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Par Nicole Lironville, chargée d'étude à l'O.S.M.
Dans une section contiguë de ce site, nous vous avons présenté la structure de la banque de données TR.A.I.S.E. (Traitement Automatisé de Données Socio-Economiques), nous avons réalisé , l'analyse des données afin d'établir des relations explicatives entre les différentes variables. Cette analyse a été ef-fectuée avec le concours de l'INSEE.
La Banque de données T.R.A.I.S.E. est composée de 160 indicateurs regroupés en quatre types : indicateurs d'état ou de situation, indicateurs de risque, indicateurs de moyen, indicateurs de consommation ou d'impact. L’accès à ces informations peut se faire par commune et par arrondissement de Marseille.
Notre propos, ici, est de rendre compte de l'analyse factorielle des correspondances multiples appli-quée à T.R.A.I.S.E. en exposant quelques indications méthodologiques, des résultats et des informations sur les deux groupes techniques issus de cette approche et animés par l'O.S.M. (Pour des résultats plus détaillés, se reporter au rapport complet disponible à l’observatoire).
Cette analyse apporte une double contribution à l'amélioration de la connaissance en matière économique et sociale sur le département.
Le premier apport est de fournir un éclairage sur la composition départementale en matière de demande et d'offre sociale. La mise en relation des indicateurs selon le type (situation, risque, consommation, moyen) est un élément d'aide à la décision. Par une connaissance de la répartition des moyens et de l'utilisation qui en est faite par les citoyens, en fonction des situations de précarité repérées, la mise en œuvre des politiques publiques peut s'en trouver améliorée. On peut ainsi visualiser des zones de précarité (risques forts) où, comparativement à l'ensemble du territoire, les ressources développées sont moyennes voire faibles.
Deuxièmement elle permet d'opérer un tri sur les indicateurs, en désignant ceux qui jouent un rôle essentiel dans le positionnement des unités géographiques en zone de précarité.
A ce titre, une des utilisations de l'analyse est de réduire la collecte de données auprès des institutions en ne retenant que ces indicateurs dominants, dans l'hypothèse où l'on souhaite construire un tableau de bord général de situation des territoires.
Par ailleurs, les communes sont visualisées les unes par rapport aux autres. L'analyse recompose le territoire par rapport à des axes (précarité réelle, précarité potentielle...) révélateurs à la fois des indicateurs pertinents ou déterminants de ces composantes, et des oppositions socio-démo-graphiques qui structurent les Bouches du Rhône.
L'analyse factorielle des correspondances multiples traite de tableaux obtenus à partir de données quantitatives ou qualitatives, les premières étant rendues qualitatives par codification en tranches de valeur. Par exemple l'âge, variable quantitative devient qualitative dès lors que l'on crée des tranches quinquennales.
Pour ce faire il a fallu découper chacun des 144 indicateurs retenus en quatre tranches de valeurs (lorsque cela était possible sinon deux ou trois), avec des effectifs d'échelons géographiques voisins pour chaque tranche. On a donc calculé les trois quartiles de chaque distribution et constitué les nouvelles variables au nombre de 546. Ces conditions sont imposées par cette méthode : elles garantissent aux indicateurs et à leurs modalités des rôles identiques dans la détermination des axes principaux des nuages de points. En effet, l'analyse factorielle porte sur des nuages de points dont on cherche à trouver les directions d'allongement maximal ("axes factoriels"). La projection des nuages de points sur les axes rendent les données "lisibles" tout en perdant le moins possible d'information qu'elles contiennent. N'oublions pas que la masse d'information disponible correspond à 546 valeurs caractérisant 134 échelons géographiques! Par ailleurs les quartiles permettent de qualifier la valeur prise par un indicateur; elle sera dite faible, moyennement faible, moyennement forte ou forte selon l'intervalle d'appartenance.
Les points du plan, en fait représentatifs de la position des communes les unes par rapport aux autres en fonction des caractéristiques définies par les indicateurs, sont d'autant plus significatifs du sens porté par l'axe (par exemple "précarité") qu'ils sont éloignés de l'origine de ces axes.
