Le modèle logit multinomial conditionnel

4.2.1. Les hypothèses

Le modèle multinomial conditionnel est estimé à partir des variables de coût et de temps de transport.

Figure 62 – Evolution des dépenses pour la voiture et les transports en commun entre 1970 et 2020, et projection à 2020 (en centimes d’€/km)

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Concernant les coûts de transport, nous nous sommes basés sur le calcul des dépenses supportées par le voyageur pour la voiture et les transports en commun entre 1970 et 2010 réalisé pour la Fédération Nationale des Usagers des Transports (Beauvais consultants, 2012). La projection de ces coûts à horizon 2020 correspond à la projection de l’ajustement linéaire des coûts observés entre 1970 et 2010 (figure 62).

Afin de projeter les dépenses associées à l’usage des deux-roues motorisés et de la voiture partagée à horizon 2020, nous leur avons appliqué la même évolution que celle observée sur les dépenses associées à l’usage de la voiture personnelle. Par conséquent, les dépenses de transport à horizon 2020 vont donc continuer à augmenter. En outre, le coût variable de la voiture (coût associé à l’usage de la voiture partagée) aura presque doublé entre 1970 et 2020, tandis que le coût total de la voiture (coût associé à l’usage de la voiture personnelle) aura progressé moins rapidement. En outre, nous construisons également un scénario dans lequel une taxe carbone est appliquée. En effet, lors de la conférence environnementale des 20 et 21 septembre 2013, l’entrée en vigueur d’une Contribution Climat-Energie (CCE) en 2014 a été annoncée (Nodé-Langlois, 21 septembre 2013) et il convient donc d’analyser les changements de comportement qu’elle pourrait induire. Le prix de la tonne de carbone est fixé à 7€ en 2014, puis augmentera à 14,5€ en 2015 et 22€ en 2016. A horizon 2020, nous retenons donc un prix du CO2 à 22 €/tonne. A ce prix, l’impact

de la taxe sur le coût d’usage au kilomètre de la voiture ou du deux-roues motorisé est quasi nul (0,4 centimes d’€/km). Nous appliquons donc des taxes très élevées afin d’observer d’éventuelles inflexions dans les comportements d’usage des différents modes de transport.

Enfin, nous faisons évoluer les temps de transport à horizon 2020 en fonction de l’évolution des distances à parcourir dont les hypothèses ont été présentées dans la section 4.1.1. de ce chapitre, les vitesses restant constantes. Par conséquent, l’évolution des temps moyens de parcours avec chaque mode de transport (basée sur la distance moyenne à parcourir) est résumée dans le tableau 46.

Tableau 46 – Evolution de temps moyens de parcours avec chaque mode de transport (en minutes)

Années 2010 2020 Voiture 50 53 2-3 roues motorisé 50 53 Vélo 89 95 Marche 248 267 TC 62 67

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4.2.2. Les projections

Les prévisions sont réalisées au point moyen de l’échantillon et donnent la répartition modale présentée dans la figure 63. Ces résultats montrent que l’augmentation des distances à parcourir entre 2010 et 2020 rend les modes motorisés davantage nécessaires. Par conséquent, la voiture personnelle et les transports en commun resteront les modes les plus probablement choisis à horizon 2020. En outre, les coûts de transport continuant d’augmenter de manière linéaire pour tous les modes de transport, les différentiels de coûts ne varient pas. Les arbitrages se font donc plutôt en termes de temps de transport que de coût.

Figure 63 – Evolution des parts modales en France entre 2010 et 2020

Source : projection de l’auteur d’après l’OMA, BIPE (2010)

Les intervalles de confiances bootstrap associés aux probabilités d’usage des différents modes de transport sont présentés dans le tableau 47.

Tableau 47 – Evolution des parts modales et intervalles de confiance en 2020

Année Voiture personnelle Voiture partagée Deux-roues motorisé

Vélo Marche Transports

en commun

2010 _{58,7% 0,8% 2,5% 3,1% 15,0% 20,0%}

2020 _{59,9% 0,8% 2,6% 3,4% 12,1% 21,2%}

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Concernant la voiture partagée plus précisément, les évolutions attendues en termes de coûts et de temps de transport à horizon 2020 ne semblent pas avoir d’effet sur son déploiement, sa part modale restant constante en moyenne entre 2010 et 2020, et atteignant au mieux 1,23% comme le montrent les intervalles de confiance.

