Baptiste Coulmont

Les électeurs français nés à l’étranger constituent une petite partie (environ 10%) de l’électorat : ce sont soit des personnes ayant acquis la nationalité française, soit des électeurs nés français mais dans un pays qui est aujourd’hui un pays étranger, par exemple devenu indépendant, soit des électeurs nés de parents français à l’étranger… J’imagine que d’autres cas sont possibles. L’histoire de la nationalité est complexe.
Les listes électorales indiquent dans quel pays sont nés les électeurs. Voici une carte montrant, par bureau de vote, à Paris, en 2014, le pays de naissance le plus fréquent.

Comme l’on peut s’y attendre étant donné l’histoire coloniale (et l’histoire de la nationalité) ce sont les personnes nées en Algérie qui sont les électrices-nées-à-l’étranger les plus fréquentes. Maroc et Tunisie suivent.
Un bureau de vote, dans le 16e arrondissement, a suffisamment d’électeurs nés au Liban pour faire apparaître ce pays. Un autre, dans le 15e, a plus d’électeurs nés en Iran que d’électeurs nés dans d’autres pays.
Cambodge et Viet Nam apparaissent au sud du 13 arrondissement.
Quelques bureaux de vote ont plus d’électeurs nés au Sénégal que d’électeurs nés dans d’autres pays.
Cette première exploration est insuffisante : il faudrait probablement regrouper plusieurs pays ensemble, ou indiquer par l’intensité des couleurs des fréquences…

À la fin du XIX^e siècle, Marie était dans le “top 20” des prénoms les plus donnés aux garçons. Souvenons-nous, par exemple de Marie Koenig, connu sous le prénom de Pierre. Ou de Marie Revillon, connu sous le nom de Michel Tony-Revillon.
Mais ce prénom cesse rapidement d’être donnés aux bébés de sexe masculin. Du moins en première position. Car « Marie » est versatile. On trouve des Louis-Marie et Jean-Marie, des Hubert-Marie et autres Pierre-Marie. Mais l’on trouve aussi des “Louis, Marie, Octave” ou des “Charles, Marie, Geoffroy”.
Et Wikipedia nous dit vaguement que « dans certaines familles catholiques, le prénom Marie sera systématiquement choisi pour premier ou deuxième prénom, même pour un garçon, en hommage à la Vierge Marie. »
Choisir « Marie » en 2e, en 3e ou en 7e prénom permettrait de signifier (en quasi-cachette, mais administrativement) une forme de catholicité. Possible, mais cela reste à creuser.
Il est possible, dès maintenant, de cartographier des « Marie-hommes », à partir des listes électorales à Paris :

Les arrondissements dans lesquels on trouve le plus de Marie-hommes (Marie étant ici utilisé sans “tiret” et après le premier prénom) sont les 7e et les alentours du Parc Monceau (8e et 17e). 16e, 15e, 6e suivent. Les arrondissements plus populaires, 18e, 19e, qui comptent aussi peu d’électeurs à particule, comptent peu de Marie-homme.
Difficile en l’état de valider totalement l’hypothèse de Marie comme signal catholique. Mais comme signal bourgeois, peut-être un peu plus.

Note méthodologique : la carte compare entre eux uniquement les hommes ayant plusieurs prénoms (car la probabilité d’avoir “Marie” en second prénom est nulle quand on n’a qu’un seul prénom). Une comparaison entre les porteurs du prénom Marie et tous les hommes (quel que soit le nombre de prénom) ne change pas la distribution.

Mise à jour : une version précédente de la carte était basée sur des données inexactes.

