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Une petite prime à la difficulté

Il y a peu de femmes députées, mais depuis la loi sur la parité, il y a presque autant de candidats que de candidates. Certes. Mais les femmes sont investies, en tendance, dans des circonscriptions plus difficiles à gagner.
On peut mettre cela en évidence en prenant les candidatures aux élections législatives de 2012.
On commence par s’intéresser à l’élection présidentielle et on calcule le score de chaque candidat au premier tour, dans chacune des circoncriptions. Hollande fait tant dans telle circonscription, etc… Puis on s’intéresse aux élections législatives, et on affecte les candidats-députés à chaque candidat-président en fonction de son “étiquette” : les candidats-députés socialistes sont affectées à Hollande, les candidats-députés “UMP” à Sarkozy, etc…
On peut alors regarder si les candidates-députées socialistes, par exemple, sont investies dans des circonscriptions où Hollande a fait un bon score ou un mauvais score, et faire la même chose pour les candidats-députés.
On sépare les candidats “sortants” (celles et ceux qui étaient déjà députés, et qui, très souvent, ont été élus dans des circonscriptions où leur “candidat-président” a fait un bon score) des candidats “nouveaux”.

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Ce que l’on peut voir, c’est que les candidates sont investies dans des circonscriptions où leur “candidat-président” a fait un mauvais score (un score plus bas que sa moyenne). Les candidats, eux, non. De ce fait, il est plus difficile d’être élue députée que d’être élu député.

Un peu d’imputation

Les résultats électoraux publiés sur opendata.paris.fr sont de bonne qualité : ils proviennent directement du bureau des élections de la ville de Paris. Mais il y a de petites bizarreries dans le nombre de votes par procuration de quelques bureaux de vote. C’est assez habituel : le nombre de votes par procuration ne change pas le résultat, et il ne fait pas partie des données scrutées avec attention (le nombre de voix reçues par les candidats, le nombre de votants…). C’est une donnée annexe, d’un peu moins bonne qualité.
Par exemple, les bureaux 10-1 et 16-46 ont indiqué zéro vote par procuration au premier tour des présidentielles. Tous les autres bureaux de vote ont au moins 9 procurations. Et les bureaux qui ont moins de 15 votes par procurations se trouvent tous dans les 18e, 19e ou 20e arrondissements. Les bureaux immédiatement adjacents au 10-1 et au 16-46 ont eux aussi bien plus de procurations.
J’ai donc été vérifier les listes d’émargement, à la préfecture de Paris. J’ai compté les procurations. Et en effet, le 10-1 a vu 81 procurations au premier tour, et le 16-46 a vu 44 votes par procuration. Aurai-je pu prédire ces chiffres et m’épargner un aller-retour en métro ?


Comme le montre le graphique ci-dessus, dans les deux bureaux concernés, le “vrai” taux de procuration ne devrait pas être zéro, mais plutôt 3% pour l’un et 4,5% pour l’autre.
Au lieu d’une régression sur une seule variable, on peut prendre en compte simultanément d’autres variables. L’idée est ici de se servir des corrélations assez fortes entre variables : taux d’abstention, proportion de votes Fillon ou Macron, taux de bulletins nuls… pour assigner une valeur probable au taux de procurations au premier tour.

Si l’on fait cette régression en enlevant les bureaux “problématiques”, alors on obtient 6,3% de procurations pour le bureau 10-1 et 4,6% pour le bureau 16-46. Soit, en valeur absolue : 74 procurations pour le 10-1 et 44 pour le 16-46. On tombe pipe-poil sur le vrai nombre pour le bureau du 16e, on est en dessous de 7 votants pour le bureau du 10e arrondissement. Pas mal !

Le problème se repose pour le second tour : certains bureaux ont des nombres de procurations très improbables, près de 400. Et d’autres assesseurs semblent avoir au contraire oublié un 1 devant le chiffre 11 ou 27. Et encore un bureau à zéro procuration.

Pour estimer le nombre de procurations réelles dans ces bureaux (que je n’avais pas pu identifier avant ma visite à la préfecture), je peux utiliser les résultats du second tour (vote Macron, abstention, bulletins nuls), mais aussi ceux du premier tour : ainsi le vote Fillon au premier tour est assez prédictif, ainsi que, bien entendu, le recours à la procuration au premier tour.

