6.1.e Limites de notre démarche

Notre objectif est de savoir quelles sont les conséquences des modifications de la forme urbaine sur la mobilité des ménages, et plus particulièrement sur leur taux d’effort, leurs dépenses de mobilité et leurs émissions de CO2 annuelles. Le choix d’un modèle de régression linéaire multiple constitue déjà en soi une approximation parce qu’il « gomme » une partie de la variabilité des données observées de notre échantillon. De plus, certaines variables explicatives n’ont pas forcément une relation linéaire avec nos variables expliquées. Les nuages de points que l’on peut tracer entre ces variables montrent certes une tendance généralement conforme aux intuitions (le signe du coefficient de corrélation est généralement celui attendu), mais il est souvent difficile de modéliser le nuage avec une fonction mathématique connue.

Une autre approximation concerne les élasticités que nous supposons constantes. Ces dernières expriment le taux de variation entre les régresseurs et les variables à expliquer (par exemple la densité humaine et les émissions annuelles en CO2). Par exemple, on sait que pour des faibles valeurs de la densité, cette élasticité est plutôt faible, mais elle devient plus importante à partir d’un certain « seuil » (Newman, Kenworthy, 1989). Les chiffres issus de notre modèle de prévision sont donc à considérer avec beaucoup de prudence : il s’agit plus d’ordres de grandeur permettant de se faire une idée concrète de l’impact de la forme urbaine sur la mobilité durable.

Notre démarche d’analyse est semblable à notre travail portant sur les ménages. Le modèle linéaire est appliqué à l’ensemble des secteurs de tirage (soit 120 zones au total). Les résultats permettent de vérifier les points communs et les différences constatées lorsqu’on regarde à deux échelles différentes (désagrégée pour les ménages et agrégée ici). Ensuite, les changements engendrés par les modifications des caractéristiques de la zone de résidence sur la mobilité des ménages sont à quantifier au travers de nos trois indicateurs.

Afin de nous affranchir en partie de cette hypothèse de constance des élasticités, nous réalisons des prévisions par sous-groupes de zones caractérisés par leur distance au centre. Cette analyse permet aussi de linéariser des relations qui ne le sont pas sur l’échantillon global. Par exemple, on sait que la relation entre les émissions de CO2 et la densité urbaine n’est pas linéaire. Cependant, elle peut l’être approximativement par intervalles de densité croissante, cette dernière étant très dépendante de la distance au centre.