L’on sait peu de choses sur les seconds, troisièmes… et parfois quatrièmes, cinquièmes et sixièmes prénoms. Ce sont des prénoms invisibles dans la vie quotidienne. « Bonjour, je m’appelle Marie, Adélaïde, Charlotte, Garance, Domitille, Sixtine d’Aniel de la Rochefoucault… »
Et dans la plupart des cas, les données statistiques disponibles ne recueillent pas ces prénoms fantômes. Il en va différemment sur les listes électorales, où noms et prénoms permettent l’indexation d’une personne à une carte d’identité. Il est ainsi possible de repérer l’évolution, dans le temps, du nombre moyen de prénoms des personnes inscrites sur les listes électorales.
Sur le graphique suivant, j’ai distingué trois groupes principaux (et distingué, dans ces groupes, les hommes des femmes). Premier groupe, les électeurs nés à l’étranger. Le groupe du milieu, l’ensemble des inscrits. Le groupe du haut les électeurs ayant un nom de famille à particule [la particule semble être un indicateur intéressant].

Les deux groupes “électeurs nés à l’étranger” et “électeurs à particule” se distinguent fortement : les électeurs nés à l’étranger ont en moyenne moins de deux prénoms. Les électeurs à particule en moyenne plus de deux prénoms, voire trois pour les plus jeunes. Alors qu’une particule rallonge déjà le nom de famille moyen, les parents à particule choisissent des formules prénominales plus longues [ce qui complexifie le théorème de Bérurier mentionné par Marie-Anne Paveau]. Manière d’égaliser les deux côtés de la balance onomastique?

Si hommes et femmes né°e°s à l’étranger se ressemblent sous le rapport du nombre de prénom, il n’en va pas de même pour les électeurs à particule, ni, dans une moindre mesure, pour l’ensemble des inscrits : les femmes ont en moyenne moins de prénoms que les hommes. Elles sont peut-être privées d’un capital onomastique (les prénoms des ancêtres, transmis aux hommes de préférence ?)…

Une première lecture de ce graphique insisterait ensuite sur l’augmentation régulière du nombre moyen de prénoms des électeurs.

Mais attention :

1. il est probable, très probable, que les jeunes inscrits n’ont pas les mêmes caractéristiques sociales que les inscrits plus âgés (la mal-inscription touchant tendanciellement certaines personnes plutôt que d’autres), et si le nombre de prénom varie en tendance avec l’origine sociale, alors on repère ici les conséquences graphiques d’un effet de sélection
2. l’augmentation du nombre de prénoms est peut-être due à des changements administratifs-informatiques dans l’enregistrement des personnes qui se sont inscrites récemment : ceux qui se sont inscrits dans les années 1990 ne pouvaient, peut-être, qu’inscrire deux ou trois prénoms, alors que ceux qui se sont inscrits dans les années 1990-2000 ont eu la possibilité d’inscrire tous leurs prénoms… Cela pourrait expliquer en partie le “saut” visible pour les électeurs nés vers 1980.

Certains naissent avec un seul prénom, d’autres avec une demi-douzaine. Les listes électorales indiquent, pour chaque électeur, le nombre de prénoms.
A Paris en 2014, 5 électeurs inscrits ont 8 prénoms. L’un d’entre eux (les prénoms ont été modifié) est “Philippe-René Louis André Pierre Arthur Clément Jac Léon” une autre est “Annieke Bénédicte Lia Huguette Carline Sophie Aurélie Marie”… et peut-être que la liste continue, mais que les prénoms, faute de place informatique, n’apparaissent pas. Et 59 personnes ont sept prénoms ou plus.

À l’échelle du bureau de vote, le nombre moyen de prénoms diffère. Dans les bureaux de vote des 5e, 6e, 7e, 8e et 17e (sud), les électeurs ont plus de 2,2 prénoms. Dans les bureaux de votes du 19e et du 18e (est), ils en ont moins de 1,8.

Mais le nombre moyen est peut-être un indicateur imparfait. Voici donc la carte montrant la proportion d’électeurs ayant 3 prénoms ou plus. C’est presque la même chose, mais les écarts sont magnifiés (certains bureaux de votes ont moins de 15% d’électeurs du type “Marie Clothilde Elizabeth Gentiane”).