Une première régression permet d’identifier les bureaux aux chiffres aberrants : ce sont les bureaux dont le taux de procuration prédit est très éloigné du taux de procuration observé. On les enlève du jeux de données, on répète la régression, et on affecte à ces bureaux le taux de procuration prédit par cette nouvelle regression.

Cette procédure va faire augmenter artificiellement le « R^2 » de la régression, puisqu’on enlève les points aberrants et qu’on les remplace par des points prédits. Heureusement, cela ne porte que sur moins de 10 bureaux sur les 896 bureaux parisiens. Et ça permet de tracer des cartes un peu plus jolies.

Des recours différents à la procuration

Le graphique suivant est complexe, mais le résultat est intéressant : la procuration des « beaux quartiers » n’est pas celle des autres quartiers parisiens.

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Examinons-le pas à pas.
Tout d’abord, j’ai calculé, pour chacun des 896 bureaux de vote parisiens, la composition par âge (18-25 ans, 26-35 ans… jusqu’aux 65 ans et plus). L’idée est de regarder si la procuration est plus fréquente, par exemple quand les jeunes électeurs sont en forte proportion, ou au contraire si c’est quand les électeurs âgés sont bien représentés. On voit alors qu’il n’y a pas de corrélation entre fréquence d’une classe d’âge et fréquence de la procuration, sauf concernant les 55-65 ans : plus cette classe d’âge est importante, moins il y a de procurations.

Ensuite j’ai décomposé ces quartiers suivant l’importance du vote pour François Fillon. La géographie sociale parisienne fait que ce sont dans les “beaux quartiers” de l’Ouest (7e, 8e, 16e, nord du 15e, sud du 17e…) que les votes pour Fillon étaient nombreux. J’aurai pu prendre la proportion d’électeurs à particule, ou la proportion d’électeurs ayant plus de deux prénoms, ou un autre découpage géographique… et les résultats auraient été proches.

Dans les “beaux quartiers” (ici les points bleus, la ligne bleue est une droite de régression) le recours à la procuration est généralement indépendant de la proportion de telle ou telle classe d’âge. Sauf pour les quartiers qui comptent une proportion importante de jeunes électeurs : dans les beaux quartiers, plus il y a de jeunes, plus le recours à la procuration est important. Et la relation s’inverse pour les quartiers populaires (ceux qui n’ont pas voté Fillon, en rouge ici) : plus il y a de jeunes électeurs, moins il y a de procuration. Une hypothèse : dans les quartiers de l’Ouest parisien, un “jeune électeur” est en vacances, en stage, ou étudiant… loin de Paris. Il donne procuration à ses parents. Dans les quartiers populaires, c’est moins souvent le cas.

Ces relations s’inversent quand les trentenaires et les quadragénaires sont nombreux. Dans les beaux quartiers, leur part n’est pas corrélée au recours à la procuration. Mais dans les quartiers où le score de F. Fillon est faible, alors la part de ces trentenaires et quadra est positivement liée à la fréquence de la procuration. Et c’est encore plus vrai dans les quartiers où le score du candidat de l’UMP était très faible. Ces classes d’âges sont-elles plus mobiles en dehors des “beaux quartiers” ? Ou alors, si l’on réfléchit en ayant en tête les comportements des mandataires, il est possible de penser que ces classes d’âge recueillent plus fréquemment les procurations des plus jeunes et des plus âgés, qu’elles servent de “pivot” permettant aux plus jeunes et aux plus âgés de voter tout en étant absents.

Sans avoir accès aux informations sur les procurations individuelles (il faut pour cela aller recueillir les listes d’émargement, ce que j’ai commencé à faire), il est difficile d’aller plus loin dans le raisonnement et la mise à l’épreuve des hypothèses.

Les immigrés cadres

Dans l’ancien département de la Seine (Paris et sa banlieue proche), où résident les cadres ?
La carte suivante s’intéresse aux personnes non immigrées : dans les zones en rouge, la population active est composée de plus de 70% de cadres et de professions intermédiaires, dans les zones en bleu, de moins de 34%.


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On voit que Paris et l’Ouest ont une proportion importante de cadres et de professions intermédiaires.

Interessons-nous maintenant aux immigrés. La proportion de cadres et de professions intermédiaires dans la population active immigrée est plus faible. Mais grosso modo la distribution géographique ressemble à la précédente. Parmi les immigrés, il y a aussi plus de cadres à l’Ouest.

