1La mesure des taux annuels de mobilité résidentielle en France métropolitaine n’a jusqu’à présent pas fait l’objet d’évaluations consensuelles. L’une des méthodes les plus utilisées à ce jour est celle mise au point à l’Ined par Daniel Courgeau (1973) et connue sous le nom de modèle « migrants-migrations » (1973). Les estimations successives effectuées à partir de ce modèle (Courgeau, 1978, 1990 ; Baccaïni et al., 1993 ; Baccaïni, 2001a, 2001b ; L’hospital, 2001 ; Courgeau et Lelièvre, 2004) ont abouti à des résultats parfois divergents. Cela s’explique par les différences entre les sources utilisées, les protocoles de collecte mais surtout les dates d’actualisation des coefficients du modèle et les choix intermédiaires opérés sur leurs calculs.

2Une méthode alternative, plus simple, a été appliquée à la série des enquêtes Logement de 1984 à 2001 par Debrand et Taffin (2005). Ces nouvelles estimations ont conduit à des taux de mobilité plus faibles et à des évolutions divergentes par rapport aux études précédentes. Aujourd’hui encore, les travaux sur les migrations annuelles aboutissent à des conclusions qui peuvent différer malgré les efforts antérieurs de compilation et de production d’estimations à partir du modèle migrants-migrations (Courgeau et Lelièvre, 2004) ou d’investigations multisources (Royer, 2007).

3Dans ce contexte d’absence de consensus sur le niveau de la mobilité résidentielle, nous proposons une troisième méthode, plus directe, applicable à la série des enquêtes Logement de 1973 à 2006 et à la série des enquêtes emploi de 1990 à 2007. Ces deux séries d’enquêtes comportent en effet une question sur la mobilité des personnes interrogées. Nous comparons nos résultats à ceux des travaux antérieurs, puis nous retraçons l’évolution de la mobilité résidentielle française de la fin des trente glorieuses à 2006.

I – Estimations à partir du modèle migrants-migrations

Présentation et actualisation des coefficients du modèle

4Le modèle de Daniel Courgeau repose sur le constat que dans la plupart des sources de données françaises, on observe les migrants (personnes ayant changé de lieu de résidence entre deux dates) et non les migrations (changements de lieu de résidence). Cela conduit à sous-estimer le taux de mobilité du fait de l’omission des migrations multiples et des retours au cours d’une période. Pour y remédier, le modèle migrants-migrations ramène les migrants observés au cours de périodes pluriannuelles à un taux annuel de mobilité. Rappelons que ce modèle a souvent été appliqué aux données des recensements, espacés de cinq à neuf ans. Le modèle repose sur les hypothèses suivantes (Courgeau, 1973) :

• la probabilité K pour une personne ayant effectué une migration d’en réaliser une nouvelle à l’avenir est à peu près indépendante du rang de la migration antérieure. Néanmoins, cette probabilité dépend du niveau spatial observé, c’est-à-dire s’il s’agit d’un changement de logement, de commune, de département ou de région ;
• pour la population soumise au risque de nouvelle migration, le quotient instantané de nouvelle migration k est indépendant de la durée séparant deux migrations, du rang de la migration antérieure et du niveau spatial d’observation ;
• parmi les migrations de rang supérieur à un effectuées durant la période considérée, une proportion l représente des migrations de retour vers la zone d’origine.

Afin de passer des migrants aux migrations, le modèle formalise la relation entre les migrations multiples et les retours d’une part, et le nombre de migrants d’autre part, au cours d’une période déterminée. Le nombre total de migrants M au cours d’une période t peut s’écrire de la manière suivante :

5

6où P représente la population totale, m est le taux instantané de mobilité et l représente les retours vers la zone initiale, exprimés en proportion des migrations de rang supérieur à un.

7La mesure du taux instantané de migration, m, sur chaque période, nécessite une estimation des paramètres k et K(1 + l) à partir des données d’enquêtes longitudinales permettant de retracer les migrations des individus au cours de leur vie.

