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La dynamique sociale des quartiers urbains

Essai méthodologique
The Social Dynamics of Urban Neighbourhoods: Methodological Essay
Paul Villeneuve, Mathieu Pelletier et Marius Thériault
p. 135-148

Résumés

L’écologie factorielle nous a beaucoup appris sur les grands traits de l’organisation de l’espace social des villes, mais peu sur ses dynamiques de changement. Cette lacune dépendrait, entre autres, de son incapacité à prendre en compte la structure sociale interne des quartiers urbains. Pourtant dans plusieurs pays, les recensements, qui constituent la principale source de données utilisée en écologie factorielle, publient des venti­lations assez détaillées des caractéristiques des résidents des quartiers pour permettre d’explorer certains aspects de la dynamique sociale de ceux-ci, dont la diversité, les inégalités et la mobilité, D’autres dimensions clés, comme la conflictualité, peuvent par ailleurs être documentées à partir d’autres sources. Ici, nous caractérisons d’abord chacune de ces dimensions pour ensuite évaluer l’influence sur elles de la localisation des quartiers au sein de l’espace résidentiel. Ensuite, une analyse des liens entre la mobilité résidentielle et l’asymétrie des revenus au sein des quartiers suggère que la mobilité fait diminuer l’asymétrie, accréditant la thèse de l’autosélection : qui se ressemble s’assemble. En somme, il apparaît que les données tirées des recensements permettent d’éclairer des aspects importants de la dynamique sociale des quartiers urbains, d’autant plus que l’accès à ces données connaît de réels progrès.

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Texte intégral

Les auteurs remercient Yvon Jodoin pour son aide à l’étape du traitement des données et le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada ainsi que le Fonds québécois de recherche sur la société et la culture pour leur appui financier.

1Les milieux urbains sont étudiés depuis longtemps sous l’angle de la diversité sociale et des inégalités. En Amérique du Nord, les dimensions ethnoculturelle, socioéconomique et domestique ont été au cœur des études d’écologie urbaine, tout particulièrement celles dites d’« écologie factorielle ». Cependant, vers la fin des années 1970, les chercheurs ont nettement eu l’impression que cette approche, après avoir révélé les grandes lignes de l’organisation de l’espace résidentiel, s’empêtrait dans une sorte de « spatialisme » occultant les dynamiques sociales productrices de cette organisation [Wyly, 1999, p. 311]. Trop statique, l’écologie factorielle gomme l’épaisseur des rapports sociaux. Elle ne traite pas correctement la question des rapports sociaux à l’intérieur des quartiers urbains, où sont observées de nouvelles configurations des liens entre la sphère domestique et la sphère de l’emploi [Hanson et Pratt, 1988]. Par exemple, le revenu individuel, longtemps vu comme dépendant de la profession ou de la classe sociale, pourrait devenir de plus en plus dépendant de la composition démographique des ménages [Jones et Simmons, 1993, p. 428].

2Pour tester de telles hypothèses, ne faut-il pas se donner les moyens de mesurer l’épaisseur sociale des quartiers et d’identifier leurs diverses dynamiques de changement ? Parmi les notions susceptibles de nous aider dans cette tâche, quatre nous apparaissent importantes : la diversité sociale, les inégalités, la mobilité résidentielle et la conflictualité. Nous tenterons d’abord de caractériser chacune de ces dimensions des quartiers urbains, pour montrer, en deuxième lieu, comment les liens entre elles dépendent à la fois de la localisation des quartiers dans l’espace résidentiel et des interactions sociales se déroulant à l’intérieur d’eux [Berry, 1973]. Nous aborderons ensuite un aspect spécifique des inégalités au sein des quartiers, soit l’asymétrie des revenus individuels, que nous tenterons de modéliser à l’aide de données sur les secteurs de recensement de la région métropolitaine de Québec. L’ensemble de cette démarche nous poussera enfin à poser la question de l’homogénéité sociale au sein des quartiers urbains : est-elle surtout due à un processus de sélection par la mobilité résidentielle (qui se ressemble s’assemble), ou à un processus de cohabitation prolongée (qui s’assemble se ressemble) ?

Les secteurs de recensement comme quartiers

3La notion de « quartier », peut-être plus encore que celle de « région », est difficile à manipuler. Les quartiers sont des régions dans les villes, des régions à très faible degré de fermeture. Le tissu social urbain est fait d’une infinité d’interactions spatiales entre personnes qui appartiennent à de multiples catégories démographiques et socioéconomiques. Comment découper correctement des quartiers dans ce tissu ? L’utilisation de procédés de géomatique, appliqués à des données de plus en plus désagrégées spatialement, est fort prometteuse à cet égard [Thériault et Des Rosiers, 2008]. Elle nous renseigne sur de multiples aspects des dynamiques urbaines et nous libère graduellement des découpages plus ou moins arbitraires. Idéalement, les analyses présentées ici auraient dû être menées à plus d’une échelle géographique et pour des découpages différents afin d’évaluer l’impact du niveau d’agrégation et du découpage sur les relations mises en évidence. Cet exercice, qui risque d’introduire des modulations dans les résultats présentés ici, devra être réalisé ultérieurement. Pour le moment, nous avons sélectionné pour fins d’analyse l’entité statistique qui, dans le contexte canadien, s’approche le plus de la notion de quartier, soit le secteur de recensement.