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Les distributions géographiques sont proches, mais pas semblables. On peut voir qu’il y a certaines zones où semblent résider relativement plus de cadres immigrés (en proportion du total des actifs immigrés) que de cadres non-immigrés (en proportion du total des actifs natifs). Par exemple des zones où, parmi les immigrés actifs, il y a 45% de cadres (ce qui est bien supérieur à la moyenne — chez les immigrés) et où il n’y a “que” 50% de cadres parmi les natifs actifs (ce qui serait inférieur à la moyenne — chez les natifs).
Il y a des lieux où les immigrés de classe sup sont plus fréquents qu’attendus (par comparaison avec les natifs de classe sup) — et des lieux où ils sont relativement moins fréquents. Ce sont des différences de différences. Des lieux où, finalement, les immigrés cadres s’installeront un peu moins fréquemment que les immigrés natifs (des lieux refusés) et des lieux où il y aura un peu plus d’installation par comparaison aux natifs (des lieux recherchés).

Pour tracer la carte suivante, j’ai lissé les données en prenant en compte les 4 plus proches voisins (en pondérant par la population des IRIS).


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Ces lieux : Anthony, Chatenay Malabry, Courbevoie et un morceau de Nanterre, mais aussi la zone frontière entre les 13e et 14e arrondissements.

Il s’agit de « différences de différences » : cette carte ne représente pas les zones où se trouvent beaucoup d’immigrés, mais où, après avoir pris en compte les différences et similitudes de distributions (géographique et statistique) entre les populations actives “natives” et “immigrées”, on repère un « résidu », des zones où l’on ne s’attendrait pas à voir “autant” ou “si peu” de cadres immigrés. … Mais il n’est pas certain qu’une telle carte soit très utile.

Procuration et type de vote

À Paris, tout le monde ne vote pas par procuration. Par définition, les abstentionnistes ne votent pas par procuration. Et plus il y a d’abstentionnistes dans un bureau de vote [techniquement, à l’extérieur du bureau de vote, bien entendu], moins il y a de procurations : c’est dans les quartiers où l’on participe beaucoup que l’on vote par procuration. De la même manière, là où le vote est fréquemment blanc ou nul, il y a peu de procurations.
Là où les « petits candidats » font leur meilleur score, c’est là où il y a peu de votes par procuration. Mais cette relation se vérifie aussi pour de nombreux candidats : en 2017 à Paris, la fréquence de la procuration est inversement reliée au score local des candidats Le Pen, Hamon, Mélenchon, Arthaud et Poutou… On voit ainsi que la droite de régression (et une régression locale) est orientée vers le bas : dans les zones où il y a eu beaucoup de procurations, il y a eu relativement peu de votes pour Jean-Luc Mélenchon.


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La relation est inversée pour Macron et Fillon : là où il y a eu beaucoup de procurations, c’est là où ces candidats ont fait leurs meilleurs scores. En 2012, les choses étaient un peu différentes. Il y avait eu plus de procurations au premier tour à Paris, et seul le candidat Sarkozy était associé à une corrélation positive.

Un enthousiasme débordant

« Par procuration, mais pas par défaut » : quelques pages qui décryptent le vote par procuration, à partir des données de l’Enquête électorale française du CEVIPOF (ENEF). Il apparaît bien comme une modalité préférentiellement choisie par des jeunes, des cadres, des diplômés du supérieur…
Mais ce que j’ai trouvé de plus intéressant, c’est le niveau d’intérêt des mandataires, celles et ceux qui reçoivent une procuration : ce sont des enthousiastes. J’imaginais, peut-être un peu naïvement, que les mandants (celles et ceux qui ne peuvent voter et qui font une procuration) étaient les plus enthousiastes (les plus intéressés par la politique en général, les plus décidés à voter, les plus intéressés par l’élection en particulier), notamment parce qu’ils doivent faire la queue, remplir un formulaire, etc… Mais non.
Mais alors pourquoi un tel enthousiasme ?

