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L’évolution de l’abstention à Paris, 2014-2020

Le premier tour des élections municipales s’est déroulé dans un contexte de pandémie, qui n’a pas incité à la participation électorale. Le taux d’abstention en 2020 est donc beaucoup plus élevé que le taux d’abstention observé en 2014, comme les deux cartes suivantes permettent de le voir :



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En prenant la même discrétisation (le même découpage de couleurs) on remarque que l’abstention augmente de manière globale : tout se décale vers le rouge et les zones participationnistes, bleu-foncées, disparaissent. La géographie générale n’est pas bouleversée : ce sont bien dans les quartiers d’habitat populaire, à Paris, que l’abstention reste la plus élevée, en 2014 comme en 2020. Mais la hausse de l’abstention n’est quand même pas semblable partout.

La carte suivante montre le différentiel entre 2014 et 2020 : plus la couleur est sombre, plus la hause de l’abstention a été forte. J’ai été confronté à un petit problème : les frontières des bureaux de vote ont changé entre 2014 et 2020. Certains bureaux ont été scindés en plusieurs bureaux (une trentaine), d’autres ont vu leurs bordure se décaler d’une rue ici, d’un pâté de maison là. J’ai préféré donc passer à un carroyage. J’ai découpé Paris en 2800 petites zones et j’ai affecté à ces zones une moyenne interpolée de l’abstention en 2014, de l’abstention en 2020 puis j’ai calculé la différence.

C’est surtout dans le sud de Paris (bas du 16e, 15e, 14e, 13e, 5e et 12e) que la hausse de l’abstention a été élevée.

Mais est-il possible de savoir un peu plus précisément qui s’est abstenu ? Peut-être les plus âgés, particulièrement soumis à un risque de développer les formes graves de Covid19. Je vais m’appuyer sur la composition par âge des bureaux de vote pour explorer la relation entre classes d’âge et abstention.

Les graphiques suivants comparent les bureaux de vote de 2014 et ceux de 2020 (sans essayer de s’assurer de la correspondance des frontières, avec tous les problèmes que cela pose donc). On peut voir que dans les bureaux de votes où la proportion de plus de 53 ans est élevée (les deux derniers panels), alors la hausse de l’abstention est, en tendance, plus élevée que dans les bureaux où ces plus de 53 ans sont en proportion plus faible. Mais il s’agit de corrélation écologique : on ne peut pas savoir si ce sont les personnes âgées des bureaux où il y a relativement plus de personnes âgées qui se sont abstenues, ou si ce sont les plus jeunes des bureaux “âgés” qui se sont abstenus… et les différences sont faibles.

Immigrés et professions, 2006-2016

Dans certaines professions, la proportion d’immigrés est très faible. C’est le cas, par exemple, de ce qui concerne la fonction publique. Dans d’autres, la proportion est bien plus élevée : les traducteurs et interprètes sont souvent «nés étrangers à l’étranger». Entre 2006 et aujourd’hui, la proportion d’immigrés dans la population active employée a eu tendance à augmenter, mais pas partout de la même manière.


Il faut vraiment cliquer pour agrandir et lire le graphique

La proportion d’immigrés est passée de 29% à 37% pour les nettoyeurs (PCS 684A). Elle a aussi augmenté de manière significative pour les employés de l’hôtellerie, le clergé séculier, les chercheurs de la recherche publique, certains ingénieurs. Au contraire, elle a diminué pour certains artisans (chaudronnier, “des services”), pour les “auteurs littéraires et scénaristes”, … Les professions qui comptaient une proportion importante d’immigrés (et d’immigrées) en 2006 ont vu la part des immigrés augmenter plus que la moyenne : cet écart se repère par la couleur du point : plus la couleur est bleu-foncé plus l’écart à la tendance moyenne est important (à la baisse), et le contraire quand le rouge est intense.
Dans le graphique je n’ai pas tracé les points des toutes petites professions (quand moins de 250 personnes ont été recensées).

Mourir, une activité comme une autre ?