8Pour estimer le quotient instantané de nouvelle migration, k, il faut avoir une connaissance complète des migrations effectuées par les individus au cours de leur vie. Ce coefficient a été actualisé pour la dernière fois en 1997 à partir des données de l’enquête Jeunes et Carrières (L’hospital, 2001). Le coefficient obtenu atteint alors 0,26 contre 0,18 pour le coefficient estimé par Courgeau en 1973. Grâce aux données biographiques plus récentes fournies par l’enquête histoire de vie de 2003 [1], nous pouvons réactualiser le coefficient k (annexe). Pour déterminer le taux instantané de migration, proche d’un taux annuel, il suffit de résoudre le système suivant (Courgeau, 1986) :

9

où m_l est la proportion de migrants sur l’ensemble de la période et est le taux de mobilité annuel moyen.

Application aux données de l’enquête Logement

10Les travaux antérieurs ont jusqu’à présent appliqué le modèle migrantsmigrations aux données du recensement (Courgeau, 1978, 1990 ; Baccaïni et al., 1993 ; Baccaïni, 2005 ; L’Hospital, 2001 ; Courgeau et Lelièvre, 2004). Pour notre part, nous appliquons le modèle aux données de l’enquête Logement de 2001-2002 afin de prolonger le tableau publié par Courgeau et Lelièvre (2004). La proportion de migrants sur l’ensemble de la période est calculée à partir des réponses à la question « O ù résidait M. le [date de la dernière enquête] ? », soit sur une période de cinq ans. Le champ est réduit aux personnes de référence et à leur conjoint car les enquêtes Logement ne recueillent pas cette information pour l’ensemble des membres du ménage. Le taux annuel moyen de mobilité est quant à lui issu des enquêtes Emploi de 1999 à 2002 [2]. Les résultats obtenus se rapprochent de ceux publiés par Courgeau et Lelièvre en 2004 en ce qui concerne les migrations interrégionales et interdépartementales et s’en éloignent au niveau intercommunal (tableau 1). Ils sont similaires aux dernières estimations de Baccaïni (2005) [3]. En utilisant la valeur du paramètre k calculée sur le groupe d’âges des 40-60 ans, les taux de mobilité obtenus demeurent très proches de ceux estimés avec un k de 0,25 (relatif au groupe d’âges 40-45 ans) [4]. Enfin, l’utilisation de la médiane au lieu de la moyenne conduit également à des résultats similaires [5]. Soulignons toutefois que l’un des inconvénients du modèle migrants-migrations est de ne pas fournir d’indicateur de précision, ce qui rend les comparaisons difficiles, notamment lors de l’actualisation des coefficients à partir de nouvelles sources.

Tableau 1

Estimations des quotients instantanés de migration à partir du modèle migrants-migrations (p. 1 000)

Période Changement de Région Département Commune Logement 1954-1962 13,3 20,0 48,7 – 1962-1968 15,1 25,1 53,4 – 1968-1975 17,9 29,0 60,5 97,7 1975-1982 16,5 26,5 58,8 94,7 1982-1990 16,2 25,8 55,6 85,6 1990-1999 (a) 16,8 28,7 67,8 122,0 1990-1999 (b) 16,2 27,3 63,5 111,8 1990-1999 (c) 16,0 28,0 65,0 117,0 1997-2001 17,5 30,3 72,8 122,4 1999-2004 19,0 31,0 73,0 120,0 Sources : 1954-1975 : Estimation Courgeau de 1978 révisée (Baccaïni et al., 1993), Recensement de la population. 1975-1982 : Estimation Courgeau de 1990 révisée (Baccaïni et al., 1993), Recensement de la population. 1982-1990 : Estimation Baccaïni et al. (1993), Recensement de la population. 1990-1999 : (a) Estimation Courgeau et Lelièvre (2004), Recensement de la population ; (b) Estimation L’Hospital (2001), personnes âgées de 20 ans ou plus, Recensement de la population ; (c) Estimation Baccaïni (2005), personnes âgées de 5 ans ou plus, Recensement de la population. 1997-2001 : Estimation Donzeau et Pan Ké Shon, personnes de référence et leur conjoint de 20 ans ou plus, enquête Logement 2001-2002. 1999-2004 : Estimation Baccaïni (2005), personnes âgées de 5 ans ou plus, Enquête annuelle de recensement de 2004.

