Nous avons sélectionné quelques analyses – les plus révélatrices et les plus solides d’un point de vue scientifique – éclairantes quant aux relations entre mobilité et mixité fonction-nelle. Nous ne relatons ici que leurs résultats dans le domaine de la mixité. Il faut savoir qu’elles couvrent en général un champ plus large.
HANDY (1993) étudie l’impact de la mixité sur la mobilité non-professionnelle au niveau régional dans la Baie de San Fransisco. Il divise celle-ci en 550 zones et y mesure la mixité par un indicateur d’accessibilité : la distance aux équipements commerciaux au niveau local, et l’existence d’infrastructures de transport vers les grandes concentrations d’activités commerciales au niveau régional. Ces chiffres sont comparés au nombre moyen de kilomètres parcourus. La conclusion de Handy est que la mixité ne réduit pas la mobilité mais influence le mode utilisé : plus elle est importante, plus les trajets pour les achats sont effectués en modes non-motorisés. Cette étude n’inclut cependant pas l’influence des variables socio-économiques de population, au contraire de toutes les suivantes.
FRANK et PIVO (1994) travaillent quant à eux sur la Baie de Puget (Nord-Ouest des Etats-Unis). Ils construisent un indicateur d’entropie pour traduire le degré de mixité. Sur base d’une enquête de mobilité, ils déduisent l’influence de la mixité sur les choix modaux, qu’il s’agisse de déplacements pour achats ou domicile-travail. L’originalité est qu’ils considèrent la mixité à l’origine et à la destination. Les résultats montrent une relation positive entre la mixité (aux lieux de résidence et de travail) et le choix de la marche à pied pour les déplacements domicile-travail. La densité d’emplois, quant à elle, influence plus clairement le
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partage modal : négativement pour la voiture, positivement pour les transports publics et la marche : principalement à la destination pour les trajets destinés aux achats, et à l’origine pour la marche dans le cadre des déplacements domicile-travail. Mais la plus intéressante découverte réside dans la mise en évidence de densités-limites à partir desquelles se produit un transfert modal : nous y revenons plus loin.
BANISTER, WATSON et WOOD (1996) identifient une relation entre mixité et consommation d’énergie pour les déplacements par l’analyse des comportements dans 4 villes britanniques et une ville néerlandaise. Ils utilisent le rapport nombre d’emplois / nombres d’habitants comme mesure de la mixité (mais trouvent aussi, pour la première fois, un corrélation positive entre pourcentage d’espaces non urbanisés et mobilité). Une de leurs découvertes intéressantes est que le lien mixité-déplacements n’est pas uniquement quantitatif, mais plutôt qualitatif : par exemple, les consommations énergétiques varient en réalité en fonction des types d’emplois offerts et moins en fonction de leur quantité. Ainsi, un quartier bénéficiant d’un rapport emplois / habitants équilibré peut amener malgré tout à de longues distances parcourues car les emplois locaux ne sont pas choisis par les résidents du quartier.
Passons maintenant à l’échelle des quartiers. HANSON (1982) tente d’expliquer la mobilité des habitants d’Uppsala (travailleurs ou non) par, entre autres, des variables spatiales. Elle procède par analyse de régressions et montre que le nombre de trajets entrepris dépend positivement du nombre d’activités présentes à moins d’un kilomètre du lieu de résidence.
En revanche, les distances parcourues sont négativement liées au nombre d’activités trouvées dans les 4 km de distance et, pour les travailleurs, à moins d’un kilomètre du lieu de travail.
CERVERO (1988) s’attache plus particulièrement aux caractéristiques fonctionnelles au lieu de travail, plus spécifiquement dans les parcs d’activités périphériques, et de leur influence sur les déplacements des travailleurs et le partage modal. Ses régressions montrent que la mixité, surtout lorsqu’elle inclut du commerce de détail, conduit à un usage plus accentué du covoiturage, de la marche et du vélo pour les trajets domicile-travail. Ses travaux sont menés aux Etats-Unis.
NAESS et al. (1995) analyse 30 zones résidentielles dans l’agglomération d’Oslo. Il étudie la mobilité des ménages – individuellement puis par zone – sous l’angle, notamment, d’un indice d’accessibilité des services de proximité (distance des logements aux écoles, à la poste, à l’épicerie les plus proches). Ses conclusions sont que cet indice influence négativement les distances parcourues et la consommation énergétique pour les déplace-ments motorisés (voitures et transports en commun). Les modes doux ne sont pas pris en compte..