Nous avons également réalisé des simulations en prenant en compte une taxe carbone sur les coûts d’usage de la voiture et du deux-roues motorisé. A 22€/tonne de CO2, les coûts

d’usage ne varient pas et il n’y a donc aucune conséquence sur les choix modaux par rapport à la situation dans laquelle il n’y a pas de CCE. A des niveaux de taxe très élevés, les coûts varient légèrement mais l’on n’observe pas de transferts modaux. Enfin, même avec un doublement des coûts automobiles, nous n’observons pas de transferts modaux.

4.2.3. Les substitutions

Comme dans le cas du modèle logit multinomial, nous obtenons les distributions statistiques des probabilités prédites. Nous étudions donc les transferts modaux potentiels de la voiture personnelle vers les transports en commun, le 2-3 roues motorisé et la voiture partagée en distinguant les probabilités de les utiliser selon que l’on soit au-dessus ou en-dessous de la médiane de la probabilité d’usage de la voiture personnelle.

Comme le montrent les figures 64, 65 et 66, les personnes utilisant le moins la voiture personnelle en 2020, utiliseraient également le moins les transports en commun et le deux- roues motorisé alors que des transferts potentiels vers la voiture partagée sont possibles.

Figure 64 - Distribution statistique des probabilités prédites pour les transports en commun en 2020

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Figure 65 - Distribution statistique des probabilités prédites pour le deux-roues motorisé en 2020

Source : auteur, d’après projections sur la base de l’OMA, BIPE (2010)

Figure 66 - Distribution statistique des probabilités prédites pour la voiture partagée en 2020

Source : auteur, d’après projections sur la base de l’OMA, BIPE (2010)

5. Discussion

Tout d’abord, les conclusions doivent être prises avec précaution, essentiellement celles à propos de la voiture partagée, dans la mesure où nous ne disposons pas d’un échantillon très important pour analyser les comportements de mobilité et il y a peu d’observations concernant la voiture partagée dans les déplacements quotidiens. Cependant, l’Observatoire

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des Mobilités et Arbitrages Automobiles du BIPE est la seule enquête représentative de la population française et prenant en compte la voiture partagée comme mode de transport au quotidien. En effet, les Enquêtes Ménages Déplacements ne concernent que des milieux urbains et l’Enquête Nationale des Transport ne prend pas en compte la voiture partagée parmi les moyens de transport utilisés au quotidien.

Les projections réalisées à partir du modèle logit simple ou indépendant l’ont été par profils de mobilité spécifiques, permettant ainsi de rendre compte de la diversité des habitudes de mobilité. Cependant, l’application du modèle logit conditionnel par profils de mobilité ne permet pas d’approcher la répartition modale observée pour chaque groupe en 2010 de manière satisfaisante. Les simulations à horizon 2020 ont donc été réalisées au point moyen de l’échantillon. Cela signifie que, outre les considérations purement rationnelles du point de vue économique (budget et budget-temps de transport), les choix modaux sont bien déterminés par d’autres facteurs tenant davantage aux caractéristiques des ménages et de leurs besoins de transport. Les deux approches sont donc complémentaires.

Les projections à partir du modèle indépendant ont été réalisées selon trois cas de motorisation du ménage. Nous montrons que l’usage de la voiture personnelle ne pourrait décroître que dans le cas où le ménage se déséquipe. Les transports en commun deviendraient alors le premier mode de déplacement et la voiture partagée se développerait. Cependant, cette situation de démotorisation des ménages paraît peu probable à horizon 2020. Pour autant, des évolutions dans les habitudes d’équipement automobile des ménages sont observées. C’est la raison pour laquelle il convient d’étudier précisément ces phénomènes pour prévoir le niveau de motorisation future des ménages. Par ailleurs, même dans le cas d’un déséquipement des ménages, la part modale de la voiture personnelle n’est pas nulle. Cela est dû au fait que nous avons assimilé la voiture d’entreprise à la voiture personnelle dans la mesure où le ménage l’a à sa disposition en permanence de la même manière qu’une voiture qu’il posséderait. En 2010, 2,6% de l’échantillon utilise la voiture d’entreprise comme mode de déplacement quotidien. Les prévisions à horizon 2020 montrent que la voiture personnelle pourrait atteindre 20% des parts modales dans le cas du déséquipement des ménages. Cela signifie qu’il y aura toujours un besoin de voitures à disposition des ménages mais que le mode de détention peut changer : la voiture ne sera pas nécessairement détenue par le ménage.

Le modèle conditionnel a été estimé à partir de variables de coût et de temps notamment. Une estimation globale des paramètres associés à ces deux variables a été réalisée dans la mesure où l’estimation de paramètres déclinés par mode de transport ne fonctionne pas (les paramètres ne sont pas significatifs et/ou de signes contraires à la logique). Il serait donc

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nécessaire de réaliser ces estimations sur un échantillon de taille plus importante. Ceci nous permettrait en effet de mesurer précisément les arbitrages entre les modes de transport de manière à être en mesure de calibrer des mesures de politiques publiques efficaces et justes (acceptables).

