Cette partie est un préalable à l’étude empirique proprement dite : la présentation des données et des observations statistiques constituant la population étudiée, et la formulation d’un cadre théorique.
I° Partie Chapitre III
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A - Cadrage théorique et hypothèses testées
Le chapitre II a déjà détaillé les mécanismes par lesquels la densité influence la consommation énergétique pour les transports. L’application empirique à partir des données du RGP 1999 nécessite quelques précisions sur le cadre théorique que nous comptons utiliser, qui détermine les interactions en jeu et les hypothèses que nous serons amenés à tester.
Nous ne considérons dans ce chapitre que l’interaction entre la densité et la mobilité. Nous négligerons donc les déterminants socio-démographiques de la mobilité, réintégrés dans l’étude plus détaillée de la mobilité à Bordeaux (cf. Chapitre V).
La cadre dans lequel peut s’effectuer le test empirique du lien entre densité et consommation d’énergie pour les transports à partir des données du RGP 1999 est donné par la Figure III-1.
Figure III-1. Cadre théorique simplifié des déterminants de la consommation d’énergie pour les transports en milieu urbain
L’output final du processus d’interaction entre mobilité et usage du sol, la consommation d’énergie pour les transports, n’est pas mesurée directement. Elle est supposée
être le résultat direct des distances moyennes de déplacement et du partage modal93.
On a vu dans le chapitre précédent les connexions existant entre la densité et l’accessibilité. Ici, la densité est supposée être un indicateur de l’accessibilité absolue ou
locale de la commune, c’est-à-dire une mesure à la fois de la facilité de se déplacer et des
opportunités de déplacement disponibles.
Cependant, l’accessibilité doit également se mesurer en termes relatifs. Il semble nécessaire de situer chaque commune, c’est-à-dire de la replacer dans le contexte de son aire urbaine d’appartenance. Il s’agit alors de mesurer l’accessibilité relative d’une zone à l’ensemble des autres zones. Nous avons supposé qu’un indicateur pertinent de l’accessibilité
régionale est la distance au centre, qui mesure la position relative de chaque commune par
93 Ce qui suppose de poser certaines hypothèses sur la composition du parc automobile, l’homogénéité du débit
sur le réseau, etc. (cf. note n° 143). Notre hypothèse est que la consommation énergétique varie essentiellement selon les distances parcourues et le choix modal, les autres facteurs étant supposés marginaux.
Output final Variables expliquées Variables explicatives
I° Partie Chapitre III
rapport au principal pôle d’emploi, la commune-centre. L’idée est que plus une commune est éloignée de la commune-centre, plus l’accessibilité de ses habitants à l’ensemble des opportunités de déplacement offertes par l’aire urbaine est faible.
Ce choix est pertinent pour les six aires urbaines de l’échantillon, car celles-ci sont monocentriques par construction (Péguy, 2000, p. 163 ; cf. Encadré III-1). Une approche alternative eût consisté à calculer une variable d’accessibilité de type gravitaire, où le nombre d’emplois de chaque commune est pondéré par une fonction inverse de la distance au centre. Bien que nous ne disposions pas des données d’emplois, celles-ci auraient pu être dérivées des destinations des déplacements, puisqu’il s’agit uniquement de déplacements domicile- travail. Cependant, cette approche risquait de biaiser le modèle en le rendant redondant, puisque certaines variables expliquées et la variable explicative auraient été construites à
partir des mêmes données de distance et des mêmes données de déplacement94.
La Figure III-1 peut se lire de deux façons :
• Dans une lecture « verticale », les distances parcourues et le choix modal dépendent
tous deux de l’accessibilité régionale et de l’accessibilité locale95. Ce chapitre est dédié au
test de ces hypothèses, avec une prédilection pour la densité comme variable explicative. Nous serons ainsi en mesure d’infirmer ou pas, pour cet échantillon de six aires urbaines, les avantages comparatifs de la compacité.
• Une lecture « horizontale » permet de constater l’existence d’interactions supposées
entre variables. En ce qui concerne les variables explicatives, les deux types d’accessibilité sont interdépendantes, en vertu de la loi de Clark qui établit un lien inverse entre la densité et la distance au centre (cf. chapitre I). Ce lien demande à être testé pour notre échantillon, mais si la loi de Clark est vérifiée, il sera impossible d’effectuer des tests de l’influence conjointe de ces deux variables sur la mobilité. Nous serons contraints d’effectuer des tests séparés, ce qui nous interdit de déterminer quelle est la part de chaque type d’accessibilité dans l’explication de la mobilité. Les variables expliquées sont également en interaction : les distances de déplacement influencent le choix modal comme, sans doute, le choix modal influence les distances de déplacement. Cependant nous n’explorerons pas plus avant cette question, puisque nous mènerons des régressions séparées pour chaque variable expliquée : leur interaction n’est donc pas gênante techniquement.
La présentation de ce cadre conceptuel nous a permis de fixer les hypothèses que nous serons amené à tester pour l’analyse des liens entre densité et mobilité. Avant de mener cette
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Ce problème est celui de la corrélation entre variable explicative et résidu : la variable explicative est alors endogène. Dans ce cas, l’estimateur des moindres carrés est biaisé et nécessite l’adoption de variables instrumentales exogènes au modèle (Greene, 2000, 9.5).
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Cette distinction entre accessibilité régionale et locale comme déterminants de la mobilité est inspirée de K. Krizek (2003).
I° Partie Chapitre III
92 analyse, nous présentons les données utilisées et les six aires urbaines constituant notre population.