Towards an americanization of french metropolitan areas ?





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Comme l’indique clairement le tableau 2, le nombre de communes n’est pas proportionnel à la population. Certes, l’aire urbaine de Paris (see Appendix 3) domine largement les autres non seulement pas son poids démographique mais aussi par le nombre d’unités communales qui la composent : 1.584. Mais deux aires urbaines de taille démographique équivalente peuvent enregistrer des niveaux de fragmentation territoriale fort variables : avec plus de 900.00 habitants chacune, Toulouse (342 communes) apparaît de ce point de vue trois fois plus fragmentée que Nice (117). De même, avec une population plus réduite de 220.000 habitants, l’aire urbaine de Besançon (234 communes) compte cinq fois plus d’unités que celle de Nîmes (46).
Afin de contrôler la taille démographique, nous avons standardisé cette mesure en calculant pour chaque aire urbaine le nombre de communes pour 100.000 habitants. Si l’on compare les valeurs obtenues avec celles des grandes aires métropolitaines américaines, il apparaît que la fragmentation est plus sensible dans les métropoles françaises dont la valeur médiane est de 25, soit bien au-dessus des valeurs américaines les plus élevées comme celle de Pittsburgh (17.7 en incluant les municipalités, les townships et les comtés) (voir Altschuler et al. 1999, Orfield 2002). L’usage de cet indicateur nous permet de relativiser le cas de l’aire urbaine de Paris - avec un taux de 14, elle se situe dans la catégorie des aires somme toute moins fragmentées, de même que les deux plus grandes aires qui la suivent, Lyon (18) et Marseille-Aix-en-Provence (5). Besançon atteint à l’autre extrémité un score impressionnant de 105. Souvent, des communes ont une population minuscule, à l’image de Lemenil-Mitry, la plus petite composante de l’aire urbaine de Nancy avec ses 2 habitants, le maire élu depuis 1977 Henri de Mitry, noble descendant de chevaliers du Moyen-Age et propriétaire de deux domaines Le Ménil et Le Mitry, et son épouse… Mais 30 autres communes de cette aire urbaine qui en compte 225 n’ont pas plus de 100 habitants, soit 13% du total. Cette proportion de très petites unités atteint 18% dans l’aire urbaine de Besançon. La moitié des 6.785 communes composant nos 42 aires urbaines ont moins de 826 habitants et les trois quarts moins de 2.499 habitants.
Afin de tenir également compte du degré de concentration ou de dispersion de la population à l’intérieur de chaque aire urbaine et donc de la fragmentation non plus seulement territoriale mais également démographique, nous avons complété ce premier indicateur par un second mesurant la proportion de la population de la ville-centre par rapport à celle de sa banlieue (voir tableau 2 et figure 2).