  • Voter est coûteux (en temps, en déplacement…) pour un rendement faible : que vaut sa toute petite voix individuelle ? Mais le rendement double pour les mandataires : ils sont porteurs de deux voix, la leur et celle de leur mandant. Doublement du rendement. Doublement de l’utilité de son déplacement. Création d’enthousiasme ! C’est la version pour économiste.
  • La confiance accordée par le mandant ou la mandante apporte de la satisfaction. « Vote pour Fillon. Je te fais confiance. » L’échange du secret (celui du vote) a un effet psychologique qui se traduit par une forme d’enthousiasme à l’idée de satisfaire la confiance qui nous a été faite. La version pour psychologue.
  • Le pouvoir détenu sur celle qui nous a donné sa voix pourrait aussi être une des pistes à suivre. « J’ai tout pouvoir sur cette voix. » La version libidinale.
  • C’est un effet de sélection. Face à divers choix possibles, les mandants ont sélectionné celui ou celle qui apparaît la mieux disposée à voter. « Théo BOF ? Non. Léa MOUAIS ? Non. Cléo WAOUH ? Ah oui. » On ne donne qu’aux plus enthousiastes du lot. La version à ne pas oublier.
  • L’enthousiasme préexiste, et il est même à l’origine de la procuration. « Quoi, tu n’es pas là dimanche ? Voter c’est important. En plus Mélenchon il a le meilleur programme ! Sérieusement. C’est facile de faire une procu. Ca te prendra même pas 15 minutes. Tu vois, tu télécharges et hop. T’as plus qu’à aller au commissariat. Non, c’est facile. Je t’y emmène. Là oui, tout de suite ! » La version dispositionaliste.
  • Ce n’est qu’un effet de la composition socio-démographique du groupe des mandataires : un peu plus âgés, plus “cadres sup”, plus diplômés, avec un peu plus d’enfants… que la moyenne. Si l’on compare à composition égale, il n’y a plus de débordement d’enthousiasme. L’enthousiasme n’est ici qu’un mirage. C’est la version toute-chose-égale-par-ailleuriste.

Tant d’hypothèses à tester ! N’est-ce pas formidable ?
Vous pouvez lire l’étude (sans la mise à l’épreuve des hypothèses) sur https://www.enef.fr/les-notes/

Viens chez moi, j’habite chez une copine…

… chantait Renaud il y a quelques années.
Cette chanson relevait, avec humour, qu’un «chez soi», c’est parfois chez un.e autre. Il n’est pas simple de saisir cette forme de résidence, mais on peut l’approcher à partir des listes électorales parisiennes. En effet, un champ, sur ces listes, donne la possibilité d’indiquer que l’on habite « chez Madame Dupont » ou « chez Monsieur Durand », que son nom n’est pas sur la boîte aux lettres, n’est pas sur d’autres documents, mais qu’on est joignable au 45 rue des Fleurs, « chez Madame Durand ».
Ces «chez» sont sur ces fichiers, explorons-les.
Ils ne sont pas nombreux : seulement 1,3% des inscrits. Mais comme il y a beaucoup d’inscrits, ça fait quand même près de 17 000 individus.
On peut voir qu’être “chez quelqu’un d’autre” est le fait des plus jeunes : Entre 19 ans et 40 ans, plus de 1,5% des inscrits ont un chez-soi chez l’autre. Plutôt des femmes, à cet âge. Mais après 35 ans, ce sont les hommes qui sont plus souvent que les femmes dans cette situation.

La proportion diminue avec l’âge, après 24 ans, à mesure qu’on se construit un chez soi chez soi.

Les inscrites qui habitent chez quelqu’un d’autre, pour la moitié d’entre elles, habitent chez un homme. Les inscrits, eux, sont près de 6 sur 10 à habiter chez une femme :

Sexe de la personne inscrite, sexe de la personne hébergeant
Sexe Autre cas Hébergeuse Hébergeur
F 5.7 43.9 50.4
M 6.3 57.1 36.6
Source : Listes électorales

À croire que ces hommes, en effet, “habitent chez leur copine”.

Aux jeunes âges, ce sont surtout des femmes qui habitent chez une femme. Entre 30 ans et 40 ans, la situation la plus fréquente, c’est une femmes qui habite chez un homme. Et après 40 ans, c’est surtout un homme qui habite chez une femme.

Les épreuves classantes nationales : âge, sexe et prestige

Il y a, en France, un concours pour devenir interne en médecine, et les listes des reçus sont publiées au journal officiel chaque année, m’apprend nc233.com qui a étudié les prénom des reçus.
J’ai récupéré les listes pour les trois dernières années.
Comme dans toute épreuve scolaire, on remarque que les plus précoces réussissent mieux :

En 2016, 50 % les candidats nés en 1993 sont dans le “top 1000”, alors que moins de 5% de ceux qui sont nés en 1988 s’y trouvent.

