Mobilité et espace urbain : comment réduire l'ambiguïté d'une relation - article ; n°4 ; vol.85, pg 535-548

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L'année psychologique - Année 1985 - Volume 85 - Numéro 4 - Pages 535-548
Résumé
Lors d'une étude longitudinale de la relation entre mobilité et espace urbain, on a mesuré un certain nombre de comportements individuels de mobilité avant et après un déménagement de Paris à Marne-la-Vallée.
L'auteur s'est alors heurté au problème de faire la part, dans l'évolution de ces comportements, de ce qui relève du changement de milieu urbain (variable principale) et de ce qui revient aux changements individuels l'ayant accompagné (variables cooccurrentes). La référence à un échantillon témoin composé d'individus déjà installés dans la ville nouvelle au moment du déménagement des premiers, permet d'identifier les variables cooccurrentes qui ont joué un rôle dans l'évolution de la mobilité et de savoir de quelle façon elles ont modifié le jeu de la variable principale.
Ainsi arrive-t-on à la conclusion que, pour réduire l'ambiguïté de la relation entre mobilité et espace urbain, il convient de tenir compte de la variable « modification de la cellule familiale » qui accentue le rôle de la variable principale les jours ouvrés et intervient de façon plus complexe les jours chômés.
Mots clés : étude longitudinale de mobilité, ambiguïté d'une relation, variables cooccurrentes.
Summary : Mobility and urban space.
In a longitudinal field study of the relation between mobility and residential environment, the author collected information from subjects before and after they moved from Paris to a new town called Marne-la-Vallée.
The difficulty encountered was of separating the influence of residential modification (main variable) from that of some individual changes which occurred simultaneously (concurrent variables).
To solve this problem, the author used subjects who had come to Marne-la- Vallée two years before as a control group. By comparing the two samples, he was able to identity what were the concurrent variables which actually played a part in the evolution of mobility and describe how they interfere with the main variable.
The author shows that the increase in number of children is to be taken into account to reduce the ambiguous relation between mobility and residential change. This concurrent variable reinforces the effect of the main variable in working days but, in leisure days, interacts with it in a complex way.
Key words : longitudinal study of mobility, ambiguous relation, concurrent variables.
14 pages
Source : Persée ; Ministère de la jeunesse, de l’éducation nationale et de la recherche, Direction de l’enseignement supérieur, Sous-direction des bibliothèques et de la documentation.
Publié le : mardi 1 janvier 1985
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Françoise Askevis-Leherpeux
Mobilité et espace urbain : comment réduire l'ambiguïté d'une
relation
In: L'année psychologique. 1985 vol. 85, n°4. pp. 535-548.
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Askevis-Leherpeux Françoise. Mobilité et espace urbain : comment réduire l'ambiguïté d'une relation. In: L'année
psychologique. 1985 vol. 85, n°4. pp. 535-548.
doi : 10.3406/psy.1985.29112
http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/psy_0003-5033_1985_num_85_4_29112Résumé
Résumé
Lors d'une étude longitudinale de la relation entre mobilité et espace urbain, on a mesuré un certain
nombre de comportements individuels de mobilité avant et après un déménagement de Paris à Marne-
la-Vallée.
L'auteur s'est alors heurté au problème de faire la part, dans l'évolution de ces comportements, de ce
qui relève du changement de milieu urbain (variable principale) et de ce qui revient aux changements
individuels l'ayant accompagné (variables cooccurrentes). La référence à un échantillon témoin
composé d'individus déjà installés dans la ville nouvelle au moment du déménagement des premiers,
permet d'identifier les variables cooccurrentes qui ont joué un rôle dans l'évolution de la mobilité et de
savoir de quelle façon elles ont modifié le jeu de la variable principale.
Ainsi arrive-t-on à la conclusion que, pour réduire l'ambiguïté de la relation entre mobilité et espace
urbain, il convient de tenir compte de la variable « modification de la cellule familiale » qui accentue le
rôle de la variable principale les jours ouvrés et intervient de façon plus complexe les jours chômés.
Mots clés : étude longitudinale de mobilité, ambiguïté d'une relation, variables cooccurrentes.
Abstract
Summary : Mobility and urban space.
In a longitudinal field study of the relation between mobility and residential environment, the author
collected information from subjects before and after they moved from Paris to a new town called Marne-
la-Vallée.
The difficulty encountered was of separating the influence of residential modification (main variable)
from that of some individual changes which occurred simultaneously (concurrent variables).