Dans 34 des 42 aires urbaines, la banlieue regroupe aujourd’hui une population supérieure à celle des villes-centres. Le poids démographique de la ville-centre est d’autant plus faible que celle-ci coexiste avec d’autres villes de taille comparable ou substantielle. Il en est ainsi de l’aire de Douai-Lens dont la population de la ville-centre (42.812 habitants) ne concentre que 8% de la population en raison de la taille concurrente d’un réseau de villes voisines constitué par Lens (36 .192 habitants), Liévin (33.463 habitants), Hénin-Beaumont (25.204 habitants) et dix autres municipalités de plus de 10.000 habitants. Une même configuration caractérise les aires urbaines de Béthune (10% de la population totale), de Valenciennes (10%), d’Annemasse (13%), de Lille (16%), ou de Paris (19%). Par contre, la ville du Havre (190.924 habitants) attire les deux tiers de la population de son aire urbaine, dont les communes les plus importantes après elle sont par ordre décroissant Montivilliers (16.553 habitants) puis Gonfreville-L’Orcher (9.939 habitants). Une macrocéphalie du même ordre se retrouve à Reims, ville de 187.181 habitants, soit 64% de la population de son aire urbaine, précédant de loin la deuxième ville de cette aire, Tinqueux qui ne compte que 10.079 habitants.
A partir des deux indicateurs précédents – le nombre de communes/ 100.000 habitants et le pourcentage de la population de la ville-centre par rapport à celle de l’aire urbaine – nous avons mesuré la fragmentation géopolitique de chaque aire urbaine en recourant à l’indice de Zeigler et Brunn (1980). Cet indice est calculé en divisant le nombre de communes pour 10.000 habitants par le pourcentage de la population de la ville-centre par rapport à celle de l’aire urbaine. Il se confirme que les valeurs obtenues - qui s’échelonnent de 1 à Marseille-Aix-en-Provence à 41 à Annemasse - sont nettement plus élevées et dispersées que pour les 25 plus grandes aires métropolitaines américaines. Pas moins de 12 aires françaises ont un indice supérieur à l’indice maximal de 12 enregistré aux Etats-Unis pour Pittsburgh (Orfield 2002 : 134). L’utilisation de cet indice montre conduit à réordonner les aires urbaines classées en fonction du critère du nombre de communes : ainsi Besançon qui apparaissait comme l’aire la plus fragmentée territorialement l’est bien moins démographiquement puisque plus de la moitié de sa population (53%) demeure concentrée dans la ville-centre. Aussi apparaît-elle à travers sa valeur d’indice (20) certes plus fragmentée globalement que la moyenne des aires urbaines mais tout de même moins que celles d’Annemasse (indice de 41), de Béthune (26), de Douai-Lens et Valenciennes (25) ou de Nancy (22). Deuxième constat : les plus grandes aires urbaines ne sont pas les plus fragmentées. Parmi celles de plus de 900.000 habitants, seules celles de Bordeaux et de Toulouse affichent un score de 9 légèrement plus élevé que la valeur médiane de 8. De manière significative, la valeur la plus basse de l’ensemble des aires est atteinte par Marseille-Aix-en-Provence avec 1 - on y compte que 5 communes pour 100.000 habitants, et 53% vivent à Marseille et 9% supplémentaires à Aix-en-Provence -, tandis que les valeurs de Paris, Lyon, Lille, et Nice sont respectivement de 8, 7, 7, et 3.
III. Intermetropolitan Area Comparisons
Longtemps dominantes dans leur espace d’influence, les villes-centres ont perdu progressivement de leur capacité d’attraction. Leur population a généralement décliné au profit de leurs banlieues en expansion rapide et semble s’être stabilisée entre les deux derniers recensements de 1990 et 1999 (pour plus dé détails : Hoffmann-Martinot 2000). Leur physionomie socio-économique varie sensiblement, contribuant au maintien de fortes disparités entre elles. Nous allons tenter de les comparer entre elles en utilisant les mesures d’urban hardship proposées par Nathan et Adams dans leurs analyses comparatives des métropoles américaines (1976 et 1989).
Rappelons que ces deux auteurs avaient retenu six mesures destinées à appréhender le niveau d’urban hardship dans chaque métropole :

  1. le chômage (pourcentage de chômeurs dans la population active)

  2. la dépendance (pourcentage de personnes de moins de 18 ans et de plus de 64 ans dans la population totale)

  3. l’instruction (pourcentage de personnes de 25 ans ou plus with less than twelfth-grade education)

  4. le niveau de revenu (revenu par habitant)

  5. le surpeuplement (pourcentage d’unités de logement habitées par plus d’une personne par pièce)3

  6. la pauvreté (pourcentage de familles à revenu inférieur à 125% du niveau de bas revenu)