Mais à la différence des épreuves scolaires, les filles réussissent moins bien les “Epreuves nationales classantes” que les hommes. La pénalité est d’environ une demi-année : les filles réussissent autant que les garçons qui ont six mois de plus qu’elles.

Et cette plus grande réussite masculine est visible si l’on s’intéresse à la proportion d’hommes en fonction du rang de classement. Plus on se rapproche du début du classement, plus les hommes sont représentés : quand il y a 45% d’hommes au total, ils sont 60% dans les tous premiers rangs :

Et cette prime masculine se reproduit année après année.
Il est intéresssant de voir que la proportion d’homme augmente aussi vers la fin du classement, mais pas aux toutes dernières places, où il n’y a plus que 40% de garçons. Les femmes, elles, sont plus fréquemment représentées au milieu du classement.

Est-ce lié au refus de féminiser les internats et les spécialités médicales les plus prestigieuses ? Ou est-ce un effet du rendement inégal du rang de classement entre hommes et femmes ? Ne sachant pas comment ces épreuves sont organisées, je ne peux pas répondre.

Les arrêtés d’affectation sont aussi publié, et l’on peut voir qui choisit quoi en fonction de son rang de classement. Les premiers classés obtiennent ce qu’ils souhaitent. Les dernières classées prennent ce qui reste.

Dans le tableau suivant, par exemple, on peut lire que la spécialité “pédiatrie” est féminisée. Alors que la chirurgie générale (que ce soit à Paris, à Lille ou à Lyon) l’est peu. La colonne “max” indique la position du dernier reçu (50 indique que le dernier reçu était dans les 50% les mieux classés). Cela indique l’attractivité de la Discipline*Région : ainsi pour espérer une place en cardiologie ou en anesthésie, il vaut mieux être bien classé. En revanche, pour avoir psychiatrie, pas de problème. Et si on est bien classé, en général, on ne demandera pas “medecine générale” à Caen : personne parmi les 20% les mieux classés, entre 2014 et 2016, n’a demandé cette spécialité (ce qu’indique la colonne “min”).