4Au Canada, les secteurs de recensement (SR) sont de petites régions géographiques relativement stables qui comptent habituellement entre 2500 et 8000 habitants, la moyenne devant être, de préférence, de 4000 habitants [Statistique Canada, 1987, p. 153]. Ils sont créés au sein de régions métropolitaines de recensement et d’agglomérations de recensement dont le noyau urbain compte 50 000 habitants ou plus d’après le recensement précédent. Les limites des SR doivent suivre des traits physiques permanents et facilement reconnaissables. Les SR doivent être le plus homogènes possible sur le plan des caractéristiques socio-économiques, c’est-à-dire présenter des similitudes entre personnes en ce qui touche la situation économique et les conditions de vie au moment de leur création. Les SR doivent avoir une forme aussi compacte que possible. La région métropolitaine de Québec comptait 683 000 personnes en 2001 et 165 secteurs de recensement, ce qui fait une moyenne de 4139 personnes par secteur. Sauf mention contraire, toutes les données analysées ici sont tirées des recensements du Canada, surtout celui de 2001.

La diversité

5Une première notion capable de nous aider à mieux comprendre l’épaisseur sociale des quartiers urbains est tout simplement la notion de diversité. Le spatialisme « à l’horizontale » de l’écologie factorielle accordait peu d’attention à la diversité sociale interne des quartiers. Parmi les trois dimensions ethnoculturelle, socioéconomique et domestique de l’espace social des villes, explorons la troisième. Par exemple, considérons les types de ménages, un des caractères auxquels on a habituellement recours pour construire le profil domestique des quartiers. Dans la tradition de l’écologie factorielle, on retient habituellement des variables telles que le nombre de personnes par ménage ou le pourcentage de ménages ayant tel ou tel trait dans chaque unité spatiale. Or, les données publiées pour les secteurs de recensement des villes canadiennes ventilent les ménages selon plusieurs types, au moins huit dans les recensements les plus récents. La plupart des variables qui servent à étudier l’espace social des villes sont ainsi catégorisées assez finement à diverses échelles géographiques. Il en est ainsi par exemple du statut matri­monial, de la religion ou de l’ethnie.

  • 1 L’indice d’entropie, H, mesure le degré de dispersion des effectifs d’un phénomène dans un ensemble (...)

6Le plus souvent, la notion de diversité n’implique pas une relation d’ordre et se conçoit assez naturellement selon des catégories qui définissent une échelle nominale de mesure. Plusieurs indices ont été mis au point pour évaluer le degré de diversité, l’indice d’entropie [Béguin, 1979, p. 8] étant sans doute l’un des plus connus1. Considérons la variable « type de ménages ». Les idées reçues, en Amérique du Nord, veulent que les quartiers suburbains et périurbains soient socialement uniformes, alors que les quartiers centraux des villes seraient diversifiés. Qu’en est-il pour ce qui est des types de ménages ? Ventilons les ménages de chacun des 165 secteurs de recensement, en 2001, de la région métropolitaine de Québec en huit types (tableau 1). Calculons ensuite un indice d’entropie sur cette catégorisation et mettons en relation l’indice obtenu dans chaque secteur de recensement et la distance entre ce secteur et le centre-ville de Québec. La figure 1 montre que les valeurs de l’indice augmentent avec la distance du centre, d’abord abruptement entre 0 et 5 km, ensuite plus graduellement entre 5 et 15 km, pour plafonner au-delà. Une fonction logarithmique décrit la relation, qui s’accentue d’ailleurs en 2006 [diversité = 0,722 + 0,068Ln (distance) ; R2 = 0,705]. Quelle répartition des types de ménages produit cette relation ? Le tableau 1 présente cette répartition dans trois couronnes de distance du centre. À l’intérieur de 1 km du centre, la proportion de personnes seules dépasse 63 %, ce qui est suffisant pour pousser l’indice à la baisse. Entre 5 et 5,5 km, dans les banlieues des années 1950, la proportion de personnes seules est encore assez élevée (39 %), alors qu’entre 20 et 25 km, les couples mariés avec enfants constituent la classe modale. On notera également que la progression, avec la distance du centre, de l’incidence des couples en union libre est moins prononcée que celle des couples mariés, ce qui appuie l’hypothèse d’une plus grande incidence des valeurs conservatrices en banlieue [Walks, 2006].

Tableau 1. Répartition ( %) des types de ménages dans trois couronnes de distance du centre, Région métropolitaine de Québec, 2001

Couronnes (km)

< 1

5 à 5,5

20 à 25

Ménages familiaux 

Couples mariés sans enfant

6,82

13,80

16,17

Couples mariés avec enfants

3,26

12,27

30,01

Couples en union libre sans enfant

10,88

12,12

11,38

Couples en union libre avec enfants

2,14

6,21

13,36

Familles monoparentales matricentriques

4,82

7,86

6,82

Familles monoparentales patricentriques

1,34

1,80

2,07

Ménages non familiaux

Personnes seules

63,65

39,09

18,88

De plus d’une personne

7,09

6,84

1,31

Nombre total de ménages

11210

16665

15680

Indice de diversité (entropie)

0,569

0,773

0,810

Figure 1. Diversité des types de ménages selon la distance du centre, Région métropolitaine de Québec 2001

Figure 1. Diversité des types de ménages selon la distance du centre, Région métropolitaine de Québec 2001

7D’autres indicateurs de diversité domestique au sein des unités de voisinage se comportent différemment en fonction de la distance du centre. C’est le cas de la diversité des statuts matrimoniaux des personnes de plus de 15 ans (célibataires, mariés, séparés, divorcés, veufs, en union libre). Un indice d’entropie calculé sur ces 6 catégories montre que certains secteurs de recensement tout près du centre affichent des indices d’entropie relativement bas mais que, de façon générale, ceux-ci ont plutôt tendance à diminuer avec la distance du centre (r = -0,397 ; p < 0,001), une relation qui sera reprise quand il s’agira plus bas de modéliser l’asymétrie des revenus.