To solve this problem, the author used subjects who had come to Marne-la- Vallée two years before as
a control group. By comparing the two samples, he was able to identity what were the concurrent
variables which actually played a part in the evolution of mobility and describe how they interfere with
the main variable.
The author shows that the increase in number of children is to be taken into account to reduce the
ambiguous relation between mobility and residential change. This concurrent variable reinforces the
effect of the main variable in working days but, in leisure days, interacts with it in a complex way.
Key words : longitudinal study of mobility, ambiguous relation, concurrent variables.L'Année Psychologique, 1985, 85, 535-548
Laboratoire de Psychologie sociale
Université Paris V1
MOBILITÉ ET ESPACE URBAIN :
COMMENT RÉDUIRE L'AMBIGUÏTÉ
D'UNE RELATION
par Françoise Askevis-Leherpeux
SUMMARY : Mobility and urban space.
In a longitudinal field study of the relation between mobility and
residential environment, the author collected information from subjects
before and after they moved from Patis to a new town called Marne-la-
Vallée.
The difficulty encountered was of separating the influence of residential
modification (main variable) from that of some individual changes which
occurred simultaneously (concurrent variables).
To solve this problem, the author used subjects who had come to Marne-
la- Vallée two years before as a control group. By comparing the two samples,
he was able to identity what were the concurrent variables which actually
played a part in the evolution of mobility and describe how they interfere
with the main variable.
The author shows that the increase in number of children is to be taken
into account to reduce the ambiguous relation between mobility and resi
dential change. This concurrent variable reinforces the effect of the main
variable in working days but, in leisure days, interacts with it in a complex
way.
Key words : longitudinal study of mobility, ambiguous relation,
concurrent variables.
La majeure partie des études autres que descriptives s'i
ntéressent à la relation existant entre deux types de données,
d'une part celles qu'on veut expliquer (comportements, atti
tudes, représentations, etc.) et d'autre part celles dont on
1. 28, rue Serpente, 75006 Paris. 536 F. Askevis-Leherpeux
pense qu'elles peuvent rendre compte des variations des pre
mières et qui sont le plus souvent des caractéristiques indi
viduelles ou des aspects de la situation.
Si l'étude est menée en laboratoire, le chercheur peut mani
puler les variables explicatives, dites alors indépendantes, et
contrôler les facteurs non pertinents. Ces contrôles peuvent
se faire directement, en maintenant constantes les variables
parasites, ou indirectement, en répartissant aléatoirement les
sujets dans les différentes conditions expérimentales corre
spondant à l'opérationnalisation de la variable indépendante.
Eux seuls autorisent le chercheur à « imputer » sans trop de
risque les variations observées à la manipulation de la variable
indépendante.
Que se passe-t-il si l'étude est menée hors laboratoire, c'est-à-
dire sur le terrain, que ce terrain soit géographique, pédago
gique, sociologique, médical ou autre ? On ne peut plus alors
parler stricto sensu de variable indépendante pour désigner la
variable explicative, puisqu'il s'agit le plus souvent d'une « naturelle » qui n'est pas à la disposition du chercheur
et qu'on ne peut isoler des nombreux autres facteurs auxquels
elle est liée. S'il est vrai que parfois, par exemple dans le domaine
pédagogique ou médical (Fairweather, 1974 ; Freedman et
Takeshita, 1974 ; Hudson et Daniel, 1974), on arrive à appli
quer le principe de la randomisation, il est également vrai que
le terrain ne s'y prête pas toujours et que le simple constat
d'une relation entre variable explicative et variable à expli
quer ne suffit alors plus à conclure en termes de causalité : la
relation observée peut en effet n'être que la résultante de rela
tions différentes de sorte qu'il faut trouver un substitut destiné
à en réduire l'ambiguïté.
Nous nous sommes nous-mêmes heurté à ce type de pro
blème dans une étude de la relation entre certains aspects des
comportements de mobilité et la structure de l'espace urbain
dans lequel ils se produisent : comment isoler, dans la varia
bilité des comportements, ce qui peut s'expliquer par la struc
ture du tissu urbain de ce qui est dû à d'autres variables ?
Pour mettre en évidence cette relation, nous (Andan, Askevis-
Leherpeux, Bouveret, Currat, Matalon, Poitevineau et Reichman,
1982, 1984) avons choisi de faire une étude longitudinale (dite
également étude « de suivi ») en comparant la mobilité d'indi
vidus avant et après qu'ils aient changé de milieu urbain, ce el espace urbain 537 Mobilité
qui permet en outre d'avoir des données autres qu'agrégées8,
c'est-à-dire des données analysables en termes d'évolutions
individuelles. Le problème de savoir comment réduire l'ambi
guïté de la relation entre mobilité et milieu urbain peut alors
se formuler plus précisément dans les termes suivants : com
ment faire la part, dans l'évolution des comportements indi
viduels de mobilité, de ce qui relève du changement de milieu
urbain (variable principale) et de ce qui revient aux change
ments individuels l'ayant accompagné (variables cooccurrentes).
