ETUDE DE LA SEGREGATION RESIDENTIELLE EN GEOGRAPHIE

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Populations étudiées

La principale population d’étude sera les étrangers de Marseille qui forment aujourd’hui une population de 66 000 individus à Marseille (environ 8% de la population). Le terme étranger prend uniquement en compte les personnes de nationalité étrangère et nullement les descendants d’immigrés. Ce choix a été fait principalement en appui de l’histoire. En effet, la France a connu de nombreuses vagues d’immigration, et celles venant de la méditerranée ont forcément filtrée par Marseille.
Je m’appuierai ici principalement sur les ouvrages d’Emile TEMIME (Histoire de Marseille: de la révolution à nos jours, 1999 et transit : les passagers de Belsunce, 1995) qui fût historien et professeur à l’université de Provence ainsi qu’un grand spécialiste du monde méditerranéen. Les informations historiques ci-après sont tirées de ces ouvrages. Marseille a accueilli au cours du 20ème siècle des populations très diverses, souvent poussées par des tragédies à fuir leur pays. La première vague d’immigration du 20ème siècle était originaire d’Algérie et se situait dans les premières années du 20ème siècle. La première guerre mondiale a ensuite projeté sur les rivages de Marseille un grand nombre d’italiens, fuyant pour la plupart la montée du fascisme en Italie. Le génocide arménien de 1915 à 1916 et la prise de pouvoir bolchévique en Russie en 1917 a fait déferler sur Marseille des immigrés arméniens et des Russes blancs qu’il fût difficile de gérer par leur nombre (voir annales). Dans l’entre deux guerres, la guerre d’Espagne a en outre provoqué une arrivée massive d’espagnols à Marseille, qui fût une des villes d’appui de la résistance Espagnole durant le règne de Franco. Durant la deuxième guerre mondiale, ce sont des réfugiés de toute la France mais aussi du pourtour méditerranéen, juifs et autres qui viennent se refugier au port de Marseille. Enfin la fin de la seconde guerre mondiale et le besoin de reconstruction poussent à l’appel d’immigrants d’Algérie qui transiteront en masse par Marseille, tendance qui sera suivie dans les années 1960 avec la fin de la guerre d’Algérie (annexe 4). Ces immigrants présentant ici comme 50 ans auparavant une main d’oeuvre peu chère pour la France en ruine. Ce n’est ici qu’un aperçu des civilisations qui ont durant le 20ème siècle habité, transité, et qui se sont réfugiés dans le port de Marseille. L’accueil de ces populations sur le sol marseillais a toujours était mitigé, entre envie d’aide et méfiance, entre ouverture et rejet. Des camps d’hébergements ont dut être mis en place pour accueillir ces étrangers (voir annexe 3). Ceci explique en partie le choix du thème de mon mémoire : étudier les conditions de vie actuelles des étrangers de Marseille à travers leur accessibilité aux transports. Mais je souhaitais aussi comparer le niveau de ségrégation et d’accessibilité des étrangers à d’autres groupes sociaux afin de déceler de possibles inégalités sociales et ainsi étudier la commune de Marseille par quartiers et par groupes sociaux. J’ai choisi d’étudier les cadres, les ouvriers et les employés car ils représentent des conditions sociales variées qui permettront d’observer s’il existe des différences d’accès aux transports selon l’origine sociale dans la ville de Marseille, de plus elles sont quantitativement comparables en terme d’individus, car elles représentent environ 60 000 personnes chacune, excepté les employés forts de 100 000 individus.

ETUDE DE LA SEGREGATION RESIDENTIELLE EN GEOGRAPHIE

Cette partie veut présenter les grandes lignes des connaissances établies par la communauté scientifique sur le thème de la ségrégation résidentielle en géographie. On décrira donc le développement du thème, les techniques utilisées et leur diffusion dans le monde.
La définition du terme ségrégation du dictionnaire le Petit Larousse 2005 est la suivante : Action de séparer les personnes d’origine de moeurs ou de religions différentes, à l’intérieur d’un même pays, d’une collectivité. Le terme était à l’origine utilisé dans le domaine de l’élevage quand un animal du troupeau se devait d’être écarté du reste des individus pour cause de maladie ou autres.
Il peut s’agir de ségrégation raciale (discrimination par rapport à la race) ou de discrimination sociale (discrimination par rapport à un groupe social, une religion, etc..). Le terme ségrégation résidentielle est utilisé en sociologie et géographie et qui représente les différences de répartition spatiale des groupes sociaux (FLOCH, 2008).

Développement

L’étude de la ségrégation résidentielle s’est dans un premier temps développé outre-Atlantique au début du 20ème siècle (SIMON, 2010). Les États-Unis connaissaient une ségrégation très forte, « émanant d’une volonté politique, à plusieurs niveaux du gouvernement, d’isoler les noirs » (ICELAND, DOUZET, 2006), ce qui a poussé les sociologues, géographes et mathématiciens à se pencher sur la question.
Un des pionniers de l’étude de la ségrégation résidentielle fût Otis Dudley DUNCAN, un sociologue américain qui a notamment travaillé sur la ségrégation résidentielle à Chicago en se basant sur les données de recensement des années 1930 (DUNCAN, LIEBIERSON, 1959).
L’étude de la ségrégation résidentielle se base sur des indices mathématiques permettant d’évaluer et de comparer les distributions de population dans un espace métropolitain (APPARICIO, 2000). C’est n’est qu’à partir des années 1960 que la ségrégation résidentielle sera étudiée en France (APPARICIO, 2000).
Il faut souligner qu’il existe des différences importantes entre États-Unis et France dans l’approche de la ségrégation résidentielle.