Ainsi, la voiture personnelle et les transports en commun devraient rester les modes les plus probablement choisis en 2020 ce qui implique que l’offre de transport en commun soit suffisamment disponible dans toutes les zones d’habitation.

En outre, les prévisions à partir du modèle logit conditionnel prenant en compte une éventuelle taxe carbone pourraient être réalisées par décile de revenu afin de mettre en évidence les incidences d’une telle taxe sur des ménages plus ou moins aisés et dépendants de leur voiture, ce que masque la prévision à partir d’un point moyen.

Enfin, la méthode utilisée dans ce chapitre pour essayer de mesurer le déploiement potentiel de l’usage de la voiture partagée pour les déplacements quotidiens ne permet pas de prendre en compte des phénomènes de diffusion ou encore des effets d’apprentissage. Les résultats présentés dans ce chapitre constituent donc des estimations de la valeur-plancher de l’usage de la voiture partagée à horizon 2020, la fourchette haute correspondant davantage aux potentiels pour le covoiturage et l’autopartage calculés dans le chapitre 2.

6. Conclusion

Les principaux déterminants du choix modal sont la distance à parcourir, la densité, l’âge, le statut de famille, la motorisation du ménage, ainsi que les coûts et temps de transport. A partir du modèle logit indépendant, nous confirmons que la motorisation est le facteur le plus déterminant des choix modaux des ménages français en général et de l’usage automobile en particulier. Ainsi, les simulations menées à horizon 2020 montrent une grande disparité selon le scénario de motorisation. En outre, plus la distance à parcourir est grande et plus les modes motorisés sont utilisés. Cependant, une hausse de cette distance diminue la probabilité d’utiliser la voiture partagée. Cela signifie que les individus ayant les besoins de mobilité les plus élevés sont motorisés (ce qui est alors plus rentable que de louer une voiture) et suggère que la voiture partagée peut difficilement devenir un mode de transport à part entière et utilisé exclusivement. Ainsi, les simulations montrent que la voiture personnelle devrait rester le mode de transport privilégié en 2020, sauf si les ménages se déséquipent, ce qui est le seul cas dans lequel la voiture partagée peut se développer, mais dans lequel les transports en commun seraient alors le mode principal. De plus, les ‘‘automobilistes’’ sont les principales cibles pour la voiture partagée ce qui signifie de

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potentiels transferts de la voiture personnelle vers la voiture partagée. Cependant, les ‘‘automobilistes’’ sont également ceux ayant les plus importants besoins de déplacement et les plus motorisés. La relation entre motorisation et usage de la voiture partagée n’est donc pas simple, c’est la raison pour laquelle il convient de s’intéresser à l’évolution future de la motorisation des ménages.

En outre, l’estimation d’un modèle logit conditionnel basé sur les variables de coût et de temps montre que le choix modal est également un choix rationnel. Mais pas seulement, c’est pourquoi les deux approches sont complémentaires : la seule rationalité économique n’explique pas à elle seule les choix modaux. A horizon 2020, la hausse des distances à parcourir rend les modes motorisés davantage nécessaires. La voiture personnelle et les transports en commun resteront donc les modes de déplacement principaux. En outre, avec une hausse linéaire des coûts associés aux différents modes de transport, les différentiels de coûts varient peu et les arbitrages se font donc plutôt en termes de temps de transport que de coût. Ainsi, même avec une taxe carbone faisant augmenter les coûts d’usage de la voiture et du deux-trois roues motorisé, nous n’observons pas de transferts modaux. Concernant la voiture partagée plus précisément, les seules évolutions attendues en termes de coûts et de temps de transport ne semblent pas avoir d’effet sur l’évolution de sa part modale dans les trajets quotidiens. En effet, celle-ci devrait rester constante entre 2010 et 2020. Cependant, du point de vue de la rationalité économique, nous observons davantage de transferts potentiels de la voiture personnelle vers la voiture partagée que vers les transports en commun et le deux-roues motorisé. Par conséquent, la principale variable déterminante de l’usage de la voiture partagée est l’équipement automobile du ménage. Cependant, la relation entre la voiture partagée et la motorisation n’est pas évidente et le déséquipement des ménages n’est pas très réaliste à horizon 2020. C’est la raison pour laquelle il convient maintenant de travailler sur l’évolution de la motorisation des ménages.

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