L’inégalité

8Une deuxième notion est tout aussi centrale lorsqu’il s’agit de caractériser l’épaisseur sociale des quartiers urbains. Il s’agit de la notion d’inégalité [Blau, 1977]. Contrairement à la notion de diversité, elle implique au moins une relation d’ordre. Elle met généralement en cause des variables telles le revenu, la catégorie professionnelle ou la scolarisation. Habituellement, l’attention porte sur les disparités entre les quartiers [Bourne, 1993]. Le calcul du coefficient de variation (écart-type / moyenne) du revenu moyen ou du revenu médian des personnes de plus de 15 ans effectué sur les quartiers d’une agglomération permet de jauger le niveau général des disparités entre les quartiers. Il a été possible de faire ce calcul sur les secteurs de recensement de la région métropolitaine de Québec à chaque recensement de 1986 à 2006 (figure 2).

Figure 2. Évolution des disparités de revenu entre les secteurs de recensement de la Région métropolitaine de Québec entre 1985 et 2005. Les disparités sont mesurées pour les revenus moyen et médian à l’aide du coefficient de variation

Figure 2. Évolution des disparités de revenu entre les secteurs de recensement de la Région métropolitaine de Québec entre 1985 et 2005. Les disparités sont mesurées pour les revenus moyen et médian à l’aide du coefficient de variation

9On remarquera que les données de revenu portent sur l’année précédant celle du recensement. À première vue, le résultat obtenu surprend. L’évolution du coefficient de variation calculé sur le revenu moyen des secteurs indique une augmentation des disparités alors que l’évolution du coefficient calculé sur le revenu médian indique une diminution. En d’autres termes, les écarts des valeurs des quartiers autour de la moyenne pour l’ensemble des quartiers augmentent dans le temps alors que ces écarts pris autour de la médiane diminuent. Comment expliquer ces tendances divergentes sinon en évoquant la possibilité d’une forme particulière d’évolution des inégalités, soit une polarisation des revenus entre secteurs ? En effet, le caractère généralement asymétrique de la distribution des revenus est bien connu : le nombre de personnes qui gagnent des revenus inférieurs à la moyenne est généralement beaucoup plus grand que le nombre de celles qui gagnent des revenus supérieurs à la moyenne. Autrement dit, la distribution des revenus est asymétrique à droite, ce qui fait que la moyenne est supérieure à la médiane. Ici, d’un recensement à l’autre, les valeurs des secteurs de recensement se tassent autour de la médiane, faisant diminuer son coefficient de variation. En même temps, elles se dispersent autour de la moyenne, faisant augmenter le coefficient de variation de celle-ci. Cela ne veut-il pas dire que les valeurs extrêmes, celles aux deux bouts de la distribution, le deviennent encore plus, accréditant l’hypothèse d’une polarisation qui augmente dans le temps ? À tout le moins, ces résultats vont dans le sens de ceux obtenus par Walks et Maaranen (2008) pour Toronto, Montréal et Vancouver à l’aide de données plus détaillées que celles utilisées ici.

Figure 3. Répartition par tranches de revenu (en milliers de dollars canadiens) des personnes de plus de 15 ans dans deux quartiers suburbains de la Région métropolitaine de Québec en 2000

Figure 3. Répartition par tranches de revenu (en milliers de dollars canadiens) des personnes de plus de 15 ans dans deux quartiers suburbains de la Région métropolitaine de Québec en 2000

10Plus récemment toutefois, les inégalités à l’intérieur des quartiers ont aussi été étudiées. Par exemple, on a observé qu’à Montréal, les inégalités sont plus importantes à l’intérieur des quartiers les plus aisés [Charron et Shearmur, 2005]. Ici également, les recensements fournissent habituellement des catégorisations assez détaillées pour permettre de mesurer les inégalités internes des quartiers urbains. Plusieurs indices peuvent être utilisés à cette fin. Considérons par exemple le revenu (toutes sources confondues) des personnes de plus de 15 ans. Le recensement canadien publie des ventilations de ces personnes selon des catégories de revenu pour chacun des secteurs de recensement. La figure 3 montre cette ventilation pour deux secteurs de recensement suburbains de la RMR (région métropolitaine de recensement) de Québec en 2000, l’un situé dans l’axe de Sainte-Foy, l’autre sur la Rive-Sud (voir figure 4 pour la localisation de ces grandes zones). Le secteur localisé à Sainte-Foy présente un profil polarisé avec des effectifs nombreux dans les classes extrêmes, alors que le secteur localisé sur la Rive-Sud compte plus de la moitié des effectifs dans les trois classes centrales, même si la classe inférieure est la classe modale. Quels indices permettent de synthétiser ces profils ? Les deux indices utilisés le plus souvent pour mesurer les inégalités de revenu sont le coefficient de variation et le coefficient de Gini [Sen, 1973]. Il est toutefois difficile d’estimer correctement la valeur de ces indices à l’aide de données du type de celles de la figure 3. En effet, pour calculer ces indices, nous avons besoin du revenu moyen à l’intérieur de chaque classe. Le plus souvent, on se contentera d’utiliser le point-milieu de la classe pour approximer cette moyenne, mais comment faire en ce qui concerne les deux classes extrêmes, qui sont ouvertes ? En ce qui concerne le coefficient de variation, qui est le rapport de l’écart-type sur la moyenne, le recensement canadien, qui fournit l’erreur-type de toutes les données de revenus moyens publiées, semble offrir la possibilité d’estimer l’écart-type [Charron et Shearmur, 2005, p. 340], mais cette démarche doit encore être validée.