Il est important de souligner que la configuration des communes apportée par l'analyse, et représentée dans le plan factoriel n'a de sens qu'en référence à un contexte départemental. On pourra ainsi parler de communes dont la situation de précarité sera forte, mais toujours implicitement par rapport à la situation de précarité de l'ensemble des Bouches du Rhône.
Cette technique d'analyse présente un double avantage: d'une part elle permet de traiter l'ensemble des variables observées sur les communes, d'autre part il est possible de ne prendre en compte dans l'analyse qu'une partie des variables, par exemple les indicateurs de risque et de ressource, les autres étant mises en éléments supplémentaires. Dans ce cas, seules les variables actives interviennent dans le positionne-ment des communes dans le plan factoriel, les autres dites "éléments supplémentaires" gardent cependant tout leur intérêt en tant que simples descripteurs.
Ce type de traitement appliqué aux indicateurs de risque et de ressource a permis d'analyser la relation entre l'offre et la demande de traitement social.
Plusieurs traitements ont ainsi été effectués soit en faisant un choix de variables actives, soit en faisant un choix de territoires support de l'analyse. Ces choix ne sont pas faits à priori, mais sont issus des résultats obtenus. Dans un premier temps l'ensemble des variables ont été actives sur la totalité du département, puis sur les communes de plus de 5000 habitants y compris et non la métropole, puis sur les arrondissements de Marseille, et enfin sur les petites communes (moins de 5000 habitants).
L'analyse factorielle des correspondances multiples permet de décrire le département, de repérer les caractéristiques communales et les oppositions apparentes construites "mécaniquement" à partir des valeurs des indicateurs.
Les plans de représentations se réfèrent à deux thèmes: la précarité soit avérée soit potentielle, et la situation socio-économique et démographique des zones.
L'analyse sur l'ensemble des Bouches du Rhône a montré une opposition en fonction de la taille des communes. Deux autres analyses ont été faites pour étudier séparément les 65 plus grosses communes ou arrondissements, et les 69 plus petites.
Le traitement des grosses communes présente la métropole comme porteuse de situations de forte précarité, et opposée aux communes de pourtour urbain en développement démographique. Lorsque l'on exclut Marseille, les oppositions se font entre communes appartenant à des zones d'emploi et communes dites dortoir; les premières étant toujours plus porteuses de risques liés à la précarité que les secondes. La dichotomie des arrondissements marseillais est vérifiée par l'analyse opposant les zones pauvres et les zones relativement épargnées.
Résumer en quelques mots cet ensemble de résultats est un exercice difficile et surtout réducteur d'informations enrichissantes. Nous vous conseillons donc la lecture de ces résultats dans le rapport que l'O.S.M. y a consacré. Globalement ces travaux permettent de dire qu'il existe une règle d'homogénéité sur le département des Bouches du Rhône, dans la prise en compte des caractéristiques des communes et l'attribution de moyens institutionnels. Cependant l'analyse de la relation offre-demande a montré qu'il existe des lieux géographiques "exceptionnels" dans le sens où ils échappent à cette règle. Tout se passe alors comme si, en référence à des communes de situation similaire en terme de risque et de contexte socio-démographique, elles étaient soit sous dotées soit sur-dotées en ressources institutionnelles.
Ces résultats ont donné lieu à la constitution de deux groupes de travail. Le premier porte sur l'élaboration d'un tableau de bord général, construit à posteriori à partir des indicateurs discriminants de l'analyse, et pouvant servir au suivi des contrats État-Ville. Le second s'est fixé pour but de réfléchir sur la relation offre-demande; les phénomènes d'induction ou d'occultation entre l'une et l'autre, l'explication des particularismes.
Nicole Lironville
Jusqu'à ces dernières années la solidarité "institutionnalisée" a été dominée par une certaine opacité concernant ses bénéficiaires et les effets des actions menées. Aujourd'hui l'évolution des sciences et des techniques rendent possible une visibilité qu'il va falloir mettre au service de la solidarité pour une meilleure redistributivité de l'ensemble du système d'action sociale.
M.B
copyright O.S.M. / Patrick THIRIET 1997 <patrick.thiriet@wanadoo.fr>