Estimations des quotients instantanés de migration à partir du modèle migrants-migrations (p. 1 000)

11Les études de la mobilité portent sur des champs qui peuvent différer, souvent en fonction des contraintes inhérentes aux sources. Avec le recensement rénové, l’agrégation des enquêtes annuelles de recensement étalées sur cinq ans conduit à ne prendre en compte que les individus âgés de plus de 5 ans (Pan Ké Shon, 2007). Les enquêtes Logement contraignent à ne retenir que les personnes de référence et leur conjoint, dont la mobilité est connue, et ne permettent pas de fournir des estimations pour la population totale. L’écart entre les taux de mobilité de la population totale et ceux des personnes de référence des ménages et de leurs conjoints peut cependant être calculé à partir des enquêtes emploi [6]. Ainsi, en 2003, la mobilité des individus âgés de 15 ans ou plus était inférieure de 0,1 point à celle de l’ensemble de la population. Quant aux personnes de référence et à leurs conjoints âgés de plus de 15 ans, ils ont une mobilité supérieure de 0,5 point à celle de l’ensemble de la population du même âge.
De par la nature du modèle migrants-migrations, on ne dispose que d’une évaluation de la mobilité annuelle moyenne sur l’ensemble de la période couverte par la source utilisée pour l’estimation, sans possibilité de détecter d’éventuels retournements ou des pics de mobilité. Or, la variation observée entre 1990 et 1999 à partir des enquêtes emploi est de l’ordre de 3 points.

Vers un modèle alternatif ?

12Dans un article publié en 2005, Debrand et Taffin avaient proposé une mesure alternative de la mobilité résidentielle à partir des enquêtes Logement pour la période 1984-2001, en utilisant les réponses à la question sur le logement occupé au moment de l’enquête précédente, soit quatre à cinq ans auparavant suivant les enquêtes. Ils ont calculé des proportions de personnes qui emménagent en rapportant le nombre de ménages ayant changé de logement au nombre total de ménages à la date de l’enquête. Puis ils ont estimé des taux annuels à l’aide de la formule suivante :

13

14où T est le taux annuel ;

15T_n est le taux calculé sur n mois ;

16(1 – T_n) est la probabilité de ne pas être mobile pendant n/12 années ;

17(1 – T) est la probabilité moyenne de ne pas être mobile au cours d’une année.

18Le principal inconvénient de cette méthode est de reposer sur l’hypothèse implicite de l’homogénéité du comportement migratoire de la population, c’est-à-dire d’une probabilité de migration identique pour tous les individus et indépendante de leur parcours migratoire. Or, la mobilité évolue au cours de la vie et, si certaines personnes sont très mobiles, d’autres le sont beaucoup moins. En supposant que le comportement migratoire est identique d’un individu à l’autre, les migrations des personnes très mobiles sont sous-évaluées et le taux de migration est par conséquent sous-estimé.

19Comme le montre la figure 1, les estimations de Debrand et Taffin s’approchent des résultats obtenus par Courgeau entre 1984 et 1988. En revanche, elles se situent à un niveau nettement inférieur aux estimations plus récentes. Malheureusement, cette nouvelle méthode ne fournit pas plus d’indicateur de précision.

Figure 1

Estimations de la mobilité annuelle depuis 1968 d’après les recensements de population (RP) et les enquêtes Logement (ENL)

Estimations de la mobilité annuelle depuis 1968 d’après les recensements de population (RP) et les enquêtes Logement (ENL)

II – Nouvelles estimations à partir des enquêtes Logement et des enquêtes Emploi

20Nous avons vu que l’application du modèle migrants-migrations aux données de l’enquête Logement de 2001-2002 fournit des résultats cohérents avec les estimations fondées sur les recensements. