiques et culturels semblables que celles qui ne sont pas contiguës. Mais on a quand même des différences importantes suivant les indices considérés, puisque le coefficient pour l’indice de croissance urbaine est par exemple trois fois moins élevé que celui correspondant à l’indice de mauvaise santé. Cela signifie que l’on a des écarts plus importants en termes de santé entre les délégations voisines qu’en termes de dynamique d’expansion urbaine. Ceci est dû à la nature de cette dernière variable, étroitement liée au positionnement géographique, la dynamique d’extension ne pouvant s’exercer que là où il reste de la place, en l’occurrence dans des délégations du Sud par définition contiguës les unes des autres. Les valeurs très significatives (< 0,3) du coefficient pour l’indice de ruralité et marginalité urbaine et pour celui de précarité de l’habitat s’expliquent de la même manière. Et si les autres sont plutôt significatives, on n’est pas non plus dans le DF dans une situation de cohésion très marquée à l’échelle des délégations : l’urbanisation improvisée et le processus d’étalement urbain à double entrée a favorisé un certain éclatement qui fait que l’on n’a pas de phénomène de dégradé systématique des zones les plus favorisées vers les plus défavorisées comme cela peut être le cas dans les métropoles plus stables, où une ségrégation « naturelle » mise en place sur le temps long fait que quartiers riches et pauvres sont

55

Voir Annexe B.V. pour l’ensemble des résultats et le détail des modes de calcul.

généralement séparés par des zones tampons intermédiaires. Nous verrons plus en avant que c’est en réalité une forme d’hétérogénéité à l’échelle locale, entre les quartiers, qui produit une forme d’apparente homogénéité à une échelle plus globale, celle de l’ensemble du DF, et qui explique les phénomènes de fragmentation de l’espace.

Cela étant dit, l’analyse factorielle réalisée à partir de nos 14 indices montre quand même que certaines grandes tendances apparaissent à l’échelle de l’agglomération. Avant de se pencher sur les divisions socio-spatiales à l’échelle locale, à l’intérieur des différentes délégations, on se doit donc d’analyser ces grandes tendances, afin de localiser et de délimiter l’espace privilégié des phénomènes de fragmentation de l’espace urbain.

2) La classique double division spatiale du DF, centre/périphérie et Est/Ouest.

A partir des 14 indices démographiques, socio-économiques et culturels établis à partir de nos 48 variables de départ, on a procédé à une Analyse en Composantes Principales (ACP)56 sur les 16 délégations du DF57. La matrice des corrélations entre ces 14 indices (tableau 2) et le cercle des corrélations qui lui correspond (schéma 1) font apparaître deux grands groupes de variables, qui mettent en évidence deux systèmes socioculturels foncièrement opposés et intimement liés aux niveaux de ressources des habitants.

Le premier groupe de variables rassemble les indices de jeunesse de la population, de mauvaise situation sanitaire, de marginalité urbaine, de traditionnalité des mœurs, d’importance des couches populaires intermédiaires et défavorisées, de précarité du logement et de croissance urbaine. Le second groupe est lui composé des indices de bon niveau d’éducation, de modernité des mœurs, d’importance des couches supérieures, de confort des logements, et d’urbanité. Cela confirme clairement que, d’une manière générale, plus les couches populaires intermédiaires (correspondant grosso modo au profil-type établi précédemment) ou défavorisées et les indices de marginalité sont importants dans une délégation, plus on trouve une grande proportion de jeunes, une santé médiocre, le maintien de mœurs traditionnelles, des logements précaires et une bonne dynamique d’expansion urbaine. A l’inverse, plus on trouve de représentants des couches supérieures, plus le niveau

56

On renvoie ici pour l’exposé de l’intérêt et du principe de l’ACP le lecteur à un article publié dans les Cahiers des Amériques Latines n°43 [Guerrien, 2004].

