Towards an americanization of french metropolitan areas ?
télécharger 0.63 Mb.
|
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):
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
