L'influence de la forme urbaine sur la mobilité quotidienne. Une ...

L’interaction entre usage du sol et comportements de mobilité
III. ANALYSE DES FACTEURS DE LA MOBILITE
QUOTIDIENNE DANS L’AGGLOMERATION
BORDELAISE
1. Méthodologie : la technique des régressions typologiques
Le contrôle statistique d’un ensemble de facteurs pouvant interférer avec l’autre
ensemble de facteurs a été réalisé à partir d’une approche typologique qui a servi de base pour
effectuer des régressions contraintes. C’est la technique des « régressions typologiques ».
L’approche typologique permet de constituer, dans une population donnée, des sousgroupes
que l’on considère homogènes du point de vue du critère adopté pour effectuer la
typologie. On suppose ainsi pouvoir « contrôler » un type de facteurs de la mobilité
quotidienne, et analyser l’influence de l’autre type de facteurs. Cela revient à « mettre entre
parenthèses » un des deux blocs explicatifs de la relation triangulaire, qui devient une simple
relation binaire, par conséquent beaucoup plus facile à tester.
Ici, c’est le critère de la densité que l’on a choisi de contrôler. Nous avons souligné à
quel point cet indicateur synthétique, sans véritable signification théorique autre que
l’intensité de l’occupation de l’espace par l’homme et ses activités et dont l’interprétation
pose tant problème (Bailly et alii, 1992), faisait débat. La puissance de la densité pour
expliquer les comportements de mobilité est telle qu’elle laisse insatisfait et incite à
comprendre quelles sont les influences cachées par celle de la densité.
On a donc divisé la population étudiée (les 66 zones de l’enquête-ménages de Bordeaux)
en trois sous-échantillons homogènes du point de vue de la densité : fortes, moyennes et
faibles densités (cf. annexe cartographique). Comme il n’y avait qu’un critère, la méthode de
classification adoptée a été celle du tri ordonné des observations. La présence de seuils
éventuels a pu être décelée « visuellement » grâce à la représentation graphique d’une
fonction de log-densité cumulée. Etant donné le faible nombre d’observations, il a semblé
préférable de constituer des sous-échantillons de taille à peu près égale plutôt que d’utiliser
une méthode de classification automatique. La limite que nous nous sommes fixé à la taille
des sous-échantillons est 66/3 = 22 ( + / - 10%). Ainsi la partition est-elle exogène, mais la taille
des sous-groupes est suffisante pour que les résultats soient significatifs.
La technique économétrique utilisée est celle des régressions contraintes. L’objectif de
la recherche est de savoir si l’effet des variables explicatives est différencié ou non selon le
sous-groupe. On va donc d’abord effectuer la même régression pour chacun des sous-groupes,
puis contraindre les coefficients de régression à être égaux entre eux. On testera ensuite la
significativité de ces contraintes (ou restrictions) linéaires. On dispose ainsi d’un modèle dit
« contraint » (MC, où les coefficients de chaque variable explicative sont les mêmes quel que
soit le sous-groupe) et d’un modèle dit « non contraint » (MNC, où tous les coefficients sont
théoriquement différents).
MNC :
y
i
K
3
= ∑∑
k= 1 h=
1
i = 1,...,66
α . z
h,
k
i,
h,
k
+ ε
i
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