57

A l’aide du logiciel SPAD 4.

d’éducation est élevé, les mœurs sont modernes, les logements confortables et équipés, et plus la densité urbaine est importante.

Tableau 2 : Coefficients de corrélation de Bravais Pearson58 entre les 14 indices

synthétiques.

Jeunes Imgr°. Pr.Sant Educ° Rural. Trad° Moder. Riches Inter. Pauvr. Confo. Préca. Urba. Cr urb. Jeunes 1.00 Imgr°. 0.72 1.00 Pr.Sant 0.65 0.36 1.00 Educ° -0.87 -0.60 -0.77 1.00 Rural. 0.54 0.54 -0.05 -0.40 1.00 Trad° 0.92 0.79 0.66 -0.81 0.60 1.00 Moder. _{-0.94 -0.79 -0.65 0.84 -0.52 -0.95 1.00} Riches -0.88 -0.79 -0.52 0.85 -0.54 -0.80 0.91 1.00 Inter. 0.37 0.11 0.72 -0.52 -0.41 0.30 -0.43 -0.37 1.00 Pauvr. 0.69 0.60 0.32 -0.77 0.67 0.64 -0.65 -0.79 -0.05 1.00 Confo. -0.90 -0.78 -0.43 0.83 -0.73 -0.84 0.87 0.95 -0.16 -0.86 1.00 Préca. 0.88 0.75 0.57 -0.76 0.59 0.96 -0.91 -0.74 0.27 0.62 -0.80 1.00 Urba. -0.11 0.01 0.13 0.17 -0.30 -0.04 0.13 0.23 0.31 -0.43 0.25 0.01 1.00 Cr urb. 0.69 0.42 0.60 -0.65 0.50 0.80 -0.63 -0.41 0.09 0.54 -0.55 0.83 0.01 1.00

(CODES INDICES : jeunes = jeunesse de la population ; Imgr°. = immigration ; Pr.Sant = Précarité sanitaire ; Educ° = niveau d’éducation ; Rural. = degré de ruralité et de marginalité urbaine ; Trad° = degré de traditionnalité des mœurs ; moder. = degré de modernité des mœurs ; Riches = présence des couches supérieures ; Inter. = présence des couches intermédiaires ; Pauvr. = présence des couches inférieures ; Confo. = confort et équipement des logements ; Préca. = précarité et sous-équipement des logements ; Urba. = densité et ancienneté urbaine ; Cr urb. = croissance urbaine)

Schéma 1 : Les principales corrélations entre les variables 2 à 2.

58

Voir Annexe B.II.c.

Cependant, il existe des différences de valeur entre ces différents coefficients de corrélations, et donc d’intensité des relations entre les variables. On peut d’abord remarquer que ce sont les indices de confort et de précarité des logements qui ont les corrélations les plus fortes, négatives ou positives, avec les autres : cela montre qu’à partir de la nature du logement on peut déterminer rapidement en présence de quel type de population on se trouve. Par ailleurs, on peut noter que l’indice de densité urbaine n’a aucune corrélation très élevée avec les autres indices synthétiques, ce qui montre que les zones centrales se caractérisent par une certaines homogénéité sociale : elles sont essentiellement peuplées d’une sorte de classe moyenne mexicaine. Au-delà de ces deux remarques spécifiques, ces résultats appellent un certain nombre de commentaires. Tout d’abord, nombre de corrélations négatives semblent presque mécaniques59, comme par exemple celles entre modernité et traditionalité des mœurs (-0.95), confort et précarité des logements (-0.80), ou entre classes supérieures et classes défavorisées (-0.79). D’autres apparaissent comme étant assez logiques, comme par exemple celles entre urbanité et modernité des mœurs (+ 0.90), entre classes supérieures et confort des logements (+ 0.95) ou entre marginalité et classes défavorisées (+ 0.67). Enfin, il existe des corrélations fortes liées à des facteurs tiers, comme par exemple celles entre proportion de jeunes et précarité du logement (+ 0.88), où la coefficient élevé est dû au fait que c’est dans les zones défavorisées que l’on trouve à la fois les plus fortes proportions de jeunes et le plus de logements précaires. La corrélation entre classes défavorisées et proportion de jeunes est d’ailleurs ici elle même indirecte, puisqu’elle dépend essentiellement de la traditionnalité des mœurs entraînant une natalité élevée. De la même manière, la corrélation positive entre l’indice de jeunesse et celui de précarité sanitaire ne signifie bien entendu pas que dans le DF la santé des jeunes est moins bonne que celle des adultes, mais simplement que ce sont les délégations où les proportions de jeunes sont les plus importantes qui ont généralement les indicateurs de santé les plus médiocres.

