Towards an americanization of french metropolitan areas ?





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IV. Intrametropolitan Area Comparisons
En utilisant les mêmes 5 indicateurs de chômage, de dépendance, d’instruction, de logement, et de revenu, nous avons cherché à mesurer dans quelle mesure, pour chaque aire urbaine, la ville-centre expérimente plus ou moins de difficultés socio-économiques que sa banlieue, toujours considérée comme une unité globale. Pour cela, nous avons construit un City-Suburb Harship Disparity Index (CSHDI).
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 of city-to-suburb unemployment (or dependence, or education, or housing) rates calculated from data

Ymax = maximum value of Y

Ymin = minimum value of Y

Par exemple, pour le ratio ville-banlieue de taux de chômage, les valeurs maximale et minimale sont : 2.16 et 0.85. On attribue la valeur 100 à 24.69 et 0 à 12.03. Avec 18.97% de chômage pour la ville centre et 13.14% pour la banlieue, le ratio standardisé d’une ville comme Bordeaux s’établira par conséquent à :

[((18,97/13,14)- 0,85) / (2,16-0,85)] * 100 = (0,59 / 1,31) * 100 = 45
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
Pour chaque ville, nous avons ajouté les valeurs des 5 indicateurs puis les avons divisées par 5. On obtient l’indicateur non ajusté figurant dans le tableau 7. Ainsi, pour Bordeaux :
(45 + 35 + 21 + 28 + 23) / 5 = 152 /5 = 30.4
Dans une deuxième étape, nous avons ajusté cet index afin de distinguer les villes comparing favorably from those comparing unfavorably to their adjoining suburbs. Like in Nathan and Adams analyses, a composite index score was computed for a hypothetical city that was identical to its suburbs along each of the five indicators.
For such an hypothetical city,
Son indicateur de chômage serait : ((1 -0,85) / 1,31) * 100 = 12

Son indicateur de dépendance serait : ((1 -0,781) / (1,077-0,781)) * 100 = 74

Son indicateur d’instruction serait : ((1-0,66)/(1,15-0,66) * 100 = 69

Son indicateur de logement serait : ((1- 0,71)/(1,40 - 0,71) * 100 = 42

Son indicateur de revenu serait : ((1- 0,80)/(1,36 - 0,80) * 100 = 36

Son indicateur composite non ajusté serait donc : (12+74+69+42+36)/5 = 233/5 = 47
Si 47 est ajusté à 100, il suffit ensuite, par une règle de trois, d’ajuster les valeurs non ajustées pour produire le CSHDI ajusté. Nous avons classé les aires urbaines par ordre décroissant de CSHDI (Table 7) et figuré leurs positions respectives sur la figure 3. Dans les aires pour lesquelles la valeur de l’indice est supérieure à 100, la situation de la ville-centre est plus difficile que celle de sa banlieue, et inversement si la valeur est inférieure à 100.
L’observation des valeurs du CSHDI infirme la thèse selon laquelle les villes-centres seraient dans l’ensemble davantage en difficulté que leurs banlieues mais aussi la thèse inverse. En effet, on observe une répartition à peu près égale entre les 20 villes qui affichent une meilleure « santé socio-économique » que leur périphérie, et les 22 enregistrant au contraire un différentiel qui leur est défavorable.
La comparaison avec les scores des 55 of the largest US SMSA correspondant au même indice (calculé à partir des 5 mêmes indicateurs + celui de pauvreté) révèle deux différences fondamentales entre la France de 1999 et les Etats-Unis de 1980 (Nathan et Adams 1989):

  • contrairement à leurs homologues françaises, dans la plupart des SMSA (49 sur 55), les hardship conditions sont plus fortes dans les villes que dans leurs banlieues

  • les valeurs du CSHDI sont nettement plus élevées : elles dépassent 200 dans 24 cas alors que ce niveau n’est atteint nulle part en France, atteignant des niveaux particulièrement élevés à Hartford (536), Newark (509), ou Cleveland (385)


Table 7. City-Suburb Hardship Disparity Index


























































Non Adjusted

Adjusted




Unemployment

Dependence

Education

Housing

Income

Composite

Composite

AIRE URBAINE 1999

Index

Index

Index

Index

Index

Index

Index

ANNEMASSE

82

80

100

100

88

90

191

MULHOUSE

100

73

72

77

100

84

180

LE HAVRE

74

93

76

45

65

71

151

MARSEILLE-AIX

43

100

77

55

61

67

143

BAYONNE

53

66

73

51

64

61

130

STRASBOURG

88

50

34

69

61

60

129

AVIGNON

49

77

64

54

56

60

127

NIMES

52

90

62

43

45

58

124

REIMS

76

44

55

53

62

58

123

PERPIGNAN

50

88

58

42

47

57

121

AMIENS

62

53

47

62

60

57

121

LE MANS

92

69

73

25

19

56

119

TOULON

29

85

72

37

48

54

115

SAINT-ETIENNE

47

70

59

46

41

53

112

MONTPELLIER

63

34

45

51

69

52

111

BREST

82

36

57

46

37

51

110

NICE

19

75

66

40

46

49

105

PAU

73

53

52

38

31

49

104

LIMOGES

53

42

67

51

32

49

104

ORLEANS

55

47

38

61

42

49

103

BESANCON

82

32

41

47

38

48

102

CLERMONT-FERRAND

51

31

55

51

51

48

102

GRENOBLE

50

41

47

37

46

44

94

TOULOUSE

69

20

32

49

36

41

88

NANTES

76

37

31

37

25

41

88

ANGERS

66

35

44

27

30

40

86

METZ

35

33

38

56

37

40

84

TOURS

50

39

49

25

32

39

83

POITIERS

70

10

33

41

34

38

80

RENNES

86

9

29

33

22

36

76

CAEN

48

33

34

31

22

33

71

DUNKERQUE

18

75

47

12

11

33

69

BETHUNE

20

48

42

25

22

31

67

BORDEAUX

45

35

21

28

23

30

65

DIJON

31

29

39

29

20

30

63

DOUAI-LENS

16

54

38

22

13

29

61

ROUEN

33

18

27

23

29

26

55

LILLE

5

0

20

48

50

24

52

LYON

41

39

2

26

11

24

50

NANCY

35

5

9

20

24

19

40

PARIS

16

31

0

30

0

16

33

VALENCIENNES

0

42

30

0

3

15

32

N = 6273






















source : INSEE-DGI





















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