Débat sur le recensement par « race »

Les États-Unis recensent en effet la population selon leur « race » (Noirs, blancs, hispaniques…) depuis le recensement de 1790 (ALBA, DENTON, 2008) ce qui est inexistant sur le sol français. L’INSEE se borne à différencier les populations de nationalité étrangère et non étrangère.
En effet, le terme « race » est mal accepté en France, rappelant une sorte de jugement biologique ce qui n’est pas le cas aux États-Unis. Mais cette catégorisation ethnique pourrait mettre en lumière les problèmes de racisme ou de discrimination. C’est tout le débat qui est résumé par Georges Felouzis : « Doit-on nommer au risque de développer une vision raciste et racialisée de la société ou s’abstenir de nommer et laisser dans l’ombre –ou la pénombre- des discriminations aussi structurantes et agissantes sur le destin des individus que celles liées à leur origine ethnique visible ? » (FELOUZIS, 2008). L’étude de la ségrégation des étrangers en France est très rare face aux pays anglo-saxons tels que les Etats-Unis ou l’Angleterre si on en croit Mirna SAFI (2009). Est-ce dut à la difficile décolonisation qu’a connu la France notamment en Algérie ? C’est une possibilité car on ne peut affirmer qu’il existe plus de problèmes liés au racisme en France qu’aux États-Unis, cependant l’idée de race est mieux acceptée outre atlantique ce qui facilite les travaux sur la ségrégation résidentielle.
Ce débat sur la manière d’étudier la ségrégation par provenance ethnique est rappelé dans l’article de Patrick SIMON, Statistics, French social sciences and ethnic and racial social relations (2010). Le terme même de ségrégation résidentielle ne détient pas exactement le même sens en France ou aux États-Unis. En France le terme ségrégation résidentielle exprime une disposition spatiale subie par une population qui n’a pas les moyens économiques pour partir ou qui est rejetée par d’autres populations (comme durant l’apartheid en Afrique du Sud). Aux États-Unis le terme défini « la répartition inégale des groupes de population à travers l’espace » (ICELAND, DOUZET, 2010). On a donc une définition plus large du terme outre-Atlantique ainsi qu’une connotation moins négative.
Ce mémoire adoptera la vision américaine du terme, c’est-à-dire qu’on étudiera la ségrégation résidentielle comme un état des lieus, une structuration spatiale effective et non pas comme un phénomène provoqué volontairement comme durant l’Apartheid.
Christiane et Yvan CHAURIVE dans leur article Des frontières invisibles dans la ville (1990) rappellent deux autres visions du terme ségrégation qui apparaissent dans la littérature scientifique dans les années 1970. Selon eux, il s’agit d’un mise à l’écart soit voulue soit subie :
– Voulue quand des catégories sociales aisées veulent cloisonner leur quartier afin de préserver une identité « bourgeoise ».
– Subie quand des catégories sociales pauvres sont déplacées dans d’autres quartiers pour restauration.
Mirna SAFI qui a travaillé sur la ségrégation des populations immigrées en France rappelle dans son article La dimension spatiale de l’intégration : évolution de la ségrégation des populations immigrées en France entre 1968 et 1999) paru en 2009 que l’étude de la ségrégation demande quatre choix méthodologiques majeurs. Le premier porte sur le choix des groupes sociaux à comparer. Le deuxième concerne le terrain d’étude (ville, région, pays, etc..). La troisième porte sur l’échelle de décomposition de l’espace (quartiers, arrondissement, département, etc…), enfin le quatrième concerne l’outil de mesure de cette ségrégation.
Cette étude porte principalement sur la ségrégation et l’accessibilité au transport en commun de la population étrangère, mais il s’agit également de comparer cette ségrégation et cette qualité d’accessibilité à d’autres catégories sociales, d’où le choix des cadres, ouvriers et employés qui forment un panel varié de populations. Le choix du terrain d’étude s’est focalisé sur la commune de Marseille car l’historique de la cité phocéenne en fait un choix intéressant pour étudier la population étrangère. Les quartiers représentent un découpage de la ville intéressant d’abord d’un point de vue purement technique car cela représente plus de 100 unités spatiales pour le calcul des indices de ségrégation, mais aussi culturellement car les habitants sont souvent plus attachés à leurs quartiers qu’à leurs IRIS ou arrondissements. Enfin les outils de mesure de la ségrégation disponibles seront tous utilisés car on souhaite présenter un état des lieus de la ségrégation sur la commune de Marseille.