Ces remarques étant faites, on a pu synthétiser l’information dans le schéma 2. Il présente les implications entre les variables, sachant que celles-ci peuvent être à sens unique (une variable explicative et une variable expliquée, comme dans le cas des classes supérieures et du confort

59

Se rapprochant, même si ce n’est pas le cas ici (les indices ayant été calculés à partir de variables distinctes), de la situation de colinéarité des variables : par exemple si il y a une proportion supérieure à la moyenne de jeunes ou de riches, il y a mécaniquement une proportion inférieure à la moyenne de non jeunes ou de non riches, et donc probablement de personnes âgées ou de pauvres.

des logements60), réciproque (chacune des deux variables est à la fois explicative et expliquée, comme dans le cas l’éducation et de la modernité des mœurs61), ou indirecte (deux variables expliquées par une troisième variable, ou un groupe de variables, comme dans le cas de la jeunesse et de la précarité sanitaire, où la corrélation positive entre ces deux variables est due au fait qu’elles sont conjointement expliquées par d’autres facteurs (pauvreté, tradition, etc.)). Ce schéma permet de détecter ces différents types de corrélation et de faire le tri dans l’information donnée par le schéma 1, en évitant les conclusions impropres qu’une lecture trop rapide de celui-ci peut entraîner.

Schéma 2 : Le double système socio-économique et anthropo-démographique de relations de causalités positives dans le DF en 2000.

60

Une famille ayant un logement à haut niveau de confort le doit bien entendu à son appartenance aux classes supérieures, et non l’inverse.

Les relations de causalités mises en évidence grâce au schéma 2 se traduisent dans l’espace par des divisions socio-spatiales s’inscrivant dans le DF suivant une double logique. La diagonalisation de la matrice de données de format (14 x 16) a permis de dégager une première composante principale62 concentrant à elle seule près des deux tiers (63,44 %) de l’ensemble de l’information. Ce facteur 1 est une combinaison linéaire des indicateurs de développement et de sous-développement, et nous permet de mettre cette logique spatiale en évidence.

Tableau 3 : ACP sur les 14 indices synthétiques. Histogramme des valeurs propres λi de la matrice

diagonalisée exprimant la part de la variance expliquée par les composantes principales.

n° valeur %age %age propre cumulé n k n k λk λk/Σλi (Σλi)/Σλi i = 1 i = 1 i = 1 1 8.8813 63.44 63.44 ******************************************************************************** 2 2.2395 16.00 79.43 ********************* 3 1.0871 7.76 87.20 ********** 4 0.8184 5.85 93.04 ******** 5 0.3786 2.70 95.75 **** 6 0.2663 1.90 97.65 *** 7 0.1347 0.96 98.61 ** 8 0.1035 0.74 99.35 * 9 0.0471 0.34 99.69 * 10 0.0204 0.15 99.83 * 11 0.0149 0.11 99.94 * 12 0.0074 0.05 99.99 * 13 0.0007 0.00 100.00 * 14 0.0002 0.00 100.00 *

Comme on peut le voir sur le graphique 2, ce premier axe factoriel dégagé par l’ACP a en effet des corrélations systématiquement positives avec les indices de sous-développement ou de retard démographique, sanitaire, socio-économique et culturel, et des corrélations négatives avec tous les indicateurs de richesse, de confort et de développement. Il s’agit donc d’un facteur exprimant le niveau de développement relatif des différentes délégations du DF.