Nous allons ici, après avoir décrit les éléments essentiels
de cette étude longitudinale de mobilité, proposer un principe
d'analyse destiné à faire la part entre variable principale et
variables cooccurrentes puis l'illustrer en prenant pour exemple
celle d'entre elles qui s'est révélée avoir le rôle le plus import
ant, à savoir la modification de la cellule familiale.
Précisons que la plupart des études de mobilité, lorsqu'elles
ne se réduisent pas à la description d'un terrain unique, sont
transversales. Ainsi, à notre connaissance, aucune étude n'a
jusqu'ici abordé de façon systématique ce problème des variables
cooccurrentes à un changement de résidence dans l'évolution
des comportements individuels de mobilité. L'existence même
du problème est cependant indépendante du type de procé
dure adopté : si notre choix s'était porté vers une étude trans
versale consistant à comparer des individus vivant à un même
instant dans des milieux urbains différents, nous aurions suivi
une démarche du même ordre. Seules les variables sur lesquelles
porte l'analyse seraient différentes.
I. MOBILITÉ ET ESPACE URBAIN
DESCRIPTION DE L'ÉTUDE | Wr",ef?*
PROCÉDURE
Le principe de l'étude consiste à effectuer un certain nombre
mesures sur les mêmes individus à deux reprises : juste avant leur
déménagement de Paris à Marne-la- Vallée (première vague d'enquête,
2. Le terme « agrégation » est pris ici dans un sens différent de celui utilisé
par exemple par Boudon (1977) pour désigner le produit de l'interaction
de comportements individuels. Il désigne « l'opération formelle de composit
ion de données individuelles », opération qui ne va pas sans risque puisque
« des relations très diverses peuvent donner le même résultat agrégé » de
sorte que « l'inférence des agrégats aux individus est très hasardeuse »
(Matalon, 1981 ; Matalon, 1982). 538 F. Askevis-Leherpeux
printemps-automne 1980) et deux ans après leur installation (deuxième
vague d'enquête, printemps-automne 1982).
L'échantillon est composé des 126 couples de nationalité française,
âgés de 20 à 55 ans, ayant, par accession à la propriété, quitté en 1980
la capitale (tissu urbain dense) pour Marne-la- Vallée (ville nouvelle
caractérisée par une grande dispersion de ses équipements et de ses
habitations). L'enquêteur a interrogé les deux membres du couple
indépendamment l'un de l'autre. Dans 111 cas, au moins l'un des deux
a accepté de répondre (soit 211 personnes).
A cet échantillon principal est adjoint un deuxième échantillon, soumis
lui aussi aux deux vagues d'enquête, et composé de couples qui possèdent
les caractéristiques suivantes : être également de nationalité française et
âgés de 20 à 55 ans, et être d'anciens Parisiens ayant acheté un logement
à Marne-la- Vallée environ deux ans avant la première vague d'enquête.
Cet échantillon dit « témoin » permet de suivre l'évolution d'indi
vidus habitant la ville nouvelle dès 1980 et d'évaluer le rôle du déve
loppement de Marne-la- Vallée entre les deux périodes d'investigation3.
On peut en résumé décrire 1' « histoire » des échantillons par le
schéma suivant (fig. 1) dans lequel Tl et T2 désignent les deux vagues
d'enquête.
Echant i I I on Echant i I I on
Pr inc ipa I Témoi n
1978 Paris Paris
Marne la Va I I ée
1980 Paris f Tl Marne la Vallée
i Marne la Va I lée
la'
1982 Marne < T2 Marne Vallée
la Val lée
Fig. 1. — Histoire de l'échantillon principal
et de l'échantillon témoin
3. Cet échantillon ne permet pas d'évaluer le poids des facteurs de conjonc
ture générale. Nous nous autorisons néanmoins à le qualifier de « témoin »
dans la mesure où pouvons, grâce à sa comparaison avec l'échantillon
principal, apprécier l'impact de l'évolution de la ville nouvelle entre 1980
et 1982, et séparer le rôle du déménagement de celui des changements ayant
affecté les individus entre les deux vagues d'enquête. Mobilité et espace urbain 539
L'exigence d'homogénéité entre les deux échantillons, qui implique
en outre que les individus qui les composent ont choisi un même mode
de vie et qu'un délai de deux ans est suffisant à l'installation de certaines
habitudes de mobilité, réduit le nombre de personnes susceptibles d'être
incluses dans l'échantillon « témoin ». Il ne comporte de fait que 42 cou
ples dont au moins l'un des deux membres a accepté de répondre
(soit 83 personnes).