11Pour le moment, nous avons choisi d’utiliser un indice simple d’asymétrie plutôt que d’inégalité. Cet indice est le rapport de la moyenne à la médiane. Ces deux mesures de tendance centrale sont calculées par le recensement sur les données dans leur forme désagrégée et devraient être assez fidèles. L’asymétrie mesurée de cette façon ne capte pas tous les aspects de l’inégalité. Deux distributions symétriques, dont l’une est plus aplatie que l’autre, présenteront des degrés différents d’inégalité. Cependant, comme la distribution du revenu est presque toujours asymétrique à droite, la moyenne est également presque toujours supérieure à la médiane et le ratio qui mesure cette supériorité renseigne sur l’asymétrie des revenus à l’intérieur des secteurs de recen­sement. À la figure 3, le secteur localisé à Sainte-Foy a un revenu moyen de 37 083 $ et un revenu médian de 24 064 $, ce qui donne un coefficient d’asymétrie de 1,541, alors que pour le secteur situé sur la Rive-Sud, les valeurs correspondantes sont 28 632 $, 28 482 $ et 1,005. Sur les 165 secteurs de recensement de la RMR de Québec en 2000, un seul secteur a un coefficient d’asymétrie inférieur à 1. Il s’agit d’un secteur localisé en périphérie nord dans la grande zone de Loretteville, dont 58 % de la main-d’œuvre résidante travaillent dans l’industrie des services gouvernementaux, la grande majorité dans une base militaire voisine, et dont la tranche modale (40 000 - 49,900 $) est supérieure à la moyenne (29 979 $), ce qui a pour effet de tirer la médiane (31 315 $) vers le haut. Sinon, les valeurs de l’indice d’asymétrie varient entre 1,005 et 1,585, la corrélation simple entre cet indice et le logarithme de la distance du centre étant de 0,464 (n = 165 ; p < 0,001).

La mobilité

12Une troisième notion, la « mobilité résidentielle », met en cause, de façon élémentaire, la dimension temporelle : un déplacement dans l’espace exige en effet un certain temps. Les recenseurs mesurent habituellement la mobilité résidentielle en relevant les adresses civiques à deux points dans le temps. De cette façon, l’étude de la mobilité résidentielle ouvre une fenêtre sur les processus qui, le plus souvent, transforment la structure sociale des quartiers par l’arrivée de nouvelles personnes, mais qui peuvent aussi quelquefois contribuer à maintenir cette structure sociale comme, par exemple, dans le cas d’un quartier urbain qui garderait la même composi­tion selon l’âge en raison d’une mobilité résidentielle calée sur les étapes de la vie, alors qu’une absence de mobilité produirait plutôt un vieillissement sur place qui transformerait la composition selon l’âge [Berry, 1973, p. 10]. Nous allons tenter de départager ces deux effets possibles de la mobilité résidentielle à l’aide des données disponibles dans le recensement canadien. Depuis 1961, Statistique Canada pose une question concernant le domicile habituel d’une personne le jour du recensement et son domicile habituel cinq ans plus tôt (ce qui sous-estime la mobilité en ne produisant qu’un déplacement dans le cas d’une personne ayant déménagé plus d’une fois). Les réponses à cette question permettent de ventiler les personnes de plus de 5 ans selon les catégories suivantes :

  • celles n’ayant pas déménagé ;

  • celles ayant déménagé en provenance de la même subdivision de recensement (municipalité au Québec) ;

  • en provenance d’une autre subdivision de recensement de la même province ;

  • d’une autre province ;

  • de l’extérieur de Canada.

13Ces données sont publiées à plusieurs échelles dont celle des secteurs de recensement. Elles ont l’avantage de distinguer la mobilité selon l’éloignement du lieu de provenance. Par exemple, les déménagements en provenance de la même municipalité peuvent permettre d’estimer une mobilité de proximité, même si cette variable est soumise au fait que les municipalités ont des tailles très différentes. Dans la RMR de Québec, la moyenne (prise sur les 165 SR) des pourcentages de personnes ayant pratiqué ce type de mobilité était de 20,7 % en 2001 (min = 5,9 % ; max = 43,2 % ; écart-type = 9,1 %).On peut faire l’hypothèse que la mobilité proximale devrait contribuer à maintenir l’homogénéité des quartiers, les ménages cherchant à se rapprocher de ceux qui leur ressemblent et sachant où ceux-ci habitent, alors que la mobilité « distante » devrait contribuer à augmenter leur hétérogénéité, les ménages ayant une moins bonne connaissance des destinations possibles. À cet égard, tenant compte du fait que Québec n’est pas une ville d’immigration, la moyenne sur les 165 SR des pourcentages de personnes en provenance de l’extérieur du Canada était en 2001 de 1,1 % (min = 0,0 % ; max = 10,1 % ; écart-type = 1,5 %). Ces données ont le grand désavantage de ne documenter qu'une faible part du processus de mobilité résidentielle. Elles nous renseignent sur la provenance des personnes qui arrivent dans un secteur mais restent silencieuses sur la destination de celles qui le quittent et sur les caractéristiques de ces personnes. En général, la mobilité résidentielle, mesurée par la proportion de personnes dans un secteur qui demeuraient à une adresse civique différente 5 ans plus tôt, diminue avec la distance entre le centre et ce secteur (r = - 0,681 ; p < 0,001), comme d’ailleurs la mobilité proximale (r = -0,752 ; p < 0,001) et la mobilité distante (r = -0,415 ; p < 0,001).