61

Le haut niveau d’éducation favorise la modernisation des mœurs, mais la modernité des mœurs favorise aussi l’accès de tous, et notamment des femmes, à un haut niveau d’éducation.

62

On emploiera ici indistinctement les termes de « composante principale », « axe factoriel » ou « facteur », qui désignent strictement la même chose.

Graphique 2 : ACP sur les 14 indices synthétiques. Corrélations entre les indices et les facteurs 1 et 2.

Les délégations qui ont des coordonnées négatives sur ce premier axe factoriel (Coyoacán, Cuauhtémoc, Miguel Hidalgo et surtout Benito Juárez) sont celles qui ont les meilleurs indicateurs socio-démographiques et économiques. A l’inverse, les entités qui ont des coordonnées positives sur cet axe (Alvaro Obregón, Iztapalapa, Xochimilco, Cuajimalpa, Tláhuac et surtout Milpa Alta) sont les plus en difficulté (cf. graphiques 3 et 4). La représentation cartographique du DF en fonction des coordonnées des entités sur ce facteur (carte 5) fait très nettement apparaître la classique division spatiale de type centre/périphérie à l’intérieur de laquelle existe une subdivision Est/Ouest depuis longtemps mise en avant dans les travaux sur Mexico [Bataillon, 1988]. La division Est/Ouest dans la zone centrale a même des origines très anciennes puisque l’on sait que dès l’époque de la Conquête les élites européennes s’installèrent plutôt dans la partie occidentale de Mexico-Tenochtitlán.

Quoiqu’il en soit, la valeur du coefficient de Geary (0,36) calculée à partir des coordonnées des unités géographiques sur cet axe 1 montre qu’il y a une certaine cohésion spatiale en terme de niveau de développement. Plus on va vers le Sud et l’Est, plus on se trouve dans des situations de sous-développement généralisé, et plus on va vers le centre (plutôt au Nord géographique du DF) et l’Ouest, plus au contraire les indicateurs de richesse et de développement prennent de la valeur.

On peut ainsi distinguer quelques grands ensembles : un noyau plutôt favorisé constitué des délégations Benito Juárez, Cuauhtémoc et Miguel Hidalgo, un ensemble de délégations qui les entourent et qui se situent plutôt dans la moyenne haute (Coyoacán, Iztacalco, Venustiano Carranza et Azcapotzalco), et des périphéries plus récemment urbanisées, appartenant aux deuxième et troisième couronnes de l’agglomération, et dans l’ensemble assez et pour certaines très défavorisées (Tláhuac, Milpa Alta).

Graphique 3 : ACP sur les 14 indices synthétiques. Coordonnées des unités géographiques sur

les facteurs 1 et 2 de l’ACP.

Carte 5 : La double division spatiale centre/périphérie et Est/Ouest dans le DF en 2000.

A ces disparités en termes démographiques, socio-économiques et culturels correspondent logiquement des variations importantes de la nature et des prix de l’immobilier dans le DF, puisque l’on a vu que la qualité des logements était le facteur de différenciation le plus déterminant. Une enquête réalisée par nos soins63 à partir de 465 annonces de vente directe entre particuliers recensées dans la presse de la capitale entre Janvier et Avril 2001 nous a permis de les mettre en évidence.