Mourir, ça semble être une activité sociale comme une autre. Avec les petits problèmes posés par les difficultés à interroger les personnes ayant accompli cette activité.
On ne meurt donc pas tout à fait au même moment suivant l’âge et la période :


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Alors certes, sur le graphique précédent, les demi-savants vont me dire “l’axe des ordonnées ne commence pas à zéro”, et cette visualisation laisse croire à des écarts plus importants qu’en réalité. Mais certaines tendances sont intéressantes : mis à part entre 10 et 39 ans, on meurt moins le week-end qu’en semaine, parce qu’on meurt aujourd’hui “à l’heure de l’hôpital”. On meurt le week-end quand on meurt d’un accident de voiture, mais les politiques visant à réduire l’alcoolisme au volant semblent, depuis les années 1970, avoir une certaine efficacité… au sens où la distribution s’égalise dans la semaine.

Si, au lieu de s’intéresser à la base des décès, on s’intéresse à la base des accidents de la circulation (qui recense les personnes décédées mais aussi les personnes blessées ou non), on peut aussi distinguer des variations suivant l’heure de l’accident.


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L’âge moyen des personnes accidentées varie de 30 ans vers 3 heures du matin (les vieux dorment, à cette heure là) à 46 ans vers 10 heures du matin (les jeunes sont occupés, à l’école ou au travail). Et si l’on distinguait par jour de la semaine, on verrait que l’âge moyen passe nettement sous les 30 ans dans la nuit du vendredi au samedi, et du samedi au dimanche.

Sources : Fichier des personnes décédées (sur data.gouv.fr) et Base de données accidents corporels de la circulation (aussi sur data.gouv.fr). Code R sur Github

L’espace de la multidisciplinarité

Entre 2015 et 2020, environ 11000 postes d’enseignants-chercheurs ont été ouverts au recrutement (dans ce qu’on appelle la “session synchronisée”). Une partie de ces recrutements, environ 2000, sont des postes multidisciplinaires. Les universités cherchent par exemple à recruter un.e anthropologue qui soit aussi spécialiste d’histoire ancienne. Ou un.e géographe urbaniste. En gros, la multidisciplinarité concerne 20% des recrutements, ce qui semble assurer à la fois l’existence des disciplines et l’exigence de transferts entre disciplines.

Bien entendu ces postes multidisciplinaires sont rarement des postes de “littérature française et science du médicament” ou d'”urbanisme et astrophysique”. On peut alors mettre en lumière les proximités disciplinaires. Dans le graphique suivant, les lignes indiquent des postes ouverts dans deux sections. Il y a ‘beaucoup’ de postes qui sont “Mathématiques et Mathématiques appliquées” ou “Géologie et géodynamique”, ou “Géographie et urbanisme”, quelques uns en “psychologie et neuroscience” ou entre économie et gestion. La taille des points dépend du nombre total de postes ouverts entre 2015 et 2020 (que les postes soient monodisciplinaires ou pluridisciplinaires).


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Il peut y avoir des choses bizarres : comme dans tout fichier administratif, parfois, un “17” devient un “71” et un “11” devient un “1” suite à des coquilles. Cela pourrait expliquer les liens entre “Science de l’éducation” et “Milieux denses”, qui me semblent étranges. [Vérification faite, ce n’est pas étrange, ce sont des postes dont le profil indique “Didactique des sciences”.]

Les couleurs, issue d’un algorithme de recherche de communautés, placent ensemble des disciplines qui ont plutôt tendance à partager des postes entre elles plus qu’avec les autres.

Qui épouse qui ?

L’homogamie, ou le fait d’épouser (ou d’être en couple) avec quelqu’un de socialement proche, est fréquente. Un bon nombre d’enseignant.e.s sont en couple avec des enseignant.e.s. Idem avec les ingénieur.e.s, ou les avocat.e.s. Mais parfois, les couples sont formés de personnes occupant des professions proches, mais différentes.
Le graphique suivant considère qu’il y a un lien entre deux professions (dans des couples composés de personnes de sexes différents) quand le couple est bien plus fréquent que ce que l’on observerait si les couples se composaient de personnes sélectionnées au hasard dans l’espace social. Et j’ai différencié les couples non mariés des couples mariés.


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Explorons quelques coins de l’espace ainsi dessiné :


On a ici un monde d’employés de la restauration et de mécanicien.

Et un autre morceau de l’espace, juste en dessous : le monde de l’alimentation, de l’hotellerie et des magasins.

On terminera par un monde de la fonction publique : agents des impots, magistrature… allié au monde médical.

Celles et ceux qui souhaitent explorer peuvent chercher les professions “pivot”, celles qui font le lien entre un monde et un autre.

Les dessous d’une carte

Qu’ai-je du faire pour tracer cette carte, que l’on trouve dans le billet écrit avec Lucie Bargel et intitulé « À la campagne, la victoire est en ville », sur le blog Terrains de campagne

D’abord, que représente-t-elle ? Les zones où il y a plus d’inscrit.e.s sur les listes électorales que de résident.e.s français.es majeur.e.s.

Il faut d’abord récupérer les résultats électoraux à l’échelle des communes. Par exemple, les résultats de la présidentielle de 2012. Ces listes indiquent, pour chaque commune, combien il y a d’inscrits sur les listes, ce qui est essentiel pour pouvoir calculer, par exemple, un taux d’abstention.
Il faut ensuite récupérer les Fichiers détails du recensement 2012 (fichier « individus localisés au canton-ou-ville »), car ces fichiers permettent de sélectionner les Français majeurs (les individus recensés, de nationalité française, et âgés de 18 ans ou plus en 2012). Les résultats du recensement agrégés à l’échelle des communes, que l’on trouve facilement sans avoir de calcul à faire n’indiquent pas si les personnes majeures sont de nationalité française.
Et on rapproche les deux bases : Inscrits et Résidents.
Mais : la géographie du recensement de l’année N est celle de l’année N+2. Par exemple, si la commune de Triffoulli a été fusionnée avec la commune des Oies en 2012 ou 2013, les résultats du recensement sont diffusés pour la nouvelle commune de Triffoulli – Les Oies.
Il faut donc faire passer la base Inscrits de la géographie 2012 à la géographie 2014.
De plus, les résultats du recensement sont diffusés non pas toujours à l’échelle des communes, mais à celle du “Canton-ou-Ville” (à la géographie N+2). Il faut donc associer à chaque commune du fichier des Inscrits le Canton-ou-Ville dans lequel elle se trouve.
Et là, on peut faire la jointure des deux bases et calculer un ratio Inscrits/Résidents-français-majeurs.

Et ça ne suffit pas : il faut aussi transformer le fonds de carte “Geofla communes” (2014) en fusionnant les polygones des communes qui appartiennent aux mêmes “cantons-ou-villes”. Maintenant, on peut associer le ratio calculé précédemment à la carte.

La carte que l’on ferait pour l’année 2012 révèlerait une géographie intéressante. La sur-inscription est fréquente dans les petites villes de plateau et de montagne, et dans une série de villages du littoral. Mais… les enquêtes annuelles de recensement ont lieu tous les cinq ans, avec une méthode particulière pour les petites villes. Est-ce que la carte ne serait pas une illusion ?
C’est pour cela que j’ai souhaité m’assurer de la stabilité de cette géographie sur plusieurs années, plusieurs recensements, des élections différentes. La distribution géographique est stable. Il reste à l’analyser.

Pour aller plus loin : « À la campagne, la victoire est en ville », sur le blog Terrains de campagne

Marquée dans sa chair

Les données du recensement (Fichier détail “Logements ordinaires”) indiquent la date de construction des logements. On peut ainsi indiquer, sur une carte, la proportion des logements qui datent d’avant 1919.


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100 ans après la Première Guerre mondiale, les traces des destructions sont visibles dans le paysage, sous la forme de constructions neuves. Ci dessous la carte des zones détruites :

Source : wikipedia