Towards an americanization of french metropolitan areas ?





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Pour qu’une ville atteigne un ICCI de 0, elle devrait enregistrer 0 pour chacun des indices composants, et pour atteindre 100 obtenir également 100 pour chacun des indices.
Le classement obtenu permet de différencier assez clairement les villes-centres prospères de celles qui sont confrontées à d’importantes difficultés socio-économiques. L’ICCI présente un double avantage. Il permet d’abord de prendre en considération une pluralité de dimensions (emploi, dépendance, instruction, logement, revenu) qui ne se recoupent pas nécessairement : une ville globalement aisée comme Paris connaît cependant des problèmes de logement beaucoup plus aigus que dans les autres villes, et une ville en difficulté comme Mulhouse connaît un taux de chômage relativement limité. Cet indice nous permet ensuite d’établir des comparaisons avec d’autres pays où il a déjà été appliqué (Etats-Unis) ou il pourrait facilement l’être (dans plusieurs pays du réseau OIM, tout dépendant de la disponibilité des données).
Le score varie substantiellement entre ses deux valeurs extrêmes, de 21 pour la ville la plus prospère, Nancy, à 81 pour la deuxième ville de France et la plus en difficulté, Marseille. Il est à souligner que la plupart des villes enregistrant l’ICCI le plus élevé appartiennent au Sud-Est du pays - outre Marseille, Perpignan (81), Toulon (77), Avignon (74), Nîmes (72), Nice (70) - et au Nord - Le Havre (80), Douai (78), et Béthune (69).
La capitale Paris appartient aux villes les plus favorisées avec les niveaux les plus bas de toutes les villes françaises de chômage (12%), de faible instruction (41% seulement des Parisiens ayant 25 ans et plus ont un niveau d’instruction inférieur au baccalauréat), et de bas revenu (niveau de revenu médian par habitant de 13.731 €). A l’opposé, Perpignan cumule trois records : 25% de chômeurs, 42% de personnes dépendantes, et un niveau de revenu médian quasiment deux fois plus faible qu’à Paris avec 7.559 € habitant. On constate par conséquent que la situation socio-économique des villes-centres françaises est loin de l’image réductrice tendant à les opposer à leurs homologues américaines : alors que celles-ci seraient globalement rongées par le déclin et la crise urbaine, les villes françaises maintiendraient leur statut de poumon économique et de lieux de concentration des populations les plus favorisées. Le poids toujours écrasant de Paris et de sa région sur le reste du pays (Hoffmann-Martinot 2003) contribue bien entendu à concentrer l’intérêt des médias et de nombreux observateurs sur la capitale lorsqu’ils se penchent sur les particularités et l’évolution des grandes métropoles, ville incontestablement riche et à l’abri des difficultés socio-économiques (même si pauvreté et exclusion sociale n’y sont pas absentes). Lorsqu’on y regarde de plus près, le paysage général des villes-centres apparaît beaucoup plus contrasté que ne le laissent entrevoir les zooms habituels sur Paris, ou en province sur des villes bourgeoises traditionnelles comme Lyon ou Bordeaux.
Nous avons ensuite procédé de la même façon pour comparer les banlieues entre elles, à partir des mêmes indicateurs et indice s’appliquant au territoire de l’ensemble de chaque zone suburbaine (Tableau 4).
Contrairement aux variables de chômage, de dépendance, d’instruction et de logement, on ne dispose pas de données sur le revenu médian de l’ensemble du territoire des banlieues. Le revenu médian n’est en effet diffusé par la DGI qu’à l’échelle de chaque commune. Pour chaque banlieue d’aire urbaine, nous avons donc construit et utilisé la variable de substitution suivante :
(∑ (revenu médian municipal x population municipale)) / population totale des communes composant la banlieue
Le tableau 4 montre que la variation de l’ISCI (Intercity Composite Index) est encore plus forte que celle de l’ICCI puisqu’elle s’échelonne de 92 pour la banlieue de Douai à 19 pour celle d’Annemasse. De même que nos données sur les villes permettent de corriger bon nombre d’approximations diffusées dans les médias voire dans la littérature scientifique, il apparaît que la réalité des banlieues françaises mesurée par l’indice ISCI contredit le cliché couramment répandu dans la presse et bien ancré dans de nombreux esprits selon lequel les banlieues constitueraient en France l’équivalent fonctionnel des villes-centres aux Etats-Unis. En se focalisant sur une certaine catégorie de banlieues en difficulté, on tend à ainsi à sous-estimer la grande variété des contextes suburbains et en particulier l’existence voire le développement rapide de banlieues relativement riches et prospères. Les deux tiers des espaces suburbains enregistrent en effet un score ISCI inférieur à 50 qui reflète un niveau relativement faible de difficultés socio-économiques.
En suivant la même approche méthodologique que celle utilisée par Nathan et Adams (1976), nous avons essayé de comparer le classement des villes (ICCI) et de leurs banlieues (ISCI) afin de mesurer l’amplitude des correspondances ou des décalages éventuels. Des classements identiques - ville A et banlieue A classées en 1ère place, ville B et banlieue B classées en 2ème place, et ainsi de suite – tendraient à indiquer un parallélisme entre le statut relatif des villes et celui de leur environnement. A l’inverse, une non-concordance totale entre les deux classements signifierait une absence d’homologie entre villes-centres et banlieues.
Le tableau 5 présente sur deux colonnes les classements respectifs des villes et de leurs banlieues en distinguant les six sextiles. Dans le tableau 6, nous avons distingué trois types de relations entre les villes et leurs banlieues. The first relationship (Type 1, Significant Disparity) includes cases where there is a difference or two sextiles groups or more between the rankings of the central city and its suburbs on the two interarea indexes. The second relationship (Type 2, Both High) includes cases in which both the central city and its suburbs rank high (having worse conditions) on the two interarea indexes. The third combination (Type 3, Both Low) includes cases in which both the central city and its suburbs rank low on the two indexes.