La conflictualité

14Une quatrième notion, la « conflictualité », est moins habituelle. Elle peut cependant aider beaucoup à mieux comprendre les processus de nature sociopolitique qui transforment les quartiers. Les conflits urbains sont des événements localisables dans le temps et l’espace. Ils mettent en cause des catégories d’acteurs (par exemple, les acteurs étatiques, les acteurs privés et ceux issus de la société civile) ainsi que des types d’enjeux et d’action. Ils peuvent donner lieu à des modélisations statistiques au niveau des quartiers [Joerin et al, 2005 ; Villeneuve et al., 2006]. À cette fin, un volumineux corpus de données portant sur les conflits urbains dans la région métropolitaine de Québec a été constitué. Des informations sur plus de 2000 conflits ayant pris place à Québec entre 1965 et 2000 ont été recueillies dans le principal quotidien régional [Trudelle et al, 2006]. Un conflit est défini comme un événement qui met en cause des protagonistes autour d’un projet à caractère urbain, le plus souvent un projet d’aménagement mais aussi un projet concernant l’affectation des ressources urbaines [Trudelle, 2003]. On peut penser que les quartiers dont la population est hétérogène devraient connaître une plus grande conflictualité, mais de quelle hétérogénéité s’agit-il ? La conflictualité sera-t-elle plus grande dans des quartiers affichant une diversité domestique plus marquée, ou dans les quartiers où les inégalités sont plus prononcées ? Pour tenter de répondre à ces questions, nous avons tiré de notre base de données sur les conflits, une variable jaugeant l’incidence de la conflictualité dans chaque secteur de recensement. Cette incidence est indexée par la couverture médiatique, mesurée en centimètres carrés dans le journal, de tous les conflits ayant eu lieu dans chacun des 165 secteurs de recensement entre 1965 et 2000, cette couverture étant divisée par la population des secteurs en 2001 et exprimée sous forme logarithmique. Comme il fallait s’y attendre, la conflictualité per capita diminue avec la distance du centre (r = 0,344 ; p < 0,001).

Les localisations

15On constate que les divers indicateurs des quatre dimensions de la dynamique sociale des quartiers explorées jusqu’ici montrent tous des liens significatifs avec un indicateur clé de la localisation des quartiers (secteurs de recensement), en l’occurrence leur distance du centre de l’agglomération. Ce constat renvoie à une question difficile de la géographie sociale urbaine : si des liens unissent diversité, inégalité, mobilité et conflictualité, quelle est la part de ces liens qui est « fonctionnelle » et quelle est la part qui est « positionnelle » ? En d’autres termes, dans quelle mesure est-ce la position des quartiers dans l’espace social urbain qui « explique » les relations susceptibles d’exister entre ces quatre dimensions ? Si l’effet de la position des quartiers dans l’espace est maintenu constant, ces relations subsisteront-elles ? La distance du centre constitue un aspect majeur de la localisation des quartiers, mais de nombreuses analyses empiriques, dont celle récente de Charron et Sheamur (2005), montrent que la « direction » constitue aussi un aspect important. Les villes ne se développent pas au même rythme et de la même façon dans toutes les directions. Il est possible de tenir compte de ce fait en identifiant les corridors de développement auxquels appartiennent les secteurs de recensement. À Québec, cinq corridors peuvent être assez clairement identifiés : ceux de Sainte-Foy, de Loretteville, de Charlesbourg, de Beauport et de la Rive-Sud (figure 4). Chacun des 165 secteurs de recensement est assigné à un corridor. Cinq variables binaires sont ainsi créées : si le secteur i est assigné au corridor de Sainte-Foy, il prendra la valeur 1 sur la variable « Sainte-Foy » et la valeur 0 sur les quatre autres.

Figure 4. Variation de l'indice d'asymétrie du revenu parmi les 165 secteurs de recensement de la Région Métropolitaine de Québec en 2000. L'écoumène résidentiel et les limites des secteurs de recensement sont représentés et les cinq corridors urbains qui se partagent l'agglomération sont identifiés

Figure 4. Variation de l'indice d'asymétrie du revenu parmi les 165 secteurs de recensement de la Région Métropolitaine de Québec en 2000. L'écoumène résidentiel et les limites des secteurs de recensement sont représentés et les cinq corridors urbains qui se partagent l'agglomération sont identifiés

Source : Statistique Canada, 2001

16Il est dès lors possible, à l’aide d’un exercice fort simple, d’esquisser un début de réponse à la question de l’effet de la distance et de la direction sur les liens entre diversité, inégalité, mobilité et conflictualité. Il s’agit d’abord de calculer des coefficients de corrélation simple entre les indicateurs des quatre variables prises deux à deux (Tableau 2). Ces coefficients sont tous significatifs au plan statistique sauf un (diversité matrimoniale et conflictualité) et varient de 0,182 pour la relation entre mobilité proximale et conflictualité à 0,554 pour celle entre diversité matrimoniale et mobilité proximale. Il s’agit ensuite de calculer des coefficients de corrélation partielle entre ces mêmes indicateurs mais, cette fois, en maintenant constants les effets de la distance du centre et de la position axiale des secteurs sur les coefficients. On note que la valeur de tous les coefficients diminue considérablement. Seulement deux restent significatifs : asymétrie des revenus et diversité matrimoniale (0,208) ainsi que mobilité proximale et diversité matrimoniale (0,463). Ce résultat suggère le poids considérable de la localisation des secteurs dans la construction des liens entre leurs attributs sociaux. Les valeurs de ceux-ci varient de façon régulière selon la distance et la direction. En d’autres termes, il y a autocorrélation spatiale et les deux formes de celle-ci identifiées par Legendre (1993) sont présentes, soit la forme en gradient, associée ici à la distance du centre, et la forme en tache (patch), associée ici à des corridors distincts où la valeur moyenne d’une variable dans un corridor peut être significativement plus forte ou plus faible que dans les autres corridors.

Tableau 2. Corrélations simples et partielles entre quatre dimensions de la dynamique sociale des quartiers urbains

N = 165

Diversité matrimoniale

Asymétrie des revenus

Mobilité proximale

Conflictualité

Diversité matrimoniale

1,000

0,263**

0,554**

0,052

Asymétrie des revenus

0,208**

1,000

0,288**

0,314**

Mobilité proximale

0,463**

-0,024

1,000

0,182*

Conflictualité

0,017

0,144

-0,016

1,000

** Corrélations significatives au niveau 0,01
* Corrélations significatives au niveau 0,05
Les indices de corrélation simple occupent la partie du tableau en haut de la diagonale principale et les indices de corrélations partielles la partie en bas de la diagonale principale. Les corrélations partielles sont obtenues en maintenant constant l’effet des variables de localisation (distance du centre, Loretteville, Charlesbourg, Beauport et Rive-Sud).