DONNÉES
Les données sont recueillies, dans chacune des deux vagues d'en
quête et séparément pour chacun des deux membres du couple, à
l'aide de deux instruments : un questionnaire qui fournit le profil
psychosociologique de l'individu ainsi que la perception qu'il a de son
environnement et de sa mobilité, et un carnet de bord qui, nous semble-
t-il, fait l'originalité méthodologique de cette étude longitudinale de
mobilité. Un carnet de bord se présente comme une sorte d'agenda sur
lequel, pendant sept jours consécutifs, la personne doit relever tous ses
déplacements (heures et lieux de départ et d'arrivée, motif de déplace
ment, mode de transport et d'accompagnement).
Ce qui est nouveau n'est ni le principe même du carnet de bord,
utilisé dès 1928-1929 par l'Office de Statistique du Reich (Halbwachs,
1964) et aujourd'hui d'usage courant dans les études sur les transports
ou les budgets-temps, ni son utilisation sur plusieurs jours consécutifs,
mais le recours à cet outil au sein d'une étude longitudinale de mobilité
destinée à rendre compte du rôle de la structure de l'espace urbain.
Par ailleurs, si le principe n'est pas nouveau, la forme peut varier et un
carnet de bord peut être plus ou moins directif : ainsi, dans la recherche
de Guilbert, Lowit et Creusen (1965), l'individu se voit proposer une
liste préétablie d'occupations et doit, pour chacune d'elles, indiquer
s'il s'y est livré et de quelle heure à quelle heure.
Ces contraintes imposées à deux reprises à l'individu ont augmenté
la diminution des effectifs résultant de la seule mortalité expérimentale.
Nous n'avons ainsi recueilli de données complètes que pour 156 per
sonnes de l'échantillon principal et 38 de l'échantillon « témoin ».
Celles-ci ont contrairement à nos attentes, fourni des informations plus
précises la deuxième fois : cette amélioration semble pouvoir s'expliquer
(Adan et Askevis-Leherpeux, 1982-1983) par le fait que, interrogées
une seconde fois, elles prennent conscience de l'importance de leur rôle
dans l'enquête et voient dans leurs réponses un moyen d'exprimer leurs
préoccupations relatives au problème des transports.
Le recours à des carnets de bord permet de décrire les propriétés
à la fois spatiales et temporelles des activités et de définir un certain
nombre d'indicateurs individuels de mobilité, et parmi ceux-ci :
— la sédentarité moyenne, c'est-à-dire le pourcentage moyen de la
durée de chaque journée passée au domicile ; 540 F. Askevis-Leherpeux
— le nombre moyen de sorties effectuées par journée, une sortie corre
spondant à la séquence minimale « départ du domicile-retour au
domicile » ;
— le nombre moyen de déplacements effectués par journée, un déplace
ment étant défini par le fait de quitter un lieu pour un autre dans le
but de réaliser une certaine activité, de sorte qu'une sortie comporte
au moins deux déplacements ;
— le budget temps-transport moyen par journée, c'est-à-dire le temps
passé en moyenne chaque journée dans les transports ;
— le budget moyen par sortie, le temps de
transport demandé en moyenne par chaque sortie.
L'évolution de chacun de ces indicateurs est évaluée par un pour
centage : [(m82 — m80)/m80] x 100, où m80 et w82 désignent les
moyennes observées respectivement en 1980 et en 1982.
II. CHANGEMENT DE STRUCTURE URBAINE
ET MODIFICATIONS COOCCURRENTES :
PRINCIPE D'ANALYSE DES DONNÉES
Le principe retenu pour faire la part, dans l'évolution de
la mobilité individuelle, de ce qui est lié à la variable princi
pale, c'est-à-dire au changement de résidence lui-même, et de
ce qui est lié aux modifications cooccurrentes est le suivant :
Soit X la variable cooccurrente à deux modalités : XI,
modification (de la cellule familiale, de la motorisation, du lieu
de travail ou autre) et XO, absence de modification. Cette variable
définit, dans chacun des deux échantillons, deux sous-groupes
d'individus, l'un qui est affecté par une des modifications et
l'autre non.