Indices de ségrégation résidentielle

Selon Manon DOMINGUES DOS SANTOS, « la ségrégation urbaine est un processus qu’il convient de définir et de mesurer » (2010).
Pour étudier le niveau de ségrégation résidentielle il faut s’appuyer sur des indices mathématiques qui sont classés selon cinq dimensions : l’égalité, l’exposition, la concentration, l’agrégation spatiale et la centralisation (MASSEY, DANTON, 1988).
Les premiers indices sont établis à partir de 1940 dont les plus connus sont les indices de dissimilarité de Duncan et Duncan ainsi que l’indice d’interaction de Bell.
Mais ces indices vont être vivement critiqués pour leur incapacité à prendre en compte la spatialité des distributions de populations (ICELAND, DOUZET, 2010). Ils seront qualifiés d’« aspatiaux ». En effet, la mesure du spatial a pris de plus en plus d’importance, devenant un des facteurs incontournable dans l’étude de la ségrégation résidentielle (REARDON, O’SULLIVAN, 2004). C’est à partir des années 1980 que des chercheurs américains (comme White, Wong, Morgan) vont créer des indices de ségrégation dits « spatiaux ». Ils permettent donc, en plus d’étudier la distribution pure des populations, d’inclure l’élément spatial dans la recherche.
Ces indices sont couramment utilisés aux États-Unis depuis les années 1950 (DUNCAN, LIEBIERSON, 1959) mais très peu en France si on se fie aux écrits de Philippe Apparicio (Les indices de ségrégation résidentielle : un outil intégré dans un système d’information géographiques, 2000).
Sont établis aussi des indices pouvant être cartographiés comme le quotient de localisation (APPARICIO, 2000) qui permettent de voir plus aisément les structures spatiales et les localisations des populations.
Il faut tout de même souligner que ces indices ne font pas toujours l’unanimité dans le cercle des chercheurs. Edmond Preteceille estime en effet que l’utilisation croissante des outils de calculs sur le thème de la ségrégation urbaine en fait oublier tous les facteurs sociologiques politiques et économiques (PRETECEILLE, Ségrégations urbaines, 1995).
Les indices de ségrégation résidentielle ont donc évolué dans le temps, se perfectionnant petit à petit en incorporant les notions d’espace. Ils formeront le coeur de cette étude en termes de ségrégation car ils permettront d’évaluer le niveau de ségrégation des groupes sociaux choisis individuellement mais aussi de les comparer entre eux. C’est donc un outil indispensable à ma recherche.
En plus de donner une indication sur le niveau de mixité et d’interaction entre différents groupes sociaux d’un territoire, l’état de la ségrégation résidentielle peut permettre d’expliquer d’autres phénomènes comme le niveau de vie ou l’accès au travail (Laurent GOBILLON titre un de ses article de 2011 paru dans Regards croisés sur l’économie : la ségrégation résidentielle : un facteur de chômage ?). On souhaite donc dans ce mémoire établir la situation de la ségrégation résidentielle sur la ville de Marseille en se basant sur le nombre d’étrangers, de cadres, d’ouvriers et d’employés par quartiers et en utilisant tous les indices de ségrégation résidentielle disponibles.

LISA de Luc ANSELIN

Une autre qualité essentielle de l’indice de Moran (I de Moran) est qu’il peut aussi être désagrégé en indices locaux pour que chaque unité spatiale de la ville ait son propre indice. Ces indices locaux (LISA : indicateur local d’association spatiale) ont été développés par Luc Anselin en 1995 (OLIVEAU, 2005). Ils furent inventés « pour affiner les méthodes de repérage et de description des structures d’autocorrélation spatiale. » (DROESBEKE, LEJEUNE, SAPORTA, 2006).
Par exemple, Elisabeth TOVAR a utilisé les LISA d’ANSELIN dans son article de 2010 (Ségrégation et forme d’emploi à Paris). Dans cet article les LISA sont calculés et cartographiés par catégorie sociales sur la couronne de Paris, ce qui fait apparaitre les structures spatiales. Cela donne donc une indication sur la ségrégation urbaine. C’est dans cette voie que nous utiliserons les LISA.
On pourra donc obtenir la ressemblance des quartiers avec leur voisin selon le nombre d’individus des différents groupes sociaux étudiés mais aussi obtenir un LISA pour chaque quartier à comparer aux indices d’accessibilité.
Les résultats se diviseront en cinq cas distincts pour chaque groupe social (OLIVEAU, 2005)
– les quartiers à forte population contigus avec des quartiers à forte population.
– les quartiers à forte population contigus avec des quartiers à faible population.
– les quartiers à faible population contigus avec des quartiers à faible population.
– les quartiers à faible population contigus avec des quartiers à faible population.
Cependant, les LISA tirés de l’indice de Moran ne pourront être utilisés en l’état pour comparer le niveau de ségrégation avec le niveau d’accessibilité. Ceci est causé par le fait que les LISA auront une valeur proche de 1 quand l’autocorrélation sera positive. Mais cette autocorrélation sera positive dans les deux cas : des quartiers qui se ressemblent avec des fortes distributions et des quartiers qui se ressemblent avec des faibles distributions. On aura donc des LISA proches de 1 dans les deux cas mais sans pouvoir déterminer s’il s’agit de fortes ou de faibles distributions. L’indice de Moran et les LISA de Luc Anselin seront donc les outils adéquats pour juger et repérer les structures spatiales par quartiers de Marseille. En plus de représenter un appui aux simples indices de ségrégation, les LISA pourront être utilisés pour les croiser à des indices d’accessibilité. Les méthodes de l’autocorrélation spatiale sont utilisées dans de nombreux domaines autres que la géographie tels que la génétique (SOKAL, MENOZZI, 1982) ou l’écologie (MAHY, NEVE, 1987) où la notion de spatial est importante.

ETUDE DE L’ACCESSIBILITE

L’accessibilité est, selon le dictionnaire, la qualité de ce qui est accessible. Accessible désigne ce qui peut être atteint, abordé, dont on peut s’approcher.
Le terme en lui-même est très vague car il peut recouvrir des domaines et des variables très variées. Il peut en effet s’agir de cibles matérielles (hôpitaux, écoles, domiciles, etc..) ou immatérielle (accès à l’emploi, accès à internet, etc..).

Cartographier les distributions des catégories sociales

Avant de présenter les indices de ségrégation, il semble logique d’étudier les dispositions spatiales des catégories sociales étudiées. Les cartes qui vont suivre présentent les pourcentages sur la population totale des catégories sociales étudiées par quartiers de la ville de Marseille. Il s’agit ici des chiffres de résidence du recensement INSEE 2007.
Ci-après sont cartographiées les distributions en pourcentage de la population totale des étrangers (65 102 individus), des cadres (57 129 individus), des ouvriers (66 589 individus) et des employés (115 518 individus) à Marseille.
Cadres:
Les quartiers à fort taux de cadres forment une ligne qui longe la méditerranée au sud de Marseille. Les arrondissements concernés sont les 7ème, 8ème et 9ème arrondissements. On peut aussi observer que quelques quartiers de l’Est de Marseille ont un fort pourcentage de cadres. A l’inverse, le Nord Ouest de Marseille semble vide de cette population, avec des taux maximum de cadres compris entre 0.04 et 0.07 de la population totale. Les arrondissements qui comptent les plus faibles taux de cadres sont donc les 15ème et 16ème arrondissements de Marseille.
Employés:
La distribution des employés présente une situation plus éparse que les cadres. En effet, excepté le regroupement de quartiers à fort taux d’employés situé entre le 9ème et le 10 ème arrondissement, le Nord et le centre de Marseille contiennent des quartiers mixtes, allant de 0.03 d’employés à plus de 0.16. Seul le sud de Marseille connait des quartiers voisins présentant des faibles taux d’employés.
Etrangers:
On observe des quartiers voisins à fort pourcentage d’étrangers (entre 0.08 et 0.32) dans le centre-ville au dessus du vieux port) et dans pratiquement tous les quartiers du 15ème arrondissement. Excepté quelques quartiers dans le centre et dans le sud, les étrangers semblent peu présents dans le reste du territoire marseillais. Le Nord-est est clairement la zone où les étrangers sont les plus nombreux en pourcentage de la population totale.
Ouvriers:
La carte des ouvriers présente à première vue des similarités avec celle des étrangers : le quinzième arrondissement présente exclusivement des fort taux d’ouvriers ainsi que les quartiers du centre-ville au dessus du vieux port. Mais il y a une autre zone qui présente de tel résultats : dans l’est de Marseille, des quartiers voisins des 12ème, 11ème et 10ème arrondissements connaissent des pourcentages d’ouvriers importants. Les quartiers du sud-est de Marseille ont peu d’ouvriers en pourcentage de la population totale.
Les distributions de ces catégories sociales nous donnent donc des indications premièrement sur les quartiers de résidence mais aussi sur les possibilités d’interaction entre ces différentes catégories. Il semblerait que les ouvriers et les étrangers soient les deux groupes sociaux qui possèdent le plus de possibilités d’interaction à travers leurs lieus de résidence similaire. A l’inverse, ces deux catégories ont des quartiers de résidence très différents des cadres, ce qui baisse leurs possibilités d’interaction. Les employés à travers leur distribution moins concentrée ont des capacités d’interaction avec toutes les autres catégories sociales, plus particulièrement avec les ouvriers dans les 10ème et 11ème arrondissements. En terme de ségrégation on peut donc penser que les employés sont les moins ségrégués et que les cadres et les étrangers sont les plus ségrégués. Cette remarque est permise car on voit que les quartiers à très fort taux d’étrangers et de cadres sont peu nombreux, voisins, et que les pourcentages sur la population totale peuvent monter haut (avec un maximum de 0.32 pour les étrangers).
Nous allons maintenant étudier plus précisément la ségrégation résidentielle aux moyens des indices de ségrégation résidentielle, ce qui nous permettra de dresser un état des lieus de la ségrégation de ces groupes sociaux dans la ville de Marseille.

Indices de ségrégation résidentielle

Cette étude se propose dans un premier temps de dresser un compte rendu de la ségrégation socio-spatiale à Marseille en 2007 en utilisant les données du recensement INSEE traitées par les indices de ségrégation énoncés dans la partie un (MASSEY, DANTON, 1988, APPARICIO, 2000). Les formules sont en annexes de ce mémoire.
Ces indices sont donc répartis en cinq dimensions distinctes (Egalité, exposition, concentration, agrégation spatiale, centralisation) qui permettent de bien introduire les données de distribution des populations mais aussi leurs caractéristiques spatiales.
Chaque dimension détient des indices unigroupes qui mesurent la répartition d’un groupe par rapport à l’ensemble de la population (APPARICIO, 2000), et des indices intergroupes qui comparent la répartition d’un groupe avec celle d’un autre groupe (APPARICIO, 2000).
La plupart des indices varient entre 0 et 1 (le 0 représentant l’absence totale de ségrégation et le 1 une ségrégation totale), il sera indiqué lorsque les limites des indices sont différents.
Les populations traitées ici seront évidemment les étrangers mais aussi les cadres, les ouvriers et les employés de Marseille. Les données INSEE utilisées sont les quartiers de résidence de ces catégories sociales et ethniques de la ville de Marseille.
Les calculs ont put être réalisés grâce aux articles de Philippe Apparicio qui dressent clairement l’état des lieus de la recherche sur la ségrégation résidentielle. En outre le travail a été grandement facilité par l’application créée en Mapbasic par Philippe Apparicio. Celle-ci permet d’intégrer directement le calcul de ces indices dans le logiciel de Systèmes d’information géographiques Mapinfo.
Il est vrai que le calcul de ces indices peut devenir vite laborieux avec pour seul outil un tableur. Cette application a donc été très utile.
Nous allons donc étudier ici les cinq dimensions et au fur et à mesure interpréter les résultats. On pourra ensuite comparer certaines valeurs d’indices avec celles de Gobillon et Selod en 2007 sur Paris ainsi qu’avec celles de Duncan concernant son étude de chicago en 1955.
Pour affiner l’étude de la ségrégation résidentielle, on étudiera ensuite l’autocorrélation spatiale des catégories sociales par quartiers à l’aide des LISA de Luc Anselin.

Etat des lieux

Ces indices de ségrégation résidentielle nous renseignent sur la distribution numérique et spatiale des quatre populations étudiées.
Le principal but était d’évaluer le niveau de ségrégation de la population étrangère à Marseille. Le calcul des indices fait ressortir le fait que la population étrangère semble la plus ségréguée des quatre. Nous avons notamment des indices de concentration (concentration dans des petits quartiers) et de centralisation (présence dans le centre-ville) assez élevés.
Seulement deux des quartiers à très forte population étrangère se trouvent hors de centre ville (La Cabucelle 15ème arrondissement, Saint Barthelemy 14ème arrondissement). Les sept autres quartiers à très forte population étrangère se trouvent dans le centre ville (Belsunce, Noailles 1er arrondissement, Les Grands Carmes 2ème arrondissement, La Villette, Saint Lazare, La Belle de Mai, Saint Mauront 3ème arrondissement).
On retrouve bien cette tendance à la centralisation mais aussi à la concentration car ce sont pour la plupart des quartiers à faible surface (Le plus grand étant Saint Barthelemy avec une surface de 1 750 000 m², le plus petit étant Noailles avec une surface de 150 000 m² pour une moyenne de surface des quartiers de 2 000 000 m²).Les cadres forment le second groupe le plus ségrégué. Ils détiennent notamment un regroupement fort.
Les indices de dissimilarité et d’interaction nous renseignent aussi sur les contacts possibles entre les différentes populations. On voit donc que les étrangers et les cadres sont les deux groupes sociaux étudiées qui ont le moins de contacts (indice de dissimilarité fort et indice d’interaction faible). Les cadres et les ouvriers connaissent une situation à peu près similaire avec peu de contacts. (les cartes de concentration vus dans le 3. semblent appuyer cette idée ainsi que les cartes de distribution par quartiers ci-dessous).
Comparer ces indices à ceux fournis par le travail de Laurent Gobillon et Harris Selod en 2007 sur l’île de France permet de juger encore mieux les données trouvées (GOBILLON, SELOD, Les déterminants locaux du chômage en banlieue parisienne, 2007). Ils ont aussi utilisé l’indice de dissimilarité de Duncan pour comparer les interactions entre groupes sociaux (ci-dessous). entre cadres et ouvriers (et entre français et maghrébins). Le résultat de l’indice de dissimilarité entre ouvrier et cadres à Marseille est de 0.449. Donc plus du double de celui de la capitale. Mais ce n’est pas un cas isolé, tous les indices de dissimilarité comparables (ouvriers/cadres, ouvriers/employés, cadres/employés) sont plus élevés pour la ville de Marseille que pour la ville de Paris. Cependant, les indices n’ont pas été calculés à la même échelle car les travaux de GOBILLON et SELOD ont été pratiqué au niveau des arrondissements de Paris alors que ce travail s’effectue au niveau du quartier.
Ceci ne permet pas de conclure sur la ségrégation résidentielle dans son ensemble mais il semblerait que les interactions entre groupes sociaux soient moins élevées à Marseille qu’à Paris. Cependant sur les cinq dimensions de la ségrégation résidentielle étudiées, les valeurs extrêmes sont rares. Si on observe en effet les tableaux suivants on comprend que les indices peuvent être beaucoup plus importants. Ils sont tirés de l’enquête de Duncan et Lieberson sur les populations étrangères de Chicago entre 1930 et 1950 (DUNCAN, LIEBERSON, Ethnic ségrégation and assimilation, 1959) :
Il s’agit ici aussi d’indice de dissimilarité portant sur les lieus de résidence de différents groupes sociaux, on remarque que les valeurs peuvent grimper bien au-delà de celles trouvées à Marseille dans cette étude et à Paris par Gobillon et Selod. Il s’agit ici de déterminer les interactions entre groupes d’étrangers (selon le pays d’origine). On voit que les indices dépassent fréquemment les 0.6 (60%) et qu’il ne descend pas sous les 79% pour les noirs.
La ségrégation résidentielle des étrangers, cadres, ouvriers et employés à Marseille n’est donc pas inexistante. On a vu que les indices de ségrégation résidentielle peuvent être élevés (plus élevés notamment que ceux de la capitale). Mais il faut souligner que les indices n’ont pas de données extrêmes. Excepté les indices de concentration, dont le niveau peut être en partie expliqué par les petites tailles de nombreux quartiers (centre-ville), on ne trouve rien de comparable à ce qui a pût se calculer aux États-Unis, exemple ici avec les calculs de Duncan lui-même.

Cartographier l’autocorrélation spatiale

Les cartes suivantes réalisées pour chaque groupe social par quartiers de Marseille nous permettront d’observer visuellement les structures spatiales des lieus de résidence des populations. Elles seront réalisées en prenant en compte le nombre d’étrangers, de cadres, d’ouvriers et d’employés par quartiers.
Il sera proposé ensuite un post traitement des LISA de Luc ANSELIN qui permettra de croiser accessibilité et autocorrelation spatiale.
Le logiciel Geoda permet à partir des données de distribution par quartier de l’INSEE de cartographier l’autocorrélation spatiale. Le logiciel va en créant une matrice de contiguïtés calculer un LISA (I de Moran désagrégé) pour chaque quartier. Ci-dessous est la carte d’autocorrélation des étrangers par quartiers :
– En rouge seront les quartiers à forte population étrangère contigus avec des quartiers à forte population étrangère.
– En rose seront les quartiers à forte population étrangère contigus avec des quartiers à faible population étrangère.
– En bleu clair seront les quartiers à faible population étrangère contigus avec des quartiers à forte population étrangère.
– En bleu foncé seront les quartiers à faible population étrangère avec des quartiers à faible population étrangère.
Cette légende couleur sera la même pour chaque groupe social. Les quartiers figurant en blanc sur les cartes ont une autocorrélation spatiale nulle, c’est-à-dire qu’ils détiennent par exemple un nombre d’étrangers moyen et leur voisins détiennent aussi un nombre d’étrangers moyen. Ils ne présentent donc pas de spécificité et apparaissent comme blanc. Cela signifie aussi que la valeur de leur LISA tend vers 0.

Post traitement des LISA

L’autocorrélation spatiale nous permet donc pour l’instant de détenir un indice de Moran global pour chaque groupe social dont le plus élevé est de 0.555 pour les cadres et le plus faible de 0.4082 pour les employés. On a donc globalement une autocorrélation plus forte pour les cadres, ce qui signifie un regroupement plus important, une ressemblance entre quartiers contigus plus importante.
Nous avons aussi obtenu des cartes des LISAS, fruit de la désagrégation de l’indice de Moran. Ces cartes nous permettent d’observer les structures spatiales des quartiers selon le nombre d’individus de chaque groupe social.
Ceci est particulièrement intéressant car dans un premier temps on a put cartographier l’état de l’autocorrélation, mais surtout par le fait qu’on dispose désormais d’un LISA par quartier que l’on pourra croiser avec les indices d’accessibilité.
Cependant, les valeurs des LISA par quartier donnés par le logiciel Geoda ne pourront pas être utilisées en l’état pour les croiser aux indices d’accessibilité.
En effet, les données concernent l’autocorrélation spatiale, la valeur des LISA tendra donc vers 1 que les quartiers soient rouges ou bleus sur les cartes précédentes. Ceci est problématique car la valeur des LISA ne fait donc pas de différence entre un quartier contenant beaucoup d’étrangers et un quartier contenant peu d’étrangers. Le LISA sera proche de 1 dès qu’il y a autocorrélation. Pour pouvoir croiser les LISA avec les indices d’accessibilité, il suffit de réaliser un post traitement assez simple qui permettra de discriminer les valeurs selon qu’elles concernent un quartier rouge ou bleu, on ne s’occupera donc que des quartiers ou l’autocorrélation est positive car ce sont ces structures spatiales qui nous intéressent. On ajoutera donc +20 à la valeur des LISA des quartiers rouges et on laissera la valeur d’origine pour les quartiers bleus.
Cette méthode simple permettra de créer un tableau où se croiseront les LISAS et les indices d’accessibilité en différenciant les LISAS des quartiers rouges et les LISAS des quartiers bleus. Les LISAS post traitement formeront donc le deuxième indice de ségrégation après le quotient de localisation à être comparé aux indices d’accessibilité. L’autocorrélation permet ici de repérer les structures spatiales et de les étudier plus précisément. Lors du croisement avec les indices d’accessibilités, les quartiers en blanc ne seront pas étudiés car leur autocorrélation est nulle, ils ne représentent pas de caractéristiques spécifique selon la variable choisie.
Ci-après se trouve l’exemple du post traitement des LISAS pour la catégorie sociale des étrangers. L’indice de Moran désagrégé a fait ressortir 32 quartiers où l’autocorrélation spatiale est positive, dont 17 en rouge (nombre d’individus étrangers élevé) et 15 en bleu (nombre d’individus étrangers faible).

Créer un indice d’accessibilité

Afin de comparer le niveau de ségrégation et l’accessibilité aux transports en commun il sera utile de calculer un indice d’accessibilité par quartiers. Cartographier celui-ci permettra en outre d’appuyer les cartes d’accessibilité précédentes.
Construction:
Pour ce faire j’utiliserai la même base de données que précédemment. Il s’agira de calculer pour chaque quartier la distance moyenne aux arrêts de bus, puis effectuer la même méthodologie pour les métros et tramway. On peut approcher cette distance moyenne en créant des cercles concentriques autour des arrêts (même méthodologie que pour les cartes précédentes). Seulement ici les cercles seront de petits diamètres et proportionnels (de 100 mètres en 100 mètres).
Il faudra ensuite pour chaque quartier déterminer la surface de chaque cercle, multiplier cette surface par le rayon du cercle concentrique, additionner tous les rayons*surfaces et les diviser finalement par la surface du quartier. Ceci donnera une approximation d’autant plus précise que les diamètres sont petits de la distance moyenne aux arrêts de bus. La distance moyenne ainsi calculée pourra être utilisée dans un indice de forme modèle gravitaire (exponentielle négative). Interviendront donc deux données : la distance et la surface.
Indice d’accessibilité par quartiers : I = exp (-D).
D = distance moyenne aux arrêts =.
r = rayon du cercle concentrique.
s = surface du cercle concentrique dans le quartier.
S = surface du quartier.
L’exponentielle négative permet de cadrer l’indice entre 0 et 1 (0 représentant une très mauvaise accessibilité et 1 une très bonne accessibilité). Ceci s’explique si on prend l’exemple (utopique) d’une distance moyenne aux arrêts de bus de 0. Ceci donnera : I = exp (-0) = 1.
A l’inverse, plus la distance moyenne aux arrêts augmentera, plus l’indice tendra vers 0. On s’inspire ici des indices gravitaires vus dans la partie contextualisation, sauf qu’ici les données temps-trajet sont inconnues, on se base donc uniquement sur la distance.