Attractivités des spécialités et des régions
Région Spécialité min max N % Hommes
1 Aix-Marseille. pédiatrie 1 51 50 8
2 Ile-de-France. dermatologie et vénérologie 0 76 52 15.4
3 Lyon. pédiatrie 0 73 51 15.7
4 Ile-de-France. pédiatrie 1 76 253 17.8
5 Ile-de-France. gynécologie obstétrique 1 42 94 18.1
6 Lille. pédiatrie 1 49 65 20
7 Nancy. psychiatrie 7 100 52 25
8 Rennes. médecine générale 0 95 322 30.7
9 Besançon. médecine générale 6 100 237 31.2
10 Aix-Marseille. psychiatrie 5 88 76 31.6
11 Grenoble. médecine générale 4 97 328 31.7
12 Lyon. médecine générale 3 98 555 32.4
13 Nantes. médecine générale 3 90 348 33.9
14 Ile-de-France. pneumologie 1 27 58 34.5
15 Montpellier. médecine générale 1 97 475 34.9
16 Angers. médecine générale 4 97 346 35
17 Bordeaux. psychiatrie 15 92 68 35.3
18 Tours. médecine générale 10 100 263 35.7
19 Ile-de-France. médecine générale 0 100 1730 36.1
20 Strasbourg. médecine générale 4 99 413 36.1
21 Bordeaux. médecine générale 0 98 577 36.4
22 Toulouse. médecine générale 1 98 472 38.3
23 Ile-de-France. psychiatrie 2 91 308 38.6
24 Nice. médecine générale 2 95 247 40.1
25 Saint-Etienne. médecine générale 4 97 234 40.2
26 Aix-Marseille. médecine générale 4 99 653 40.3
27 Clermont-Ferrand. médecine générale 2 100 258 40.7
28 Nancy. médecine générale 17 100 398 40.7
29 Toulouse. psychiatrie 2 96 73 41.1
30 Lyon. psychiatrie 4 75 72 41.7
31 Ile-de-France. médecine interne 0 27 93 41.9
32 Ile-de-France. médecine du travail 29 100 57 42.1
33 Brest. médecine générale 6 99 284 42.3
34 Ile-de-France. gastro-entérologie et hépatologie 0 27 66 42.4
35 Lille. psychiatrie 6 93 120 43.3
36 Rouen. psychiatrie 15 98 62 43.5
37 Ile-de-France. biologie médicale 4 99 55 43.6
38 Ile-de-France. oto-rhino-laryngologie et chirurgie cervico-faciale 2 28 55 43.6
39 Rouen. médecine générale 12 100 296 43.6
40 Ile-de-France. neurologie 0 29 64 43.8
41 Poitiers. médecine générale 5 96 368 43.8
42 Lille. médecine générale 1 99 715 43.9
43 Océan-Indien. médecine générale 13 97 169 45
44 Reims. médecine générale 17 100 236 46.6
45 Limoges. médecine générale 10 100 130 46.9
46 Caen. médecine générale 20 100 271 47.6
47 Antilles-Guyane. médecine générale 8 96 212 49.1
48 Dijon. médecine générale 8 100 244 50.4
49 Ile-de-France. oncologie 0 34 76 52.6
50 Poitiers. psychiatrie 6 99 57 54.4
51 Amiens. médecine générale 16 100 246 54.9
52 Ile-de-France. ophtalmologie 0 47 90 55.6
53 Ile-de-France. radiodiagnostic et imagerie médicale 0 22 155 56.1
54 Lyon. anesthésie-réanimation 0 23 50 58
55 Ile-de-France. cardiologie et maladies vasculaires 0 21 141 58.9
56 Montpellier. chirurgie générale 1 51 61 59
57 Lille. anesthésie-réanimation 1 38 60 60
58 Ile-de-France. anesthésie-réanimation 0 41 193 60.6
59 Ile-de-France. santé publique 3 97 51 62.7
60 Ile-de-France. anesthésie réanimation 0 39 92 66.3
61 Lille. radiodiagnostic et imagerie médicale 0 22 57 66.7
62 Lyon. chirurgie générale 2 44 64 67.2
63 Lille. chirurgie générale 1 50 96 67.7
64 Aix-Marseille. chirurgie générale 0 52 66 68.2
65 Ile-de-France. chirurgie générale 0 72 190 68.4
Source : Légifrance

Et un bonus pour celles et ceux qui sont arrivés jusqu’ici : la proportion de candidats “précoces” (qui ont au moins un an de moins que le gros du peloton) par spécialité. 17% des internes en “néphrologie” sont des précoces, et ce n’est que 2,7% des internes en médecine générale (les plus nombreux).

Proportion de candidats précoces
Spécialité % précoces Effectif
santé publique 1.4 222
médecine du travail 1.7 293
médecine générale 2.8 11027
biologie médicale 3.2 339
médecine physique et de réadaptation 3.2 311
endocrinologie, diabète, maladies métaboliques 3.3 246
psychiatrie 3.4 1546
gynécologie-obstétrique 4.7 214
anesthésie réanimation 6.1 460
chirurgie générale 6.4 1260
oncologie 6.6 392
cardiologie et maladies vasculaires 7.1 644
pneumologie 7.1 366
pédiatrie 7.3 995
gynécologie obstétrique 7.5 456
anesthésie-réanimation 8 922
rhumatologie 8.1 271
neurologie 8.6 373
radiodiagnostic et imagerie médicale 9 787
gastro-entérologie et hépatologie 9.1 397
dermatologie et vénérologie 9.4 299
oto-rhino-laryngologie et chirurgie cervico-faciale 9.5 262
ophtalmologie 12.6 461
médecine interne 14.7 409
néphrologie 17 265
Source : Légifrance

Le petit remplacement : note sur la fécondité des nobles (d’apparence)

À la fin du XIXe siècle, les bébés à particule ne représentaient que 0,4% des naissances. À la fin du XXe siècle, 100 ans après, ils représentent 0,9% des naissances. Comment expliquer cela ? Une hypothèse, c’est de dire que les “de Souza” ont remplacé les “de Rochechouart”, et qu’on n’est même plus chez nous en France, hein !
Mais il semble que d’autres hypothèses moins farfelues soient envisageables, ma bonne dame, si seulement vous étiez moins xénophobe.
Je commence par retenir les noms de famille n’apparaissant qu’une seule fois dans les naissances de la fin du XIXe siècle : entre 1890 et 1914, ces familles n’ont produit qu’un seul bébé. J’examine ensuite combien de bébés sont produits vers 1980, en comparant les noms à particule et les autres noms. La méthode est grossière, mais elle permet probablement de comparer la fécondité des descendants de noms très rares, présents en France à la fin du XIXe siècle, à celle des personnes portant un tel nom rare à la fin du XIXe siècle.

