Les variables retenues

Pour la construction du modèle mathématique, nous avons retenus plusieurs variables sur base de la littérature existante. Elles sont classées en trois catégories : les variables liées à l’origine, celles liées à la destination et enfin celles qui sont liées à la fois à l’origine ET à la destination.

La construction d’un modèle mathématique est un processus itératif, lors de celui-ci, nous avons testé plusieurs variables qui n’ont finalement pas été retenues pour diverses raisons.

Dans un souci d’exhaustivité, nous en dressons la liste, par la suite.

5.3.1.1 Les variables liées à l’origine

a) La population (O_POP)

La taille de la population dans le pays d’origine permet d’apprécier le volume de touristes potentiels. Les données de populations, au 1° janvi er 2010, proviennent d’Eurostat et de la Banque Mondiale⁴⁷.

b) Le taux net de départ en vacances (O_TND)

Le taux net de départ en vacances (TND) pour chaque origine se calcule en divisant le nombre de personnes ayant réalisé un séjour sur l’ensemble de la population. Son analyse pour la période actuelle, se heurte à un mur statistique : en effet, Eurostat ne dispose pas des taux nets pour les séjours d’une nuitée ou plus, sauf pour l’année 2012. Pour les années antérieures, nous devons nous contenter du taux de départ pour les séjours de 4 nuitées ou plus.

Pour être en cohérence avec les hypothèses de départ de la construction de la matrice des flux touristiques, nous avons ici pris en compte les TND pour les séjours d’une nuitée ou plus pour 2012. Nous pouvons supposer que ceux-ci n’ont pas fortement varié depuis lors et cela nous permet de prendre en compte les city trips.

5.3.1.2 Les variables liées à la destination

a) Le climat (D_IC)

Pour le choix des stations climatiques de référence : les coordonnées des centres géographiques de chacune des régions ont été utilisées sauf pour les zones de moyenne et de haute montagne. Pour ces zones, la question primordiale est de savoir s’il y aura toujours de la neige en hiver dans les prochaines années. Nous avons donc sélectionné pour chacune des régions de ces deux zones une station touristique et ce sont ses coordonnées qui servent de références. destinations. De plus, le nombre d’attractions de « qualité » est un indicateur du développe-ment touristique de la région.

Parmi tous les guides touristiques disponibles aujourd’hui, le Guide vert Michelin a été préféré à tous les autres pour servir de base à la sélection des attractions. En effet, ce guide est le seul à posséder plusieurs qualités nécessaires dans ce cadre :

• Il est ancien et son système de classement est donc bien rôdé.

• Il couvre toute l’Europe même si certains Etats, comme la France, sont un peu surreprésentés.

• L’intégralité de son classement est accessible sur internet.

Seuls les sites classés trois étoiles ont été retenus. Avant tout pour une question de temps : chaque site a dû être localisé manuellement dans les régions de destination, ce qui a pris énormément de temps. Ajouter les sites 1 et 2 étoiles aurait été impossible dans le temps imparti à cette étude. Les trois étoiles sont au nombre de 1076 pour l’ensemble des zones de destination.

Les parcs à thème

Les parcs à thème n’ont pas, jusqu’à présent, été considérés comme facteurs explicatifs des flux touristiques. La raison vient peut être en partie des échelles d’analyse utilisées jusqu’à présent dans la littérature : mondiale (modèle de Hambourg) ou nationale (Marroccu et al 2010).

Pourtant, les parcs à thème, lorsqu’ils génèrent un nombre important de visites, sont des vecteurs de nuitées. C’est pourquoi les plus importants sont également considérés comme indicateurs. Pour les définir, nous avons utilisé un critère de marché et un critère de fréquentation.

Pour le critère de marché, nous avons établi la liste des parcs d’attractions vendus par plusieurs Tour Operateurs⁴⁸ et listé les plus souvent repris. Le seul bémol de cette méthode est qu’il est impossible de consulter l’offre de ces TO proposée aux différents marchés européens. Le site redirigeant directement vers l’offre pour la Belgique.

A ce critère de marché, nous avons ajouté le critère du nombre de visiteurs. Les chiffres proviennent d’un rapport sur les parcs d’attraction dans le monde qui liste les 20 parcs les plus importants en termes d’entrées (TEA 2010). Les résultats de ces deux critères sont repris à la Figure 97.

Les 15 premiers parcs accueillent tous plus de 1.5 millions de visiteurs et sont repris par au moins deux TO⁴⁹. Ce sont eux que nous avons décidé de garder.

48 Europarcs, Thomas Cook, les parcs d’attractions, Jet Air, Nouvelles destinations.

49 A l’exception de Legoland (DK). Cependant, nous pouvons supposer qu’il s’agit ici d’une conséquence de l’impossibilité de pouvoir analyser l’offre des TO pour d’autres pays que la Belgique.