Evaluer un temps moyen de marche pour accéder a un arrêt de bus

Cette distance moyenne aux arrêts de bus permet d’évaluer un temps moyen de marche à pied pour accéder aux arrêts de bus RTM. On se base sur une vitesse moyenne de marche de 4km par heure.
S’intéresser au temps de marche à pied pour accéder à un arrêt est une indication importante de l’efficacité des transports en communs. Cela va déterminer si les populations peuvent sereinement utiliser la marche (entre 0 et 10 minutes de marche) ou s’ils devront faire appel à d’autres types de transport pour accéder aux arrêts. Cette carte se calque bien sur la carte d’accessibilité aux arrêts de bus. On a en effet un centre-ville et les quartiers en bordure du centre où accéder à un arrêt requiert seulement de 0 à 5 minutes de marche. C’est en périphérie (Sud, Nord, Est) que la situation se dégrade. Il est cependant rare que la marche à pied excède 20 minutes, seulement quatre quartiers sont concernés : Carpiagne, Vaufrèges, La Barasse, Palama. On peut penser que la surface du quartier joue un rôle dans ces résultats mais pas seulement. Si on observe la carte d’accessibilité aux bus on voit que ces grands quartiers sont aussi ceux qui sont dépourvus d’arrêts de bus. Ce sont ces deux critères cumulés qui font que le temps de marche à pied est important. La même recherche du temps moyen de marche à pied pour accéder à une infrastructure de transport a été effectuée pour le métro et le tramway (voir carte ci-après).
Ces deux cartes présentent le temps de marche à pied nécessaire pour accéder à une station de métro et un arrêt de tramway par quartiers. On observe que de très nombreux quartiers ont des temps de marche nécessaire au dessus de 30 minutes, allant jusqu’à 140 minutes. Les quartiers où le temps de marche est compris entre 0 et 10 minutes représentent seulement une dizaine d’unités spatiales pour les métros et une quinzaine pour les tramways.
Leur localisation n’est pas forcément le centre-ville comme on peut voir pour les métros (les quartiers ou le temps de marche est faible sont situés à l’est du centre-ville, comme les quartiers de Saint Barnabé, la Rose). Le centre-ville reste néanmoins la zone où en moyenne les distances sont les plus faibles et ceci pour les deux types de transports en commun, à l’inverse de la périphérie qui apparait ici réellement délaissée par les métros et les tramways.

CROISEMENTS ENTRE SEGREGATION ET ACCESSIBILITE

L’étude de la ségrégation à travers les indices de ségrégation résidentielle a démontré que les étrangers sont le groupe social le plus ségrégué de l’étude. Parallèlement, l’étude de l’accessibilité aux transports en commun par quartier de Marseille montre qu’il existe des lacunes nettes en ce qui concerne la desserte des métros et des tramways sur le territoire marseillais.
Le dernier travail de ce mémoire consiste à utiliser les résultats de la ségrégation résidentielle et de l’accessibilité aux transports en commun pour tenter de trouver un lien entre les deux thèmes. En d’autres termes, est ce que l’appartenance à un groupe social joue sur l’accessibilité aux infrastructures de transport ? Si ce lien est avéré, cela tendrait à montrer que les politiques de transport à Marseille isoleraient certaines catégories sociales en proposant une desserte insuffisante. A l’inverse si on ne peut conclure sur une corrélation on pourra dire que le réseau RTM dessert équitablement les différents groupes sociaux étudiés. Pour rappel, on a vu à travers les calculs d’indices de ségrégation que les étrangers et les cadres étaient les populations d’études les plus ségréguées dans Marseille, suivies des ouvriers et des employés.
L’indice d’accessibilité créé et les indices de ségrégation calculés au cours de ce mémoire vont nous permettre d’établir s’il existe ou non un lien entre les deux sujets. L’étude des distributions d’indices par quartiers sous forme de nuages de points nous donneront une indication claire sur la situation. Plus le nuage de point aura une forme longiligne, plus la ségrégation et l’accessibilité seront corrélées. A l’inverse, si le nuage de point est épars, on ne pourra pas parler de lien entre les deux phénomènes.
On croisera tout d’abord le taux de chaque groupe social par quartier aux indices d’accessibilité créés (le taux d’un groupe social par quartier est similaire au quotient de localisation sans la constante . On croisera ensuite le taux de chaque groupe social par quartier au temps de marche en minutes pour accéder aux bus, métros et tramways. Enfin grâce à l’étude de l’autocorrélation spatiale on croisera les quartiers à fort et faible population d’étrangers, d’ouvriers, de cadres et d’employés aux indices d’accessibilité créés.
Ainsi, les trois principaux thèmes du mémoire, la ségrégation, l’autocorrélation spatiale et l’accessibilité vont être utilisés. Ces croisements cadreront l’ensemble de la recherche et pourront apporter des premières réponses sur le questionnement de départ.