La carte reproduit bien la division entre un paris plutôt populaire, à l’Est, et un Paris plusbourgeois, à l’Ouest. L’habitude de donner plusieurs prénoms à la naissance est répandue en France, mais est peu fréquente dans de nombreux pays, et la proportion d’électeurs nés à l’étranger influe.
Mais on repère aussi probablement des pratiques administratives distinctes : il me semble probable que, dans le 9e arrondissement, tous les prénoms ne soient pas notés (ce qui expliquerait la coloration bleu-clair de cet arrondissement).

Les listes électorales contiennent des informations intéressantes, à l’échelle du bureau de vote. On peut mettre en carte la proportion d’inscrits dont le nom de famille comporte une particule. On peut aussi cartographier d’autres caractéristiques, plus classiques.

Si l’on sait qu’il nait chaque année environ 105 hommes pour 100 femmes, l’on voit que cette proportion est inégalement répartie sur le territoire parisien. Au centre-nord de Paris, les inscrits sont plus souvent des hommes que des femmes. Ces dernières sont plus “rive-gauche” finalement.

D’autres informations montrent la diversité de l’espace parisien. Ainsi l’âge. L’âge de l’inscrit médian est d’environ 50 ans dans le XVIe… et d’environ 40 ans dans le XVIIIe.

Mais la dispersion est aussi intéressante : le “centre-nord” de Paris a des inscrits moins dispersée en âge, alors que les XVIe, VIIe, XVe arrondissement ont une population d’inscrits plus diverses (sous le rapport de l’âge).

Et si l’on s’intéresse au lieu de naissance des électeurs ? On peut voir que les électeurs nés à l’étranger se trouvent surtout à proximité des périphériques. Le XVIe a plus d’étrangers que ce que j’aurai pensé a priori, mais ce ne sont probablement pas les mêmes étrangers que dans le XVIIIe arrondissement. Et Montmartre serait le dernier village gaulois.

Les rythmes académiques de publication sont plutôt lents. Au temps de la recherche il faut ajouter celui de l’écriture, celui de l’évaluation, de la réécriture, de la mise en page, des corrections, de l’insertion dans un numéro de revue… Le tout est plus ou moins rapide. Parfois, plusieurs textes sont publiés au même moment, et c’est ce qui m’est arrivé ce mois-ci, quand trois textes ont finalement vu le jour :

1. Deep tags: toward a quantitative analysis of online pornography a été publié dans le premier numéro de Porn Studies. C’est un article auquel j’ai participé, avec Antoine Mazières, Mathieu Trachman, Jean-Philippe Cointet et Christophe Prieur.
2. La notice “Sex-shops” dans le Dictionnaire des sexualités dirigé par Janine Mossuz-Lavau
3. Police économique : le petit commerce pornographique sous l’œil de la police, 1965-1971 est un petit article paru dans Regards croisés sur l’économie. [j’ai plusieurs “tirés à part électroniques” pour celles et ceux qui souhaitent lire l’article]
4. Et j’ai mis en ligne sur hal-shs une version préliminaire de Les économies de l’obscénité qui avait été publié en 2012 dans un ouvrage collectif.

Les auteurs prolifiques (et moins intéressés par l’empirie), eux, ont une autre stratégie éditoriale : toujours alterner la réédition en poche d’un ancien livre avec la sortie d’un nouveau livre, pour se trouver, toujours, sur la table d’une librairie. Je n’y suis pas encore.

De quel endroit viennent les Parisiens ?

En utilisant les données de l’INSEE sur la mobilité des résidents entre 2005 et 2008, il est possible de repérer les départements d’origine des néo-parisiens.
J’ai essayé de prendre en compte la taille des départements d’origine et des arrondissements d’arrivée, pour repérer les flux “significatifs” (qui ne sont pas toujours les flux les plus importants).
Note de lecture : cette carte compte tous les “78” comme des Versaillais, et tous les “77” comme des Melunais.
La carte avec les numéros de département est ci-dessous :

Dans un article sur Metropolitiques, Lucie Bargel analyse le vote des “originaires”, celles et ceux qui sont vues comme étant “d’ici”, mais qui vivent “là bas”. Elle pointe l’existence de villages dans lesquels il y a plus d’inscrits (sur les listes électorales) que de résidents (au sens du recensement). Cet “effet Bargel”, est-il fréquent ?