Pour être plus précis : Prenons les familles qui n’ont qu’un seul enfant à la fin du XIXe siècle, qui ont moins de 5 enfants 25 ans après, moins de 17 50 ans après et moins de 64 75 ans après. C’est une manière de retenir principalement les familles qui n’augmentent pas grâce à l’immigration mais surtout par la fécondité naturelle (en produisant au maximum 4 enfants tous les 25 ans).
7732 familles “nobles” correspondent à ce cas. Lors de la dernière période, elles ont produit 8238 enfants, soit une croissance de 1,06.
Les familles non-nobles sont plus nombreuses. Mais en fin de période, elles n’ont plus que 0,81 enfant pour chaque enfant produit à la fin du XIXe siècle. (Pour repérer cela, et avoir une idée du rapport plus élevé des nobles d’apparence, je prends 3000 échantillons de non-nobles de même taille que la population des familles à particule d’un même niveau de rareté).

rapport-patronymes
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De la même manière, comparons les familles qui, à la fin du XXe siècle, ont 2 enfants (puis moins de 9, moins de 33 et enfin moins de 129). Les “nobles” se retrouvent avec 1,6 enfants pour chaque enfant de la fin du XIXe, les non nobles avec seulement 1,3 enfants.
Un dernier exemple : les familles qui démarrent avec 3 enfants : si elles ont une particule, elles produisent en fin de période 1,9 enfant pour chaque enfant; les familles sans particules n’en produisent que 1,4. Avec 4 enfants : 1,9 pour les nobles, 1,4 pour les manants.

Dans tous les cas, les familles à particule présentes en France à la fin du XIXe siècle et très rares semblent avoir une fécondité plus importante que les familles sans particule. Ou alors elles arrivaient mieux à transmettre leurs noms (mais comment le feraient-elles ?). Est-ce parce qu’elles se trouvent, plus souvent, au sommet de l’échelle sociale et qu’elles disposent d’un patrimoine plus fourni ? Qu’elles sont plus souvent que de coutume catholiques ? Qu’elles connaissent une mortalité infantile moindre ?

Les grandes familles sont des familles nombreuses (du moins un peu plus nombreuses).

Un autre indice des différences de fécondité peut être calculé à partir de la proportion de noms qui disparaissent, qui cessent de produire des bébés.

disparition-patronymes
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80% des noms sans particule très très rares à la fin du XIXe siècle ne produisent aucun bébé à la fin du XXe siècle. Ce n’est le cas que de 75% des noms à particule aussi rares. La différence est faible, mais elle signifie que les noms à particule très rares il y a 100 ans se maintiennent mieux sur la distance : et la comparaison entre nobles d’apparence et manants d’apparence est toujours au profit des gens à particule.

Note finale : n’étant pas démographe, il est fort possible que ma lecture et mon analyse du fichier des patronymes soit une hérésie.

Les vicomtes… et les autres

Lundi, dans quelques jours (le 21 novembre), je présente à l’INED les premiers résultats d’une recherche sur la noblesse d’apparence. Dupont n’est pas du Pont :

En 1816, 100% des ambassadeurs français avaient un nom à particule, ils ne sont plus que 3% aujourd’hui. La présence d’une particule dans le nom de famille n’a jamais impliqué l’appartenance à la noblesse… et pourtant ces noms, au XIXe siècle, étaient surreprésentés au sommet de l’échelle sociale : la noblesse d’apparence avait l’apparence de la noblesse. À partir de l’analyse de listes nominatives variées (concernant le personnel politique, les anciens élèves de grandes écoles, les bacheliers, les électeurs…) cette communication étudie la lente disparition des positions sociales héritées de l’Ancien Régime, mais aussi leur rémanence (résidentielle, culturelle et politique) encore aujourd’hui. Car en 2017, Dupont (prénom Olivier) n’est toujours pas du Pont (prénoms Aymard, Sixte, Marie).

C’est à 11h30, en salle Sauvy, à l’INED.