CERVERO et KOCKELMAN (1997) s’intéressent d’avantage aux caractéristiques urbanistiques (densité, diversité et design) qu’à la mixité fonctionnelle pour expliquer les trajets (de tous types) dans une cinquantaine de quartiers de San Fransisco. Leurs régressions indiquent toutefois que les distances parcourues en dehors des trajets domicile-travail sont influencées par un indice d’intensité, synthèse de la multifonctionnalité des bâtiments et de la densité.
RØE (1999), dans 30 zones résidentielles à Oslo, parvient à relier les distances parcourues par leurs résidents (et dans une moindre mesures, les temps de trajets) à un indice représentant la distance des logements aux services privés les plus proches (épicerie, centre commercial, restaurant/café, poste, cinéma, docteur…).
Littérature francophone
La littérature francophone présente aussi quelques exemples de recherches sur la relation forme urbaine – mobilité. FOUCHIER (1997) isole, en Ile-de-France, la relation entre les distances parcourues par les individus ou les ménages en fonction de la « densité ». Cette
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dernière est exprimée comme la somme des habitants et des emplois par unité de surface (P+E/ha). De ce fait, cette mesure reflète d’une certaine manière la mixité fonctionnelle. Ses résultats démontrent une diminution des distances parcourues avec l’augmentation des densités, avec un seuil aux alentours de 200 P+E/ha, au-delà duquel les distances diminuent fortement. Par la suite, Gallez et Hivert – voir GALLEZ et al15 – prolongent ces travaux dans diverses agglomérations françaises en proposant le BEED : Budget Energie Environnement des Déplacements. Ils associent aux distances parcourues des volumes de CO2 émis. Le BEEP est d’autant plus intéressant qu’il permet actuellement d’estimer, pour toute agglomération, un potentiel de réduction d’émissions à partir d’hypothèses de transfert modal. Quoi qu’il en soit, les auteurs trouvent, pour les différents cas étudiés, la même relation densité-pollution que Fouchier. Cependant, à notre connaissance, ils n’ont utilisé qu’une mesure de densité résidentielle, ce qui ne nous éclaire pas directement quant à l’influence de la mixité sur les émissions.
CAMAGNI et al. (2001) travaille dans la province de Milan. Il propose un « indice d’intensité d’impact » des déplacements pendulaires sur l’environnement, tous modes confondus et pour chaque commune étudiée. Il compare l’évolution de cet indice avec différentes variables, dont la densité emplois+résidents, comme Fouchier. Ses résultats indiquent une relation inversément proportionnelle entre cet indice de diversification fonctionnelle et la variable d’impact de la mobilité, et « signale par là un impact croissant avec la réduction de la part de l’emploi, c’est-à-dire avec le renforcement du caractère résidentiel des commu-nes ».
Littérature allemande
On connaît généralement mal la littérature allemande sur la mixité fonctionnelle ; elle révèle pourtant une grande richesse en réflexions et recherches. Elle a généré ses propres concepts, dans un pays où, ne l’oublions pas, la concentration décentralisée est inscrite dans la loi fédérale cadre de l’aménagement du territoire. Par exemple, citons la Stadt der kurzen Wege (ville des courtes distances) ; indissociable de la mixité fonctionnelle et discutée par tous comme vision de la ville durable du futur. Citons également les analyses de Thomas Sieverts sur la Zwischenstadt, la région urbanisée, produit du mouvement de post-périurbanisation, ou encore la dritte Stadt de Dieter Hoffmann-Axthelm16.
Etonnement, cette recherche paraît évoluer en vase clos : les références aux travaux que nous venons de passer en revue sont rares. Et pourtant, on y retrouve des évolutions parallèles à celles de la recherche internationale, comme la prise de conscience de l’importance des facteurs socio-économiques dans les décisions de mobilité.
Nous n’avons pas pu opérer un tour d’horizon complet de ce que la recherche germano-phone propose. Dans ce que nous avons parcouru, nous avons rencontré moins d’études empiriques quantifiées, mais plusieurs réflexions de fond qui nous aiderons ici quant à la meilleure définition de la meilleure mixité, ou la mixité qui réduit les distances parcourues.