Grâce au concours de l’INSEE, du LASMAS-Institut du Longitudinal et à la coopération établie entre le CNRS et l’INSEE, nous avons rassemblé les données issues du dernier recensement de l’INSEE pour les 6.785 communes composant les 42 aires urbaines de plus de 200.000 habitants afin de construire les cinq premières mesures, celle de la pauvreté n’étant pas disponible en France. Pour la mesure de l’instruction, l’équivalent français du niveau inférieur au twelfth grade est le niveau inférieur au baccalauréat. Le niveau de revenu est le revenu médian par habitant issu de l’exploitation par la DGI - Direction Générale des Impôts de la déclaration des revenus 2000 : on doit souligner que cette mesure précise de la richesse municipale est pour la première fois aisément et publiquement accessible en France grâce à la diffusion par l’INSEE en 2003 du CD-ROM Revenus fiscaux des ménages. Année 2000. France métropolitaine par commune. Pour des raisons de confidentialité et de protection de l’anonymat des contribuables, ces données de revenu ne sont pas disponibles pour les communes comptant moins de 50 ménages, si bien qu’en raison de cette limitation plusieurs indicateurs portant non pas sur les villes-centres mais sur leurs banlieues (cf. infra) n’ont pu être calculées que pour 6.273 communes.
Pour chaque mesure retenue, nous avons construit un indice permettant de standardiser les ratios obtenus pour chaque ville entre 0 et 100 à partir de la formule :

X = ( Y - Ymin ) 100

Ymax - Ymin
Where : X = standardized ratio to be created

Y = ratios calculated from data

Ymax = maximum value of Y

Ymin = minimum value of Y

Par exemple, pour le ratio de chômage, les valeurs maximale et minimale sont : 24.69 pour Perpignan et 12.03 pour Paris. On attribue la valeur 100 à 24.69 et 0 à 12.03. Avec 15.68% de chômage, le ratio standardisé d’une ville comme Angers s’établira par conséquent à : ((15.68 - 12.03)/ (24.69 – 12.03)) 100 = 29.
Prévue pour s’appliquer à des ratios, cette formule a dû cependant être adaptée pour la mesure de revenu qui se présente en Euros par habitant. Nous avons modifié alors la formule de la manière suivante :

X = ( Y - Ymax ) 100

Ymin - Ymax

Une fois chacun des indices calculés pour chaque ville, on construit alors un InterCity Composite Index (ICCI) - la moyenne des valeurs des cinq indices - qui permer de classer nos 42 villes dans le tableau 3.


Table 3. Intercity Hardship Indexes


























































Intercity







Unemployment

Dependence

Education

Housing

Income

Composite




CENTRAL CITY

Index

Index

Index

Index

Index

Index




MARSEILLE

89

77

74

78

87

81




PERPIGNAN

100

100

81

23

100

81




LE HAVRE

67

80

100

63

92

80




DOUAI

81

71

78

65

93

78




TOULON

75

99

80

48

82

77




AVIGNON

73

76

78

45

100

74




NIMES

85

80

73

31

91

72




MULHOUSE

34

63

89

79

93

72




NICE

30

92

67

92

71

70




BETHUNE

68

62

82

40

92

69




AMIENS

63

42

72

72

91

68




BAYONNE

61

78

79

24

86

66




ANNEMASSE

23

50

88

84

80

65




DUNKERQUE

54

69

81

36

84

65




SAINT-ETIENNE

39

74

81

42

79

63




VALENCIENNES

57

54

67

31

85

59




LILLE

63

66

81

15

61

57




MONTPELLIER

82

22

30

39

88

52




REIMS

32

32

70

29

77

48




METZ

18

30

61

41

75

45




STRASBOURG

12

30

45

64

69

44




CAEN

45

25

52

34

62

44




PAU

39

52

55

5

64

43




BREST

31

43

63

0

74

42




ANGERS

29

39

59

10

72

42




ORLEANS

7

39

49

49

61

41




TOURS

33

34

61

14

62

41




ROUEN

44

20

48

24

64

40




LIMOGES

11

7

38

52

91

40




NANTES

45

33

43

16

61

39




BESANCON

19

28

52

23

70

39




GRENOBLE

32

23

34

39

64

38




LYON

4

38

71

6

58

35




CLERMONT-FERRAND

18

15

61

12

69

35




LE MANS

24

34

30

44

39

34




BORDEAUX

55

20

31

12

53

34




TOULOUSE

53

10

27

16

60

33




DIJON

0

21

48

22

48

28




POITIERS

24

0

43

6

65

28




PARIS

0

16

0

100

0

23




RENNES

10

5

37

9

55

23




NANCY

14

2

22

13

53

21




N=42






















source : INSEE-DGI





















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