4.3.a Les actifs vivant seuls

La première catégorie de ménage que nous examinons est constituée des actifs vivant seuls. Les tableaux VI-8, VI-9 et VI-10 donnent l’ensemble des résultats suite à nos traitements pour ce type de ménage.

Tableau VI-8 : modèle explicatif du taux d'effort pour les actifs vivant seuls

Variables retenues		Estimation	Khi-deux de Wald	P-value	Rapports de côtes
constante		1,109	10,333	0,001
âge du chef de ménage		-0,015	6,277	0,012	0,985
revenu par UC		-0,138	62,390	<,0001	0,871
appariement spatial		0,098	53,057	<,0001	1,103
présence d'industries		0,165	8,771	0,003	1,180
accessibilité TC		-0,065	24,276	<,0001	0,937
Test d'adéquation d'Hosmer et de Lemeshow			R² Cox et Snell	R² de Nagelkerke
Khi 2	DF	Pr > Khi 2
14,5	8	0,069	0,190	0,264

Source : traitement auteur avec le logiciel SAS©sur les données de l’E.M.D de Lyon (2006), périmètre géographique : aire urbaine de Lyon (1999)

Tableau VI-9 : modèle explicatif des dépenses annuelles de transports par unité de consommation pour les actifs vivant seuls

Variables retenues		Estimation	Khi-deux de Wald	P-value	Rapports de côtes
constante		-2,281	79,573	<,0001
revenu par UC		0,067	25,789	<,0001	1,069
appariement spatial		0,131	74,960	<,0001	1,140
présence d'industries		0,204	13,632	0,000	1,226
accessibilité TC		-0,049	14,742	0,000	0,953
Test d'adéquation d'Hosmer et de Lemeshow			R² Cox et Snell	R² de Nagelkerke
Khi 2	DF	Pr > Khi 2
8,82	8,000	0,357	0,193	0,268

Source : traitement auteur avec le logiciel SAS©sur les données de l’E.M.D de Lyon (2006), périmètre géographique : aire urbaine de Lyon (1999)

Tableau VI-10 : modèle explicatif des émissions annuelles de CO2 par unité de consommation pour les actifs vivant seuls

Variables retenues		Estimation	Khi-deux de Wald	P-value	Rapports de côtes
constante		-1,256	14,732	0,000
âge du chef de ménage		-0,013	4,484	0,034	0,987
revenu par UC		0,041	11,601	0,001	1,042
appariement spatial		0,120	69,672	<,0001	1,127
présence d'industries		0,141	6,649	0,010	1,151
accessibilité TC		-0,044	12,928	0,000	0,957
Test d'adéquation d'Hosmer et de Lemeshow			R² Cox et Snell	R² de Nagelkerke
Khi 2	DF	Pr > Khi 2
13,38	8,000	0,099	0,155	0,215

Source : traitement auteur avec le logiciel SAS©sur les données de l’E.M.D de Lyon (2006), périmètre géographique : aire urbaine de Lyon (1999)

Avant même se s’intéresser aux variables explicatives, on constate que dans les trois cas, le test d’adéquation d’Hosmer et Lemeshow est favorable (au seuil de 5 %), ce qui signifie que les modèles s’ajustent bien aux données. En outre, les valeurs des coefficients de détermination montrent que ces modèles apportent une information significative par rapport au modèle constant. Ces résultats confortent notre démarche d’effectuer des régressions catégorielles selon le type de ménage. Nous aurions pu choisir de fixer d’autres paramètres comme le revenu ou la densité à la zone de résidence. Cependant, ces variables se sont révélées peu influentes comparées à la typologie du ménage.

En examinant les trois modèles, on remarque que ce sont souvent les mêmes variables qui reviennent pour expliquer la durabilité de la mobilité quotidienne des actifs vivant seuls. L’âge de la personne apparaît à deux reprises pour le taux d’effort et les émissions de CO2 indiquant que la part variable de la mobilité (les distances parcourues en voiture) a tendance à diminuer avec l’âge, ce qui est plutôt cohérent, même si la valeur du coefficient est assez faible (proche de 1). Le revenu, l’appariement spatial, et l’accessibilité en transports collectifs apparaissent à trois reprises avec à chaque fois les signes attendus. Ainsi, le revenu tend à diminuer le taux d’effort des actifs vivant seuls et à augmenter leurs dépenses et leurs émissions de CO2. Les dépenses sont légèrement plus impactées par le revenu que les émissions de CO2 (RC de 1,07 et de 1,04). Cela montre que la part fixe des dépenses de mobilité est plus dépendante du revenu que la part variable. On retrouve d’ailleurs cette observation dans les modèles généraux (RC de 1,13 pour les dépenses et de 1,07 pour les émissions). L’accessibilité en transports collectifs va dans le sens d’une mobilité plus juste, plus économe et moins polluante pour les actifs situés au centre ou en première couronne (avec des RC autour de 0,95). On note aussi la présence d’activités industrielles qui traduit le fait que les actifs résidant dans des zones industrielles fortement spécialisées bénéficient moins de la proximité aux services et aux emplois. Le RC est d’ailleurs assez élevé (entre 1,15 et 1,22), ce qui montre l’importance de la nature des activités économiques présentes au sein de la résidence du ménage sur les coûts de leur mobilité. Les actifs vivant seuls doivent se motoriser et parcourir généralement des distances plus importantes que la moyenne. Pour conclure, on observe que la variable d’appariement spatiale est influente avec des rapports de cotes assez élevés. En effet, le motif principal de déplacement chez les actifs vivant seuls est le travail (46 %) suivi des achats (19,6 %) et des loisirs (15,6 %). Ces résultats soulignent, pour les actifs, l’importance de résider à proximité de son emploi pour se déplacer de façon plus économe.

Comme les ménages à un seul actif se localisent majoritairement dans le centre (60 %), l’analyse par couronne n’apporte pas beaucoup de résultats complémentaires. On remarque simplement que l’accessibilité en transports collectifs n’est significative qu’au centre alors qu’en périphérie, la variable de proximité aux services publics et de santé apparaît à trois reprises. En outre, en 3ème couronne, les actifs résidant dans un pôle ont tendance à être moins vulnérables et à avoir des émissions de CO2 moins élevées que les autres. Ce résultat doit cependant être considéré avec prudence vu le faible effectif brut enquêté en 3ème couronne (95 individus).