17Le fait de constater qu’il y a autocorrélation spatiale peut sans doute conforter les géographes en leur suggérant que les phénomènes de localisation sont importants. Mais la zone de confort ainsi créée est assez restreinte car encore faut-il proposer des explications à ce constat. Par rapport à un quartier, un calcul d’autocorrélation spatiale permet de mesurer à quel point les quartiers voisins lui ressemblent. Par ailleurs, l’abon­dante littérature qui se développe présentement autour de la notion d’« effet de milieu » ou d’« effet de voisinage » porte plutôt sur ce qui se passe à l’intérieur même des quartiers. Walks (2006) fournit une bonne analyse de cette littérature en ce qui concerne les comportements électoraux, alors que Ellen et al. (2001) font de même pour ce qui est de l’état de santé. Au moins deux processus assez différents, qui mettent tous deux en cause la mobilité résidentielle, semblent produire de l’homogénéité dans les quartiers. D’une part, il y aurait un processus de sélection sociale à l’œuvre : ceux qui se ressemblent auraient tendance à se rassembler. Les personnes partageant les mêmes valeurs, les mêmes goûts et les mêmes comportements de consommation auraient tendance à se diriger vers les mêmes quartiers. D’autre part, le processus inverse serait aussi à l’œuvre : ceux qui se rassemblent en viendraient à se ressembler. Si des person­nes, au départ différentes, vivent dans un même lieu assez longtemps, elles peuvent en venir, par mimétisme et interaction sociale à se ressembler en ce qui concerne certaines valeurs, attitudes et comportements, une sorte d’homogénéisation par la cohabitation et les conversations.

L’asymétrie des revenus dans les quartiers de Québec

18Illustrons l’effet de ces processus à l’aide des indicateurs de la dynamique sociale des quartiers de Québec identifiés jusqu’ici. À cette fin, nous proposons un modèle multivarié qui tente de rendre compte de la variation parmi les quartiers de l’asymétrie des revenus (figure 4), considérée comme un indicateur non seulement d’hétérogénéité mais aussi d’inégalité et de tensions sociales possibles. Quel devrait être l’effet de la mobilité résidentielle sur l’asymétrie des revenus ? Si la mobilité résidentielle récente résulte surtout d’un processus de sélection sociale, plus la mobilité est forte et moins l’asymétrie devrait être prononcée. Par contre, si une forte mobilité a un effet positif sur l’asymétrie, comme la corrélation simple semble le suggérer (tableau 2), ne faudra-t-il pas conclure que les effets homogénésants du « vivre ensemble » n’ont pas eu le temps d’agir ? Ceci suggère, à l’inverse, que plus la proportion de personnes n’ayant pas déménagé récemment est forte dans un quartier, plus l’asymétrie des revenus devrait y être faible.

19La mobilité résidentielle n’est cependant pas le seul facteur susceptible d’être associé à l’asymétrie des revenus. Il est raisonnable de penser que la diversité domestique peut être associée positivement à l’asymétrie. À cet égard, la diversité des statuts matrimoniaux semble l’être davantage que la diversité des types de ménage. Nous contrôlerons donc l’effet de la première dans le modèle. Aussi, on devrait observer un lien positif entre l’incidence de la conflictualité et l’asymétrie des revenus, sans présumer de l’existence d’un lien causal unidirectionnel entre les deux. De plus, à la suite de Charron et Shearmur (2005) qui ont observé un lien positif entre le niveau de revenu et l’inégalité de sa distribution, nous introduisons dans le modèle la variable « revenu médian » de chacun des secteurs. Enfin, à la suite de ce qui a été dit plus haut au sujet des effets de la distance et de la direction, nous incluons dans le modèle la variable distance du centre et les variables binaires identifiant les corridors, la variable désignant Sainte-Foy étant prise comme variable de référence.

20Les résultats de cet essai de modélisation sont consignés au tableau 3. Les neuf variables indépendantes rendent compte de 52,6 % de la variation de l’asymétrie du revenu parmi les secteurs de recensement de la RMR de Québec en 2000. Les variables de localisation révèlent que l’effet de la distance est grandement atténué dans le modèle multivarié, son coefficient de régression n’étant pas tout à fait significatif au niveau 0,05. L’effet de la direction, mesuré par les variables se rapportant aux corridors, est, quant à lui, très marqué, les coefficients de ces variables étant parmi les plus élevés, leurs signes négatifs indiquant que les asymétries de revenu sont en moyenne plus faibles dans les quatre corridors qu’elles ne le sont dans le corridor de référence de Sainte-Foy. On notera que les corrélations partielles de ces variables, c’est-à-dire les corrélations entre chacune d’elles et l’asymétrie, en gardant constantes toutes les autres variables indépendantes, sont systématiquement plus fortes que les corrélations simples clarifiant ainsi l’importance spécifique de la structure socio-spatiale de l’agglomération. Ceci est d’ailleurs confirmé par la capacité du modèle, tout particulièrement des variables de localisation qui en font partie, à rendre compte de l’autocorrélation spatiale contenue dans la variable dépendante. Le I de Moran calculé sur celle-ci est en effet de 0,33 (p < 0,01), alors que celui calculé sur les résidus du modèle n’est que de 0,07 (p < 0,10).