Figure 97 : Parcs d'attraction européens

Parcs Nombre de visiteurs (2010) Occurrence TO

Parc Disneyland (FR) 15 millions 5

Parc Walt Disney Studios

Europa Park (DE) 4.250 millions 3

Efteling (NED) 4 millions 5

Jardins de Tivoli (DK) 3.696 millions 2

PortAventura (ES) 3.050 millions 4

Liseberg (SU) 2.900 millions 2

Gardaland (I) 2.800 millions 2

Alton Towers (UK) 2.750 millions 2

Legoland Windsor (UK) 1.900 millions 2

Thorpe Park (UK) 1.850 millions 2

Phantasialand (DE) 1.850 millions 4

Futuroscope (FR) 1.825 millions 3

Parc Astérix (FR) 1.663 millions 4

Legoland Billund (DK) 1.650 millions 1

Mirabilandia (I) 1.505 millions 2

Slagharen (NED) 1.464 millions 0

Flamingo Land Theme Park &

Le fait de posséder un ou plusieurs sites ‘patrimoine mondial’ de l’Unesco ne peut pas à lui seul provoquer une hausse importante des fréquentations. Les quelques articles (Grard et Roche 2004 ; Origet du Cluzeau 2004) traitant du sujet font remarquer que plus qu’une hausse substantielle des visiteurs sur le long terme un certain effet d’annonce peut être enregistré. Cependant, c’est avant tout le travail de marketing sur le long terme autour de cette labellisation qui peut augmenter les fréquentations. De même ces auteurs font également remarquer « que le nombre de sites inscrits au Patrimoine Mondial soit le reflet du développement économique et touristique des pays n’est guère une surprise. » (Origet du Cluzeau 2004). Dans la littérature, le nombre de sites repris au patrimoine mondial n’a été utilisé que par Bigano et al (2006) pour tenter d’expliquer les flux touristiques. Cet indicateur est cependant repris ici car il peut également expliquer une partie des nuitées même si il n’est pas toujours la première cause de séjour dans une région.

Les sites repris pour la base de données sont ceux inscrits sur la Liste du Patrimoine de 2010 (année de référence des nuitées touristiques).

Le calcul de l’indice touristique s’est fait de la manière suivante :

• Pour chaque destination et pour chacune des trois variables, un indice a été calculé en rapportant la valeur observée à la valeur maximale⁵⁰.

• Une cote est ensuite calculée pour chaque destination, selon une clef de répartition 40 points pour les 3 étoiles, 40 points pour les sites du PM, 20 points pour les parcs d'attraction (soit D_CIT=I3ET*40 + IUN*40 + IPA*20)

• Enfin, la variation de cette cote est ramenée à une valeur comprise entre 1 et 100 (en faisant D_IT = 1+ (99 x (D_CIT / D_CIT Max))

Nous avons également tenu à prendre en compte « l’effet de surface » dans l’attractivité des territoires : toutes choses étant égales par ailleurs, la France dans son ensemble a plus d’attraits que chacune de ses parties. L’indice touristique, ainsi calculé, a donc été multiplié par le logarithme (en base 10) de sa surface.

Le résultat est un indice qui définit la « richesse » touristique de chaque région en comparaison avec les autres et en tenant compte de sa surface.

c) La variable « Risque » (D_RISK)

Cette variable binaire isole les destinations où le tourisme est déconseillé. Nous avons suivi la liste noire du Ministère français des Affaires étrangères. Sont reprises, l’Albanie, l’Algérie et la Macédoine.

5.3.1.3 Les indicateurs liés à l’origine ET à la destination

Il s’agit ici de traiter d’indicateurs qui représentent une relation entre l’origine et la destination des flux.

a) La distance entre origine et destination (O_D_DIST)

Les distances ont été calculées à l’aide d’un système d’informations géographiques (SIG) avec comme références :

• Pour l’origine nous avons pris la capitale de chaque Etat.

• Pour les destinations, nous avons calculé le centre géographique de chaque région grâce à un SIG.

Quelques exceptions :

• Pour la Russie, la station climatique de référence est proche de Moscou (aléas du programme)

• Pour le reste de l’UE : nous avons calculé la moyenne des distances entre les capitales des différents Etats et les centres des destinations. Il s’agit donc ici d’une distance ‘construite’.

50 Par exemple, pour les 3 étoiles, l’indice pour la Wallonie équivaut au nombre de sites 3 étoiles répertoriés en Wallonie (2) divisé par le nombre maximal de sites détenus par une région (=la Saône et Loire qui en possède 56).

b) Les flux intérieurs (O_D_DOM)

Lors de nos différents affinages du modèle, nous avons créé une variable binaire qui identifiait les flux domestiques. Ceci nous permet de prendre en compte les comportements liés au tourisme domestique.

5.3.2 Les variables non retenues