— Une première étape concerne le seul échantillon principal
et consiste à regarder si le pourcentage d'évolution, pour chacun
des indicateurs de mobilité, est le même dans les deux sous-
groupes. Si oui, on peut dire que la variable cooccurrente n'a
pas joué sur l'évolution, en d'autres termes, que l'évolution
est indépendante de la variable cooccurrente. Si non, c'est-à-
dire si l'évolution n'est pas la même dans les deux sous-groupes
et n'est donc pas indépendante de la variable cooccurrente, il
convient de passer à l'étape suivante.
— Cette deuxième étape consiste à confronter l'analyse pré
cédente à l'analyse équivalente menée sur l'échantillon « témoin ».
Deux cas peuvent alors se présenter : Mobilité ei espace urbain 541
1) II y a une corrélation entre l'évolution de la mobilité et la
variable cooccurrente dans l'échantillon principal seul
ement : on ne peut alors rien conclure quant au rôle de cette
variable puisque dans l'évolution de l'échantillon principal
interviennent à la fois le changement de résidence et la
variable cooccurrente, alors que dans témoin
aucune des deux variables n'opère ;
2) il y a corrélation dans les deux échantillons : on peut alors
affirmer que la variable cooccurrente a joué un rôle dans
l'évolution de la mobilité des individus de l'échantillon prin
cipal, sans toutefois pouvoir chiffrer la part qui lui revient.
Cette analyse a été appliquée à trois variables cooccurrentes :
modification de la cellule familiale, de la motorisation et de la
localisation du travail. Pour chacune d'elles, le traitement a
été effectué séparément pour les jours ouvrés (journées com
portant au moins un déplacement de travail) et pour les jours
chômés (journées ne comportant aucun déplacement de travail).
III. UN EXEMPLE DE VARIABLE COOCCURRENTE :
LA MODIFICATION DE LA CELLULE FAMILIALE
Les données ne font pas apparaître de rôle de la modification
de l'accessibilité au travail et ne permettent que de conclure
à une influence probable de l'acquisition d'une voiture sup
plémentaire. Il s'avère en revanche que la modification de la
cellule familiale a eu un rôle majeur, ce qui confirme l'impor
tance des facteurs liés à la composition de la famille déjà sou
lignée dans de nombreuses études sur les transports ou les
emplois du temps.
Cette variable a ici un rôle complexe puisqu'il n'est pas le
même selon les indicateurs retenus et selon qu'il s'agit de jours
ouvrés ou de jours chômés.
1. DÉFINITION DE LA VARIABLE
La cellule familiale est considérée comme modifiée si le
nombre d'enfants du ménage auquel appartient l'individu a
augmenté entre 1980 et 1982. On s'est par ailleurs assuré que
cette modification est indépendante d'une cessation d'activité
chez les femmes. 542 F. Askevis-Leherpeux
Les deux modalités de la variable sont définies à partir de
la comparaison des réponses des individus à la question concer
nant la composition de leur ménage. Les personnes retenues
pour l'analyse doivent donc non seulement avoir rempli un
carnet de bord en 1980 et en 1982 mais également avoir répondu
les deux fois à la question-clé : ceci explique que quelques-unes
d'entre elles aient dû être éliminées. Les effectifs correspondants
aux deux modalités de la variable sont indiqués dans le tableau I.
Tableau I. — Effectifs associés à la variable
« modification de la cellule familiale »
Cellule familiale
Echantillon changée inchangée Tota
Principal 65 80 145
Témoin 10 23 33
2. RÔLE DE LA VARIABLE LES JOURS OUVRÉS
Le tableau II fournit les pourcentages d'évolution des dif
férents indicateurs de mobilité associés aux deux modalités
de la variable cooccurrente dans l'échantillon principal les
jours ouvrés.
Tableau II. — Modification de la cellule familiale
et pourcentage d'évolution de la mobilité
dans l'échantillon principal (jours ouvrés)
Cellule familiale
Critère d'évolution changée inchangée D(i)
— 0,36 Sédentarité + 4,06 + 3,7
— 13 Sorties 0 + 13
— 10,5 Déplacements + 4 + 14,5
— 0,3 Dépl. /Sortie + 2 + 2,3
Budget temps-transport + 13 + 19 + 6 par sortie + 13 + 29 + 16
(x) Le pourcentage d'évolution de la mobilité est égal à :
[(m82 — m80) / m80] x 100, où m80 et m82 désignent les moyennes
observées respectivement en 1980 et 1982, et D désigne l'écart entre les
pourcentages associés aux deux modalités de la variable cooccurrente.

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