JUNKER (1997) définit la multifonctionnalité comme un des éléments de base de l’image de la ville. En font partie différents critères comme la concentration, la densité, la mixité, la diversité, l’accessibilité. L’auteur a mené une grande enquête dans les villes de Rhénanie-du-Nord – Westphalie, qui confirme cette définition : les personnes interrogées jugent de la qualité des centres-villes par la variété et la densité de leurs fonctions, principalement commerciales.
HOLZ-RAU (1997, 1999 a et b, 2001, ainsi qu’en collaboration avec FREHN en 1999) identifie les structures « des courtes distances » existantes : il s’agit des quartiers centraux
15 Et www.inrets.fr
16 HOFFMANN-AXTHELM D. (1993)
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des villes en excédent fonctionnel d’emplois et de commerce vis-à-vis du nombre de résidents. Sachant cela, il s’interroge sur la manière de rendre efficaces les politiques d’aménagement, qui intégreraient planification des transports et du territoire. D’une part, il souligne l’impossibilité de reproduire cette structure de quartier central pour des raisons évidentes : non seulement une généralisation des zones en excès d’emplois est impossible, mais de plus les quartiers centraux ne sont pas extensibles faute d’offre foncière. Il est donc impératif de calquer les politiques sur l’existant, et non de fantasmer sur de nouvelles urbanisations certes idéales, mais minoritaires dans les faits. D’autre part, il insiste sur le fait que le cadre physique ne fera jamais qu’offrir certaines possibilités de comportements de mobilité pour les utilisateurs de l’espace urbanisé, lesquels le pratiquent de plus en plus suivant des styles de vie et schémas individuels et avec de plus en plus d’indépendance vis-à-vis de son organisation physique. Ainsi, pour être efficaces, les politiques d’aménagement devraient s’adresser plus directement au fonctionnement individuel des acteurs de la mobilité. Et de donner quelques exemples de mesures concrètes que nous reprenons dans le point 2.5 « Perspectives ».
GWIASDA (1999) décrit les résultats d’une recherche spécialement dédiée à la mixité, financée par l’Etat fédéral allemand. Travaillant sur quatre quartiers de Cologne, il étudie l’effet de leur mixité sur les déplacements de ses habitants, envisagés par motif. Il met en évidence que les distances parcourues sont plus faibles dans les quartiers mixtes, surtout en ce qui concerne les achats courants et certains types de loisirs. Quant aux trajets domicile-travail, c’est plus le rapport nombre d’habitants / nombre d’emplois qui est révélateur17. AHRING (1999) présente les limites du concept de mixité, tirées d’une étude sur le sujet : à supposer qu’elle puisse être mise en œuvre, sa réalisation physique n’est pas garante de son bon fonctionnement. Autrement dit, c’est une simple offre qui ne sera pas nécessaire-ment utilisée par les acteurs de la mobilité. Ahring rejoint donc les considérations de Holz-Rau. Il qualifie la mixité de « produit de niche pour une clientèle limitée » ; en effet les bons exemples sont rares. A ce propos, FELDTKELLER et PÄTZ (1999) décrivent le cas souvent cité de Tübingen et SCHNELL (1999) de la Messestadt de Münich. Nous y revenons au point 5 « Perspectives ».
9.3.3 Discussion
Nous synthétisons dans le tableau 1 les résultats des études passées en revue.