Les journaux utilisés sont les revues spécialisées Segunda Mano et Trato Directo, ainsi que les suppléments thématiques des quotidiens Uno más Uno, Excelsior et Universal. Les annonces recensées l’ont été semi-aléatoirement, en ce sens qu’elles ont été prises au hasard mais en prenant soin à ce que chaque délégation soit représentée par au minimum une dizaine

63

Avec l’aide de Jacobo Hernández Rincón (voir annexe C.II.c).

d’annonces, et en considérant uniquement celles qui indiquaient la surface des logements en vente afin de pouvoir calculer les prix moyens au m². Par ailleurs, pour des raisons sur lesquelles nous nous étendrons par la suite, l’enquête a volontairement privilégié les délégations du Sud-Ouest du DF, à savoir Coyoacán, Benito Juárez, Cuajimalpa, Alvaro Obregón, Magdalena Contreras et Tlalpan. 290 des 465 annonces les concernent ainsi, soit près des deux tiers (62,4 %) du total, alors qu’elles ne représentent en réalité que 37,5 % de l’ensemble des entités et n’abritent que 30,7 % de la population du DF

Les données concernant les autres délégations sont d’un nombre insuffisant pour pouvoir prétendre y constituer une estimation fiable de l’état du marché de l’immobilier, mais elles présentent quand même l’avantage de donner un aperçu de l’ordre de grandeur des prix à la vente des logements. De toute façon, on précise bien ici que, même en ce qui concerne les délégations du Sud-Ouest où l’échantillon est plus représentatif, cette enquête n’a pas vocation à dresser un tableau exact de la situation de l’immobilier dans le DF : elle vise juste à compenser le manque d’information récente disponible auprès des autorités compétentes en donnant des ordres de grandeur. Par ailleurs, de par la nature même des sources, le marché du neuf n’est guère pris en considération. Nous verrons dans la deuxième partie qu’il en va différemment en ce qui concerne l’enquête similaire concernant une zone beaucoup plus restreinte dans l’espace, celle de la zone de San Jerónimo et du Pedregal. Dans ce cas, l’importance de l’échantillon comparée à la petite taille de l’espace considéré ainsi que la prise en compte de l’offre des agences spécialisées permet de penser que l’estimation se rapproche grandement de la réalité de la situation de l’immobilier dans cette zone au moment de l’étude.

En outre, au-delà du fait de donner un aperçu des prix et des différences entre les sous-espaces de l’agglomération, l’intérêt d’une telle étude est de permettre une comparaison des prix en fonction du type de logements : appartement ou maison, logement avec ou sans vigilance privée, etc. Les annonces distinguent en effet systématiquement les maisons des appartements et mentionnent pratiquement toujours l’existence d’un service de vigilance dans le cas des maisons qui en sont dotées. Cela indique qu’elles intègrent un de ces lotissements privés ou îlots fermés à l’accès contrôlé qui caractérisent les zones marquées par d’importants phénomènes de fragmentation de l’espace, et que nous décrirons en détail dans la deuxième partie. De même, en général, elles font mention de l’existence d’un service de vigilance privé dans les immeubles lorsqu’il y en a, même si on peut penser que dans quelques cas elle peut

être omise car il s’agit d’une information moins essentielle que dans le cas des maisons où la présence ou non de tels services modifie bien plus la nature du logement.

Dans le tableau 4 apparaît la proportion de chaque type de logement dans l’échantillon d’annonces de vente de logement pour chacune des 16 délégations du DF. On a divisé les logements en 4 catégories : maison seule (pas intégrée à un lotissement ou îlot fermé et sans service de vigilance privé), maison intégrée à un lotissement ou quartier fermé avec vigilance, appartement dans un immeuble sans service de vigilance et appartement dans un immeuble avec service privé de vigilance (généralement gardes à la porte d’entrée de l’édifice, mais aussi parfois immeubles intégrés à des ensembles fermés de type condominios verticales).

Tableau 4 : Enquête sur les prix de l’immobilier. Proportion de chaque type de logements dans les échantillons aléatoirement choisis.

Délégation (taille de l’échantillon) Maison sans Vigilance Appartement sans vigilance Maison avec vigilance Appartement avec vigilance Coyoacán (44) 41 % 18 % 25 % 16 % B. Juárez (40) 32 % 20 % 3 % 45 % Cuajimalpa (57) 70 % 11 % 11 % 8 %