La carte suivante laisse penser que oui.

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Sur cette carte, les zones en rouge sont celles où les inscrits sur les listes électorales de la commune sont plus nombreux que les résidents de la commune. Certes il existe un lien entre la résidence et l’inscription sur les listes électorales. Mais une résidence “secondaire” dans une commune peut suffire à être inscrit sur la liste de cette commune. Et il y a aussi tous ces “jeunes” (et moins jeunes), qui, ayant quitté leurs parents, continuent, par attachement peut-être, à voter là où ils résidaient. Traditionnellement, ces personnes ont été qualifiées de “faux inscrits” [Sineau. “L’abstentionnisme parisien…” RFSP 28(1), 1978, 55-72] (on trouve aussi l’expression chez Gaxie dans Explication du vote: Un bilan des études électorales en France) en suivant l’idée que ces personnes ne devraient pas être inscrites.

Creusons un peu cette carte. Si l’on se restreint aux résidents majeurs (en enlevant les enfants, qui ne votent pas et qui donc n’ont rien à faire dans l’histoire), que remarque-t-on ?

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On voit donc apparaître une France de l’attachement, en rouge. Une “France du vide” (démographique) mais une France qui n’a pas été entièrement quittée par celles et ceux qui n’y habitent plus vraiment. La France des montagnes : Morvan, Alpes, Pyrénées. La France des plâteaux : le Perche, les Ardennes sont visibles sur cette carte. Et, aussi, une France de la Côte (regardez bien, à l’Ouest normand ou breton, où presque tous les villages du littoral immédiat sont roses ou rouges) pleine de résidences secondaires. Au total, plus de 17 000 communes ont plus d’inscrits sur les listes électorales que de résidents majeurs. Cela peut sans doute contribuer aux difficultés rencontrées par de nombreux villages dans la constitution de listes de candidats complètes pour les municipales.

Une représentation graphique montre une relation entre l’altitude d’une commune et le rapport entre nombre d’inscrits et nombre de résidents… là se niche peut-être le cœur de “l’effet Bargel”.

Mais une altitude (1000 mètres) ne signifie pas la même chose partout en France. Il y a des “1000 mètres” très difficiles à atteindre et des “1000 mètres” bien plus aisés à atteindre. Je propose deux régressions (linéaires et locales), sans pondération (ce qui donne à chaque village ou ville un poids égal) ou avec une pondération par le nombre d’inscrits. Dans les quatre cas, la relation est positive.

L’étude de la relation entre la variation de la population et la “surinscription” est moins univoque. Le graphique suivant met en abscisse la variation relative de la population (entre 1999 et 2011) et le ratio “inscrits sur résidents majeurs” en 2008/2009.
La régression linéaire sur les communes a un coefficient négatif : avoir perdu des habitants est corrélé à “avoir plus d’inscrits que de résidents majeurs”. Mais si on prend en compte la taille des communes (leur population en 2011), alors le coefficient est très proche de zéro : la surinscription n’est pas liée à la variation relative du nombre d’habitants.

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L’inscription sur les listes électorales étant liée, quand même, à une forme de résidence (ancienne, partielle, secondaire…) il est possible que les villes et villages comptant une grande proportion de résidences secondaires soient aussi des endroits avec une surinscription plus forte. C’est, globalement, le cas :

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Plus il y a de résidences secondaires (en proportion) plus il y a d’inscrits “en trop” (par rapport aux résidents majeurs).

On peut aussi regarder s’il existe une relation entre la proportion d’actifs résidents dont le travail se trouve à l’extérieur de la commune et la surinscription. J’utilise là une variable non pas pour elle-même, mais comme indicateur de la situation communale : une zone de résidence plus que de travail. Une partie des surinscrits sont peut-être des personnes qui travaillent et vivent en dehors de la commune où ils sont inscrits.

