c. Les critères de redressement de l’enquête PMU : localisation et niveau d’équipement (Conakry) ou de revenu (Douala) des ménages

Dans notre logique d’identification d’axes à forte demande, il est essentiel d’approcher le mieux possible la distribution spatiale des déplacements. Pour cela, il nous faut respecter les équilibres en termes de localisation des ménages dans l’espace doualais. Il s’agira, en pratique, d’affecter des coefficients aux individus localisés dans un même arrondissement de façon à obtenir la distribution démographique avancée par QUIBB et par CAVIE (Tableau 117 et Tableau 118). Cette manipulation ne concernera que les individus de plus de 10 ans enquêtés en semaine car nous travaillerons uniquement sur les déplacements en semaine.

Par construction, l’enquête PMU a privilégié les ménages les moins équipés et la ménages de plus bas revenus. C’est ainsi qu’on trouve, à Conakry, une plus forte proportion de ménages du 2ème quartile en termes d’équipements en biens et, à Douala, une surreprésentation des 1er et 2ème quartiles de revenu (Tableau 119 et Tableau 120).

Prendre tel quel l’enquête PMU reviendrait à surévaluer les comportements des populations appartenant aux ménages les moins équipés à Conakry et ceux de plus faible revenu à Douala (et à Conakry si on part du principe, fort logique, que les ménages les mieux équipés sont ceux ayant un meilleur revenu). Une analyse des données recueillies par PMU à Douala nous donne une illustration des différences en termes d’usage des transports collectifs actuels qui peuvent exister selon les quartiles de revenu des ménages. Dans une perspective de substitution d’un STUM aux anciens modes de transport collectif, nous aurions tort de ne pas prendre en compte ces différences.

La mobilité en transport collectif des individus augmente nettement avec le niveau de revenu du ménage (Tableau 121). Cette augmentation est plus forte que celle de la mobilité tout mode : le revenu du ménage, en augmentant, provoque un report des déplacements du mode piéton vers les modes de transport collectif.

Source : PMU

Cette plus forte sollicitation des modes payants par les ménages des quartiles de revenus les plus élevés se traduit par un plus gros budget consacré au transport collectif. Et, comme le montre le Tableau 122, ce n’est pas tant le coût unitaire des déplacements en transport collectif que le recours plus fréquent à ce mode qui est la cause de l’importance des dépenses en transport collectif des individus appartenant aux ménages de 3ème et 4ème quartiles.

*du lundi au samedi

Source : PMU

Nous avons également relevé des différences dans les déplacements réalisés en transport collectif selon que l’individu appartient à un quartile plutôt qu’à un autre (Tableau 123). Les individus des ménages des 3ème et 4ème quartiles de revenu privilégient les taxis au détriment des autres modes. Ils effectuent moins souvent que les autres des trajets initiaux ou terminaux à pieds d’au moins 5 minutes.

* de plus de 5 minutes

Source : PMU

Les déplacements en transport collectif des individus appartenant aux ménages des 3ème et 4ème quartiles de revenu ont une durée moyenne inférieure (d’environ 5 minutes) à ceux des individus appartenant à des ménages des 1er et 2ème quartiles (Tableau 124). Cette différence provient sans doute, en partie, d’un recours plus fréquent pour ces derniers à la marche pour accéder aux arrêts des transports en commun.

Source : PMU

Une distribution horaire des déplacements réalisés en transport collectif en jour de semaine fait apparaître que (Figure 50) : les individus appartenant à des ménages de 1er et 2ème quartiles ont plus tendance à recourir aux transport collectif aux heures de pointe du matin (7 à 9 heures) qu’aux heures de pointe du soir (15 à 20 heures) à l’inverse des individus appartenant aux ménages de 3ème et 4ème quartiles.

Source : PMU

Si certaines sont minimes, toutes ces différences cumulées incitent à un rééquilibrage de l’enquête PMU afin d’avoir une représentation des comportements de mobilité en transport collectif la plus proche de la réalité et, par conséquent, une meilleure analyse de l’enquête pour identifier une demande potentielle pour un STUM, tant à Douala qu’à Conakry. La faiblesse de l’échantillon de l’enquête PMU et les limites imposées par QUIBB et CAVIE, nous imposent un nombre réduit de paramètres de redressement. La localisation des ménages enquêtés par QUIBB et CAVIE nous semble essentiel pour tout travail de spatialisation des flux de déplacements. Et le niveau d’équipement ou de revenu du ménage nous permet un rééquilibrage nécessaire de l’enquête PMU orientée au départ vers les ménages les plus pauvres de la ville.