17 Par exemple, un rapport équilibré se traduit par plus de 50% de trajets domicile-travail de moins de 5 km.
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Tableau 1 : Synthèse des études sur les liens entre mixité et mobilité
Etude Mesure de la mixité Variables testées Résultats Terrain d’étude /
Méthode statistique HANDY (1993) Indice d’accessibilité : distance aux
centres de services (commerciaux) locaux et régionaux
Distance moyenne parcourue pour
les achats et mode utilisé La mixité favorise les modes non-motorisés Baie de San Fransisco Corrélations
FRANK et PIVO (1994)
Indice d’entropie et densité d’emplois Mode utilisé pour les déplacements domicile-travail et pour achats
La mixité favorise un report modal vers les transports publics et la marche à pied
Baie de Puget
Consommations énergétiques Les consommations énergétiques diminuent avec l’augmentation de la mixité
4 villes britanniques + 1 ville néerlandaise Régressions multiples HANSON (1982) Indices d’accessibilité – A : nombre
d’activités proches (1 km) – B : nombres d’activités éloignées (4 km) de la résidence / du lieu de travail
Nombres de trajets entrepris et distances moyennes parcourues, pour les travailleurs et les non-travailleurs
Le nombre de trajets augmente quand A augmente / les distances diminuent quand A et B augmentent (et quand A augmente au lieu de travail pour les travailleurs)
Uppsala Régressions
CERVERO (1988) Part de surface de plancher en bureau sur le site ; surface de vente dans un rayon de 3 miles par employé ; rapport emplois du site / habitants dans les 5 miles
Mode utilisé La mixité au lieu de travail (surtout si commerce de détail) favorise le covoiturage, la marche à pied et le vélo
Distances et énergie utilisée diminuent avec l’augmentation de la mixité
autres que domicile-travail) Les distances parcourues totales diminuent avec l’augmentation de l’accessibilité ;
RØE (1999) Indices d’accessibilité : distances des logements au lieu de travail et aux services privés (café, commerces, l’augmentation de la mixité (proximité des services privés et du lieu de travail). Les temps de trajets dans une moindre mesure.
30 zones résidentielles d’Oslo
Régressions
SNELLEN (2002) Proximité des services choisis par Mode utilisé La proximité des services choisis par les 9 villes néerlandaises
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les ménages (lieux de travail,
commerces…) ménages favorise le choix de modes non
motorisés (100 000 à 150 000
habitants) Modèle logit FOUCHIER
(1997)
Indice de « densité » population + emplois
Distances parcourues et temps des trajets
Les distances parcourues diminuent avec l’augmentation de la mixité
Ile-de-France (dont villes nouvelles) Comparaisons CAMAGNI et al.
(2001)
Indice de « densité » population +
emplois Indice d’intensité d’impact sur
l’environnement (basé sur les consommations en combustibles suivant le temps de trajet)
L’impact sur l’environnement diminue avec
l’augmentation de la mixité Province de Milan Régressions multiples
GWIASDA (1999) Rapport emplois / population + caractérisation des quartiers par leur caractère récent ou ancien
Distance parcourues (et temps) et
mode utilisé Les distances parcourues diminuent avec la mixité des quartiers et favorisent le report modal vers les modes doux. La réduction des distances ne se traduit pas en réduction de temps.
Quatre quartiers à Cologne
Comparaisons
Source : compilation propre de différentes sources, notamment SNELLEN (2002)
Remarque importante : nous n’avons repris dans les « variables testées » que celles qui nous intéressaient directement ; le plus souvent, les études en contiennent d’autres. Il en va de même pour les résultats. De plus, les analyses avaient la plupart du temps un objectif plus large que l’étude de l’unique mixité.
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La première conclusion à tirer de cette revue est que la mixité fonctionnelle, quelle que soit la manière dont elle est mesurée et pour tous motifs confondus :
- diminue les distances parcourues par les individus ou les ménages ; - favorise les modes non-motorisés ;
- diminue les consommations énergétiques ;
comme l’illustrent les trois exemples cités en note1. Cette synthèse cache cependant une foule de subtilités.
Si la mixité influence les distances parcourues, il n’en va pas automatiquement de même pour le temps des trajets. Chez RØE (1999), si 26% de la variance en terme de longueur totale des trajets s’explique par les distances au lieu de travail, aux services privés les plus proches et au centre ville2, seuls 9% de la variance en terme de temps de déplacement sont expliqués par les deux premières variables. La corrélation mixité-temps de déplacements, assez faible ici, n’existe pas du tout chez FOUCHIER (1997) : si les habitants des zones les plus denses (population + emplois) parcourent des distances plus courtes, ils passent même légèrement plus de temps à les parcourir que les habitants des faibles densités. Les raisons de cet état de fait résident d’une part dans les effets de la congestion, et d’autre part dans les choix modaux différents, débouchant sur des vitesses plus réduites en milieu dense / mixte. Autrement dit, dans certaines conditions (celles de l’enquête parisienne ici) et à certaines échelles d’agglomération, les résidents des faibles densités ne seraient pas pénalisés par leur temps de trajets : la proximité temporelle se substituerait à la proximité physique. Ainsi, si l’on recherche justement à promouvoir la concentration des activités et du logement, on voit que de simples mesures d’aménagement (push) ne suffisent pas : d’autres, liées aux transports (pull) s’avèrent nécessaires. C’est ce qu’explique WIEL (1998) qui préconise un ralentissement des vitesses dans la couronne périurbaine. En effet, un espace plus visqueux aux déplacements (automobiles) recréerait un couplage entre distance et temps pour les périurbains, en tout cas un couplage comparable à ce que connaissent les urbains et rétablirait l’équilibre entre les alternatives de choix résidentiels. Nous renvoyons pour ces mesures de transport à la partie de ce rapport qui y est consacrée (stationnement, aménagement des voiries…).