Le graphique suivant résume les corrélations entre variables (prises deux à deux) :

Mais alors, ce rôle de l’altitude c’est peut-être juste la combinaison du déclin de la population et d’un nombre important de résidences secondaires combiné à une situation d’emploi particulière ? Une régression linéaire multiple, sur ces quatre variables, laisse penser que non : une altitude plus élevée reste associée à une surinscription plus forte (en contrôlant les autres variables). L’effet Bargel résiste bien à la régression !

Cette surinscription a-t-elle des conséquences électorales ? Après tout, ces non-résidents ne votent peut-être pas, s’il faut, pour voter, se déplacer. Ces villages où se trouvent plus d’inscrits que de résidents, doivent connaître un taux d’abstention plus élevé que la moyenne, n’est-ce-pas ? Pas vraiment : participation et surinscription semblent corrélées.

Peut-être que les “surinscriptions” ont lieu dans des zones électoralistes… et que ceux qui résident ailleurs mais y sont inscrits continuent, même à distance, à participer intensément. Il est probable (à vérifier…) que si ces résidents temporaires font l’effort de s’inscrire (ou ne font pas l’effort de s’inscrire ailleurs), alors ils font aussi, peut-être, l’effort de voter (ou d’établir une procuration). Distance au vote ou vote à distance ? ce “ou” n’est pas exclusif. Il est certainement possible d’analyser cette “surinscription” comme la surmobilisation de groupes ou de personnes, qui arrivent à voter, à élire, sans avoir à résider.

Maintenant, vous pouvez retourner lire l’article de Lucie Bargel.

Notes : Les cartes ont été réalisées avec R, package maptools, à partir d’un shapefile des communes (GeoFla) et de données de l’INSEE (pour le recensement) et du ministère de l’intérieur (pour le nombre d’inscrits sur les listes électorales). J’ai bien conscience que ces sources n’ont pas la même origine, qu’une “résidente” et qu’une “inscrite” sont les résultats de définitions différentes… mais qui ne sont pas sans lien entre elles. L’appariement des données s’est fait très rapidement mais un peu “à la louche” quand même.

Vous parcourez peut-être ces lignes parce que vous venez de lire le billet publié dans Le Monde, à la une du cahier « Science & Médecine » du mercredi 5 mars 2014, et que vous avez voulu en savoir un peu plus ?

Parfois les enquêtés mentent… Les questionnaires des enquêtes quantitatives demandent alors aux enquêteurs (qui posent les questions) d’estimer la “bonne volonté” des enquêtés, comme ici à la fin du questionnaire de l’enquête TeO :

Le cœur de la chronique vise à souligner que, si les enquêtés mentent parfois, ils tendent quand même à être honnête quand on leur demande s’ils ont répondu honnêtement. Le problème des sociologues n’est donc pas que “tous les Crétois sont menteurs”, mais d’arriver à faire quelque chose avec les réponses des 5% de Crétois menteurs (qui disent, quand on leur demande, qu’ils sont peut-être menteurs).
J’avais déjà abordé ce thème dans un vieux billet sur les réticences à répondre : A. Béjin expliquait, dans un article, les procédures de contrôle des réponses. L’article qui m’a donné l’occasion de la chronique de cette semaine m’a semblé intéressant dans la mesure où, au lieu de reposer sur une procédure externe, le contrôle de la parole des enquêtés repose sur eux-mêmes. Une injonction disciplinaire qui, en plaçant les individus en position de sujets, les incite à dire une vérité… Foucault, sort de ce questionnaire !