Taux de population et indice d’accessibilité

On croise ici le pourcentage d’étrangers, de cadres, d’ouvriers et d’employés par quartiers avec l’indice d’accessibilité des bus, métros et tramways. Le pourcentage d’étrangers par quartier est en fait le quotient de localisation (partie deux, I., 3.) sans la constante .
Les nuages de points ont une forme éparse pour chaque catégorie sociale. Pour les tramways et métros il est finalement logique d’observer des nuages de points regroupés le long de l’abscisse de valeur 0 car énormément de quartiers ont une mauvaise accessibilité à ces deux sortes de transport en commun.
C’est l’inverse concernant les bus car on voit que quelle que soit la catégorie sociale, le nuage de points a tendance à se regrouper entre une abscisse de 0.8 et 1, témoignant de la bonne accessibilité des populations aux bus de Marseille.
Trois observations peuvent donc être tirées aux vues de ces tableaux croisés entre taux de population par quartier et indice d’accessibilité par quartiers :
– Les nuages étant tous épars, une corrélation entre ségrégation résidentielle et accessibilité aux transports en commun semble une hypothèse à écarter sur la ville de Marseille
– Les quartiers détiennent en majorité des indices élevés concernant les bus et des indices faibles pour les métros et surtout les tramways
– Il faut en outre noter que les nuages se ressemblent, soulignant une certaine égalité entre toutes ces classes sociales au niveau de l’accessibilité aux transports en commun.

Avantages et limites de l’étude

Avantages:
Cette étude a permis dans un premier temps d’étudier la ségrégation résidentielle de Marseille de manière précise grâce à l’échelle d’étude des quartiers et avec les supports mathématiques fiables et nombreux que sont les indices de ségrégation résidentielle. Les résultats sont interprétables et donnent une idée claire de la situation de ségrégation pour les groupes sociaux marseillais étudiés. En termes d’accessibilité, l’étude réalisée à partir des arrêts digitalisés apporte clairement les points forts et les points faibles du réseau de la RTM avec une desserte de bus efficace mais des métros et tramways peu efficaces sur le territoire. De plus, l’indice d’accessibilité créé est une première ébauche d’indices plus complets qui pourront prendre en compte des critères comme l’état de la voirie, les vitesses de circulation etc.… La recherche de corrélation entre ségrégation et accessibilité se révèle nulle au regard des croisements, c’est donc une réponse claire au questionnement de départ qui a été livrée par cette étude. Les avantages de ce mémoire sont donc qu’il nous apporte une vision détaillée de la ségrégation à Marseille, une approche globale de l’accessibilité aux transports en commun dans la métropole de Marseille et une conclusion négative sur un possible lien entre ces deux différents thèmes.
Limites:
Les limites de ce mémoire reposent plus sur l’étude de l’accessibilité que de la ségrégation. Cela est dû au fait que les indices de ségrégation ont été depuis longtemps utilisés outre atlantique et depuis plus récemment en Europe et en France. Ces indices sont donc efficaces d’autant plus que des mathématiciens et géographes les ont fait évoluer vers des critères plus spatiaux. Même si l’étude de l’accessibilité a elle aussi une existence dans la communauté scientifique, ce mémoire requérait la construction d’un indice propre au territoire de Marseille et aux outils en notre possession. Les limites de cet indice sont qu’il ne prend pas en compte de nombreux critères finalement essentiels à une étude des transports (voirie, vitesse de circulation, forme du réseau, etc..), et que le travail à travers les SIG ne permet pas de cadrer totalement l’indice entre 0 et 1. La représentation de l’accessibilité est donc loin d’être parfaite même si elle permet de souligner les principales caractéristiques du réseau RTM.

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Table des matières

AUTEUR
MEMOIRE DE MASTER 1 GEOGRAPHIE SPECIALITE STRUCTURES ET DYNAMIQUES SPATIALES
JURY composé de
UFR des Sciences Géographiques et de l’Aménagement …. Error! Bookmark not defined.
REMERCIEMENTS
SOMMAIRE
INTRODUCTION
PARTIE UN : CONTEXTUALISATION
I. TERRAIN D’ETUDE
1. Marseille
2. Populations étudiées
3. Régie des transports de Marseille
II. ETUDE DE LA SEGREGATION RESIDENTIELLE EN GEOGRAPHIE
1. Développement
2. Débat sur le recensement par « race »
3. Indices de ségrégation résidentielle
III. ETUDE DE L’AUTOCORRELATION SPATIALE
1. Développement
2. Indice de Moran
3. LISA de Luc ANSELIN
IV. ETUDE DE L’ACCESSIBILITE
1. Développement
2. Mesurer l’accessibilité
PARTIE DEUX : METHODOLOGIE
I. SEGREGATION RESIDENTIELLE
1. Cartographier les distributions des catégories sociales
2. Indices de ségrégation résidentielle
3. Cartographier la ségrégation résidentielle
4. Etat des lieux
II. AUTOCORRELATION SPATIALE
1. Cartographier l’autocorrélation spatiale
2. Post traitement des LISA
III. ACCESSIBILITE AUX TRANSPORTS EN COMMUN A MARSEILLE
1. Cartographier l’accessibilité
2. Créer un indice d’accessibilité
3. Evaluer un temps moyen de marche pour accéder a un arrêt de bus
4. Calcul de l’indice
PARTIE TROIS : RECHERCHE D’UN LIEN ENTRE SEGREGATION ET ACCESSIBILITE
I. CROISEMENTS ENTRES SEGREGATION ET ACCESSIBILITE
1. Taux de population et indices d’accessibilité
2. Taux de population et temps de marche à pied
3. Autocorrelation spatiale et indices d’accessibilité
II. ETAT DES LIEUX
1. Etat des lieux
2. Avantages et limites de l’étude
CONCLUSION
ANNEXES
BIBLIOGRAPHIE

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