Un second point intéressant à développer est l’influence de la mixité sur le nombre de trajets entrepris. HANSON (1982) note que le nombre de trajets entrepris augmente avec le nombre d’activités présentes à moins d’un kilomètre car, précise-t-elle, les déplacement à pied sont inclus. Par ailleurs, BANISTER (1992) étudie six petites collectivités territoriales de l’Oxfordshire et compare leurs caractéristiques physiques (et socio-démographiques) avec les comportements de mobilité de ses habitants et leurs consommations énergétiques liées
1 Par exemple, pour NAESS et al (1995), 37% de la variance en terme de distances parcourues par les ménages sont exliqués par 1. La distance au centre d’Oslo – 2. Le taux de motorisation des ménages – 3. Le nombre d’enfants par ménage – 4. La proximité de services – 5. La disponibilité de transports publics. En outre, 41% de la variance en terme de consommation énergétique des ménages sont expliqués par 1. Le taux de motorisation – 2. Le nombre d’enfants par ménage – 3. La distance au centre d’Oslo – 4. La proximité de services. Si on considère le problème par zone résidentielle, et non plus par ménage, 67% de la variance des consommations énergétiques sont expliqués par 1. La distance au centre d’Oslo – 2. Les revenus des ménages – 3. La proximité de services – 4. L’âge des individus. Cet exemple illustre bien l’importance considérable que revêt la mixité (proximité des services) dans les comportements de mobilité.
Pour FRANK et PIVO (1994), la relation entre densité d’emplois et choix modal pour les trajets domicile-travail n’est pas linéaire : un transfert modal de la voiture (comme occupant unique) vers la marche et les transports publics se produit à partir de densités d’emplois d’environ 63 postes/ha, et se marque de nouveau à environ 250 postes/ha. Un valeur limite est aussi visible en ce qui concerne les trajets achats : le même transfert s’opère à partir de densités de population d’environ 33 hab/ha. Il s’agit d’une étude empirique américaine.
2 Et le nombre d’enfants par ménage
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aux transports. Il en ressort que l’entité qui offre la plus haute efficacité énergétique est la plus mixte de toutes (tous types de services disponibles à distance de marche), mais aussi celle qui génère le plus grand nombre de déplacements !3 Toute la subtilité réside bien sûr dans le choix modal : une grande proportion de ces trajets s’effectue par les modes doux. En conclusion, retenons que les analyses sur le nombre de trajets entrepris n’est pertinente en matière d’émissions de CO2 que si elles tiennent compte du mode utilisé. Ainsi, si la mixité génère plus de déplacements (en nombre), elle amène de toutes manières un manque à gagner intéressant en matière de consommations de carburants et d’émissions car, quand
aux transports. Il en ressort que l’entité qui offre la plus haute efficacité énergétique est la plus mixte de toutes (tous types de services disponibles à distance de marche), mais aussi celle qui génère le plus grand nombre de déplacements !3 Toute la subtilité réside bien sûr dans le choix modal : une grande proportion de ces trajets s’effectue par les modes doux. En conclusion, retenons que les analyses sur le nombre de trajets entrepris n’est pertinente en matière d’émissions de CO2 que si elles tiennent compte du mode utilisé. Ainsi, si la mixité génère plus de déplacements (en nombre), elle amène de toutes manières un manque à gagner intéressant en matière de consommations de carburants et d’émissions car, quand