Cette année, la DGRH A1-1 a encore fait du bon travail, et donne accès non pas à un rapport en pdf, mais à une série de tableaux excel qu’il est beaucoup plus facile de réutiliser. Merci ! On attend encore la possibilité, en tant que chercheur, d’avoir accès à des données individuelles, mais on ne peut pas tout avoir…
Commençons notre exploration. Les sections du CNU, en 2013, ont délivré 9183 qualifications MCF à 6774 candidats. Au départ, il y avait 10876 candidats à la qualif MCF, mais 3603 dossiers ont été éliminés (dossiers incomplets, non parvenus, renoncement…). Une candidate peut déposer plusieurs dossiers. 1937 personnes ont reçu plusieurs qualifications MCF (soit 28% des qualifiés).
25% des qualifiés MCF ont moins de 30 ans, 40% ont entre 30 et 34 ans. Les femmes sont 6 mois plus âgées que les hommes en moyenne.
En section 63 (Génie électrique), les femmes représentent 16% des qualifiés. En section 07, elles représentent près de 75% des qualifiés. Mais il faudrait comparer avec le nombre de femmes au départ de la procédure. Si l’on fait cela, on peut voir que, en section 08 (Latin, Grec…) la proportion des qualifiés compte proportionnellement plus de femmes que la proportion des candidats : elles gagnent 7 points. Idem en sociologie (section 19). En revanche en section 73 (“langues régionales”) et en section 03 (“Histoire du droit”) elles perdent plus de 10 points.

Il apparaît que plus les femmes sont nombreuses dans la population des personnes qualifiées, moins elles sont désavantagées lors de la qualification.

Parlons un peu de la qualification aux postes de professeur. Cette demande de qualif n’est pas faite que par des MCF, mais aussi par des chercheurs (CNRS, INRA…) ou des enseignants non-universitaires souhaitant devenir professeurs des universités. Dans la section 29 “Constituants élémentaires”, les MCF représentent 33% des candidats à la qualif PR. En sections 16 (Psycho) et 74 (STAPS) les MCF représentent plus de 80% des candidats à la qualif PR.

Les qualifications multiples ne se font pas au hasard. On trouve peu de sociologues également qualifiés en mathématiques. La DGRHA1-1 propose donc un tableau des proximités disciplinaires, avec un “classement” des couples de disciplines les plus proches :

1. Informatique & Mécanique, génie mécanique, génie civil se partagent 51 qualifiés [DM m’indique qu’il y a là une erreur : il faut lire Informatique & Génie informatique]
2. Science politique & Sociologie, démographie en 2e place se partagent 46 qualifiés
3. Milieux denses et matériaux & Chimie des matériaux se partagent 39 qualifiés
   [ et d’ailleurs les “Milieux denses” partagent de nombreux qualifiés avec de nombreuses autres sections ]

Une représentation synthétique donnerait ceci :

Cliquez pour avoir le PDF – beaucoup plus lisible

L’on remarque que deux disciplines, l’économie et la psychologie, servent d’intermédiaires entre le groupe des “lettres et sciences humaines” et le groupe des “sciences”. Urbanisme et géographie, cette année, se retrouvent de l’autre côté.

Les non-candidats (l’évaporation) : « 3768 personnes détenant globalement 5053 qualifications délivrées cette année n’ont pas candidaté sur les postes ouverts au recrutement ».
Y a-t-il un lien entre avoir plusieurs qualifications et ne pas candidater ? Oui, et c’est un peu paradoxal : les multiqualifiés sont un peu plus souvent que les monoqualifiés des personnes qui ne candidatent à aucun poste.

On laissera de côté les quadruples et quintuples qualifications (les effectifs, sur une année, sont faibles).
La proportion de non-candidats a fortement augmenté entre 2007 et 2011, elle est stable depuis : En 2013, 41,82% des qualifiés n’ont candidaté à aucun poste (41,5% en 2012, 41,3% en 2011, 38,9% en 2010… et 30,9% en 2007). Et cette année, pour les qualifiés PR, 57% n’ont candidaté à aucun poste.

Les données publiées permettent une analyse de la cohorte des qualifiés de 2009. Pour ce qui concerne les qualifiés MCF, 26% n’ont candidaté à aucun poste de 2009 à 2013. 27% ont candidaté une fois (en 2009), 11% ont candidaté deux fois. … 3% ont candidaté à cinq reprises. Au total, 26% des qualifiés MCF ont été recrutés : mais si l’on s’intéresse à celles et ceux qui ont effectivement candidaté, le taux de recrutement est plus élevé.

Je m’arrêterai là aujourd’hui, mais d’autres traitements statistiques sont possibles.