Tableau 3. Facteurs expliquant une partie de la variation dans l’asymétrie du revenu individuel au sein des secteurs de recensement de la Région métropolitaine de Québec, 2000

N = 165;
R2ajus. = 0,526

Bêta*

P (Bêta = 0)

Corrélation simple

Corrélation partielle

Constante

1,334

<0,001

--

--

Localisation :

Distance du centre (ln)

-0,214

0,057

-0,464

-0,153

Corridors de:
Sainte-Foy**

Loretteville

-0,760

<0,001

-0,211

-0,431

Charlesbourg

-0,528

<0,001

0,073

-0,355

Beauport

-0,572

<0,001

-0,159

-0,389

Rive-Sud

-0,586

<0,001

-0,109

-0,395

Attributs :

Revenu médian

-0,560

<0,001

-0,430

-0,517

Conflictualité

0,102

0,088

0,314

0,137

Diversité matrimoniale

0,224

0,002

0,263

0,250

Mobilité proximale

-0,471

<0,001

0,288

-0,327

* Coefficient de régression standardisé.
** La variable binaire désignant les secteurs de recensement du corridor de Sainte-Foy est prise comme variable de référence.
La variable dépendante est l’indice d’asymétrie du revenu (revenu moyen / revenu média).

21En ce qui concerne les liens entre l’asymétrie du revenu et les attributs des secteurs de recensement au sujet desquels nous avons formulé des hypothèses, les résultats nous réservent quelques surprises. Ainsi, contrairement aux observations de Charron et Shearmur à Montréal, les quartiers les plus aisés, ceux où le revenu médian est le plus élevé, connaissent une asymétrie plus faible. Et le résultat va dans le même sens, mais de façon beaucoup moins significative (bêta = -0,161 ; p = 0,087), si le revenu moyen est utilisé plutôt que le revenu médian. On aurait pu penser que le résultat obtenu ici dépend de la nature multivariée du modèle : la corrélation partielle entre l’asymétrie du revenu et le revenu médian est en effet plus forte que la corrélation simple, mais les deux sont négatives. Deux autres explications sont possibles. Premièrement, Charron et Shearmur mesurent des inégalités à l’aide d’un coefficient de variation ; nous mesurons des asymétries à l’aide du ratio revenu (moyen/médian). Ceci peut sans doute expliquer des différences de magnitude dans les résultats, mais cela explique-t-il une différence de signe ? Deuxièmement, nous savons que les inégalités de revenu sont plus fortes dans les grandes villes que dans les petites. À Québec en plus, une forte proportion des emplois relèvent du secteur public et sont bien payés et conventionnés, ce qui peut pousser l’asymétrie à la baisse dans plusieurs quartiers relativement aisés. Quant à la conflictualité, elle continue à être associée positivement à l’asymétrie mais cette association n’est significative qu’au niveau 0,10. Pour sa part, la diversité matrimoniale est également associée de façon positive à l’asymétrie et plus fortement encore que la conflictualité (bêta = 0,224 contre 0,102).

22Venons-en maintenant à la mobilité résidentielle, la variable qui nous intéresse tout particulièrement. Parmi les diverses formes de mobilité évoquées plus haut, la mobilité proximale, c’est-à-dire celle en provenance de la municipalité où se trouve le SR de destination, exerce le meilleur effet. Celui-ci est négatif (bêta = -0,471) et fort significatif (p < 0,001). On remarquera que la corrélation simple entre mobilité et asymétrie est positive ce qui souligne l’intérêt de maintenir constants les effets de plusieurs variables pouvant affecter cette relation. Quand ces variables contrôles sont prises en compte, l’analyse révèle qu’une forte mobilité proximale est associée à de faibles asymétries de revenu, suggérant par-là que plus les nouveaux arrivants provenant des alentours sont nombreux dans un SR, et plus le revenu moyen et le revenu médian se rapprochent l’un de l’autre dans ce SR, ce qui ne va pas à l’encontre de l’hypothèse voulant que ceux qui se ressemblent s’assemblent, la mobilité favorisant alors l’homogénéité des quartiers. Par contre, si nous remplaçons dans le modèle la mobilité proximale par un indice de mobilité « distante » ( % de personnes de plus de 5 ans en provenance de l’extérieur du Canada), le coefficient de régression standardisé est moins fort, mais il devient positif (bêta = 0,164 ; p = 0,020) suggérant que ce type de mobilité augmente l’asymétrie du revenu et, par conséquent, l’hétérogénéité des quartiers. Si par ailleurs le même modèle est à nouveau estimé en remplaçant cette fois la variable « mobilité proximale » par la variable « n’ayant pas déménagé », le coefficient obtenu pour cette dernière est positif (bêta = 0,266) et significatif (p < 0,002), suggérant cette fois que, en général, les quartiers où la cohabitation est plus longue ne sont pas ceux où les asymétries sont les plus faibles, ceci ne voulant toutefois pas dire que les résidents de ces quartiers n’en viennent pas à se ressembler sur d’autres caractéristiques que le revenu.

Conclusion

23Nous avons voulu montrer qu’il est possible, en utilisant pratiquement les mêmes sources de données, d’aborder plus directement que l’écologie factorielle le fait la question de la dynamique sociale des quartiers urbains. Pour y arriver, il faut, entre autres, développer un cadre conceptuel capable de prendre en compte l’épaisseur sociale des quartiers. Les notions de diversité sociale et d’inégalité économique, appliquées à la structure interne des quartiers et mesurées à l’aide des ventilations fournies pour plusieurs variables dans les recensements, nous permettent d’avancer dans cette direction. Par exemple, la diversité grandissante des formes domestiques, dont les types de ménages et les types de statuts matrimoniaux, peut être jaugée au niveau des quartiers, ce qui révèle parfois des résultats inattendus. Ainsi, en Amérique du Nord, les quartiers suburbains ont la réputation d’être plus uniformes que les quartiers centraux. Une analyse de la diversité des types de ménages dans les 165 secteurs de recensement de la région métropolitaine de Québec montre pourtant que l’inverse est vrai en 2001.

24La mobilité résidentielle et la conflictualité urbaine comptent aussi parmi les notions qui permettent d’aborder l’analyse de la dynamique sociale des quartiers. Les recensements publient des données limitées mais utiles sur la mobilité. Pour ce qui est de la conflictualité, importante pour saisir les aspects politiques de la dynamique sociale, d’autres sources que les recensements sont nécessaires. La presse quotidienne peut être une source intéressante en raison de sa très fine granularité spatio-temporelle. Il faut cependant être attentif aux biais qu’elle véhicule et reconnaître qu’un traitement adéquat des informations contenues dans la presse peut être assez délicat et onéreux.

25Afin d’illustrer une démarche analytique possible visant à mieux connaître la dynamique sociale des quartiers urbains, nous modélisons les liens entre la mobilité résidentielle et l’asymétrie des revenus, vue comme une forme d’inégalité économique au sein des quartiers. Le modèle porte sur les 165 secteurs de recensement de la Région métropolitaine de Québec en 2001. Une régression multiple permet de contrôler les effets de la diversité sociale, de la conflictualité et de la localisation des quartiers sur l’asymétrie, isolant ainsi les liens entre cette dernière et la mobilité résidentielle. L’exercice suggère qu’une forte mobilité résidentielle en provenance des quartiers voisins est associée à une faible asymétrie des revenus dans le quartier de destination, alors que cette relation s’inverse en ce qui concerne la mobilité « distante », c’est-à-dire, ici, en provenance de l’extérieur du Canada, permettant ainsi de mieux connaître le rôle de la mobilité résidentielle dans la dynamique interne des quartiers.

26La démarche analytique esquissée ici doit être développée dans au moins deux direc­tions pour devenir véritablement capable de saisir dans toute son ampleur la dynamique sociale des quartiers urbains. Premièrement, elle doit prendre en compte plus d’une échelle géographique et trouver des solutions au problème des « unités spatiales modifiables ». Au Canada, l’« aire de diffusion », une unité géographique plus petite que le secteur de recensement, contient en moyenne de 500 à 600 personnes. Elle est moins stable d’un recensement à l’autre que le secteur de recensement, mais des procédés de géomatique permettent maintenant de résoudre en bonne partie ce problème. Par ailleurs, le quartier vécu est très souvent plus grand qu’un secteur de recensement, ce qui produit d’ailleurs une partie de l’autocorrélation spatiale observée ici. Les méthodes de regroupement (cluster analysis) permettent alors de produire des zones homogènes qui peuvent se rapprocher du quartier vécu. Deuxièmement, une innovation institutionnelle fort prometteuse, le programme des centres de données de recherche de Statistique Canada, permet maintenant aux chercheurs un accès contrôlé aux données désagrégées du recensement ainsi qu’à de nombreuses bases de données issues d’enquêtes où les répondants sont « géoréférencés » à un niveau spatial très fin. En somme, nous constatons que les sources de données s’améliorent ainsi que les outils pour analyser ces données. Il faut espérer que les connaissances acquises à l’aide de ces moyens accrus aideront à mieux aménager nos villes.

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Notes

1 L’indice d’entropie, H, mesure le degré de dispersion des effectifs d’un phénomène dans un ensemble de n catégories. H = -∑pilogpi/log n où pi désigne la proportion des effectifs appartenant à la catégorie i. H prend la valeur « 0 » (diversité minimale) lorsque toutes les observations appartiennent à la même catégorie, et la valeur « 1 » (diversité maximale) lorsque les effectifs sont répartis également entre toutes les catégories.

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Diversité des types de ménages selon la distance du centre, Région métropolitaine de Québec 2001
URL http://eps.revues.org/docannexe/image/3617/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 96k
Titre Figure 2. Évolution des disparités de revenu entre les secteurs de recensement de la Région métropolitaine de Québec entre 1985 et 2005. Les disparités sont mesurées pour les revenus moyen et médian à l’aide du coefficient de variation
URL http://eps.revues.org/docannexe/image/3617/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 96k
Titre Figure 3. Répartition par tranches de revenu (en milliers de dollars canadiens) des personnes de plus de 15 ans dans deux quartiers suburbains de la Région métropolitaine de Québec en 2000
URL http://eps.revues.org/docannexe/image/3617/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 92k
Titre Figure 4. Variation de l'indice d'asymétrie du revenu parmi les 165 secteurs de recensement de la Région Métropolitaine de Québec en 2000. L'écoumène résidentiel et les limites des secteurs de recensement sont représentés et les cinq corridors urbains qui se partagent l'agglomération sont identifiés
Crédits Source : Statistique Canada, 2001
URL http://eps.revues.org/docannexe/image/3617/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 540k
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Pour citer cet article

Référence papier

Paul Villeneuve, Mathieu Pelletier et Marius Thériault, « La dynamique sociale des quartiers urbains », Espace populations sociétés, 2009/1 | 2009, 135-148.

Référence électronique

Paul Villeneuve, Mathieu Pelletier et Marius Thériault, « La dynamique sociale des quartiers urbains », Espace populations sociétés [En ligne], 2009/1 | 2009, mis en ligne le 01 février 2011, consulté le 21 février 2017. URL : http://eps.revues.org/3617 ; DOI : 10.4000/eps.3617

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Auteurs

Paul Villeneuve

Mathieu Pelletier

Marius Thériault

Centre de recherche en aménagement et développement (CRAD)
Pavillon Félix-Antoine-Savard
Université Laval
Québec, G1K 7P4
Canada
Paul.Villeneuve@crad.ulaval.ca
Matthieu.pelletier@crad.ulaval.ca
Marius.theriault@crad.ulaval.ca

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