Nous commençons par tester l'existence d'une disparité entre les distances domicile-travail parcourues par les travailleurs des ménages bi-actifs et celles parcourues par les travailleurs des ménages mono-actifs et la mesurer le cas échéant. Pour cela, nous eectuons une régression en utilisant les observations relatives à tous les travailleurs et en insérant parmi les explicatives une variable indicatrice informant sur le type de ménage auquel le travailleur appartient.
Ensuite, nous testons l'existence de la complémentarité / substituabilité entre les trajets des travailleurs des ménages bi-actifs et nous mesurons son ampleur le cas échéant. Pour s'y faire, nous régressons dans un premier temps une équation simple en utilisant uniquement les observations relatives aux travailleurs des ménages bi-actifs et en insérant parmi les explicatives la distance domicile-travail du conjoint9. Puis, dans
un second temps, pour une meilleure mesure de la complémentarité / substituabilité mais surtout pour déterminer si les deux conjoints font des compromis ou si l'un adapte ses trajets à ceux de l'autre, nous régressons un système d'équations simultanées formé de l'équation de la distance domicile-travail de l'homme et celle de la femme. Nous insérons parmi les explicatives de chaque équation la distance parcourue par le conjoint10.
En n, pour déterminer si les ménages bi-actifs adaptent la con guration du triangle LT1-DOM-LT2 de façon à minimiser la somme des distances parcourues par les deux conjoints, nous régressons un modèle dont l'endogène est cette somme et dont le vecteur des explicatives contient l'écart entre la plus grande et la plus petite distance et la transformation logistique de l'angle LT1-DOM-LT211. Si le coe cient associé à l'écart
des distances est positif cela indique que les trajets des conjoints sont complémentaires et si celui qui est associé à l'angle LT1-DOM-LT2 est négatif, cela indique que les ménages adaptent la con guration du triangle (Surprenant-Legault 2013) de façon à minimiser la sommes des distances parcourues.
9. Ceci nous permet entre autre de comparer entre les impacts des diérents facteurs sur les distances parcourues par les travailleurs des ménages bi-actifs et l'impact de ces mêmes facteurs sur les distances parcourues par les travailleurs des ménages mono-actifs. Pour ces derniers, nous régressons la même équation que celle des travailleurs des ménages bi-actifs. La distance domicile-travail du conjoint n'existe pas dans ce cas.
10. L'estimation d'un système d'équation simultanées se justi e d'autant plus qu'il existe au sein des ménages bi-actifs des facteurs qui in uencent les distances domicile-travail parcourues par chaque membre mais pour lesquels il n'y a pas de variables dédiées dans la base. De ce fait, l'impact de ces facteurs est absorbé par les résidus des régressions. Et comme ces facteurs sont très vraisemblablement communs aux deux conjoints, il y a une forte chance que les résidus de la régression relative à l'homme et ceux de la régression relative à la femme soient corrélés.
11. La transformation logistique de l'angle est la fonction qui transforme un angle α en log α 180−α.
Le but de cette transformation est d'avoir une variable qui prend des valeurs sur R plutôt qu'une variable qui prend des valeurs entre 0 et 180.
Dans toutes les régressions nous contrôlons pour la couronne de résidence, le sexe, le statut d'occupation du logement12, le revenu du ménage13, la présence d'enfants, la
possession du permis de conduire,la possession d'un abonnement de transports publics le nombre de voitures à la disposition du ménage, la durée hebdomadaire de travail14,
l'age, l'accessibilité des emplois au lieux de résidence et l'accessibilité des emplois au lieu de travail.
Le contrôle pour la possession d'un abonnement de transports publics et pour le nombre de véhicules impose le traitement du problème d'endogénéité (par simultanéité) provoqué par l'introduction de ces variables parmi les explicatives. Pour ce faire, nous instrumentons la première par la surface du logement15et le niveau d'étude du travailleur
et la seconde par le type de logement16 et le paiement ou non d'un parking à domicile.
Dans le cas du système d'équations, l'instrumentation s'eectue via la méthode 3sls.
Du côté des variables d'intérêt, il s'avère que l'angle LT1-DOM-LT2 est endogène à la somme des distances domicile-travail. Nous l'instrumentons par la surface du logement. Cette variable ne pouvant plus être utilisées comme instrument pour la possession d'un abonnement de transports publics, nous nous contentons d'instrumenter cette dernière par le niveau d'étude de l'homme et celui de la femme dans la régression sur la somme des distances.
Pour ce qui est de l'impact des variables de contrôle, nous nous attendons à ce que les travailleurs qui résident dans Paris se déplacent moins loin que ceux qui résident dans la petite couronne et que ces derniers se déplacent moins loin que ceux qui résident dans la grande couronne. Compte tenu des contraintes de mobilités moins importantes
12. Propriétaire, propriétaire accédant, locataire du secteur social ou locataire du secteur libre. 13. Nous ne disposons pas ici du salaire exact de chaque membre mais nous disposons de la tranche de revenu du ménage.
14. Exercice d'un emploi à temps complet ou à temps partiel.
15. Nous avons eectué des régressions avec la surface du logement comme explicative. Les coe cients obtenus ne sont pas statistiquement signi catifs.
chez les locataires nous nous attendons à ce que leurs trajets soient plus courts que ceux des propriétaires. Aussi, nous pensons que la possession du permis de conduire, d'une voiture ou d'un abonnement de transports publics ont un impact positif sur les distances domicile-travail. Par ailleurs, nous présumons que les personnes qui travaillent à temps partiel se déplacent moins loin que ceux qui travaillent à temps complet17 et, compte
tenu de l'existence d'un nombre d'activités de loisir bien plus grand dans Paris qu'en banlieue, nous pensons que les jeunes préfèrent une résidence proche du centre, d'où des trajets domicile-travail plus courts pour eux.
Les accessibilités aux emplois sont présentées et estimées dans le chapitre 2. L'accessibilité du lieux de résidence doit in uencer négativement la distance domicile-travail tandis que l'accessibilité des lieux de travail doit agir dans le sens inverse. Bien que contre-intuitif, l'impact positif de l'accessibilité du lieu de travail s'explique par le fait qu'une grande concentration d'emplois dans une zone données fait que les entreprises surenchérissent pour la terre dans cette zone, d'où un manque de résidences et l'obligation pour ces entreprises de recourir à des travailleurs qui résident loin.
Les bases de données utilisées dans le travail statistique et économétrique sont l'Enquête Globale Transport 2010 et les données MODUS fournies par la Société du Grand Paris.