Table 4. Intersuburb Hardship Indexes













 

 

 

 

 

 

 



















Intersuburb




Unemployment

Dependence

Education

Housing

Income

Composite

SUBURB

Index

Index

Index

Index

Index

Index

DOUAI

94

97

100

73

98

92

VALENCIENNES

100

85

94

55

100

87

BETHUNE

82

92

100

46

87

81

DUNKERQUE

77

49

87

50

89

70

PERPIGNAN

73

90

67

20

74

65

NICE

63

100

33

83

32

62

TOULON

77

93

45

46

47

62

LILLE

65

63

59

43

58

58

AVIGNON

63

60

54

34

65

55

SAINT-ETIENNE

51

72

66

35

50

55

LYON

48

41

82

49

36

51

LE HAVRE

50

39

69

54

43

51

AMIENS

53

32

71

51

47

51

ROUEN

61

54

65

31

43

51

NIMES

66

45

48

27

63

50

METZ

48

46

68

30

50

48

BAYONNE

57

89

41

19

35

48

CAEN

53

34

59

36

50

46

ANGERS

41

62

52

16

53

45

MARSEILLE-AIX

73

20

28

60

40

44

LE MANS

43

53

43

21

52

43

TOURS

48

42

49

20

36

39

BREST

37

71

39

0

48

39

NANTES

43

44

47

17

44

39

MULHOUSE

33

40

57

49

10

38

NANCY

47

35

47

21

36

37

PARIS

50

13

15

100

8

37

BESANCON

33

43

46

19

40

36

PAU

42

57

33

7

41

36

ORLEANS

36

37

46

34

22

35

DIJON

43

30

42

26

33

35

BORDEAUX

58

16

41

17

36

34

REIMS

39

26

54

22

23

33

RENNES

30

35

38

11

40

31

LIMOGES

36

46

37

4

30

31

MONTPELLIER

59

24

0

31

33

29

POITIERS

38

19

44

6

38

29

STRASBOURG

30

10

45

42

11

28

TOULOUSE

47

24

15

13

28

25

CLERMONT-FERRAND

42

11

39

9

24

25

GRENOBLE

47

12

5

38

22

25

ANNEMASSE

34

0

19

42

0

19

source : INSEE






















 















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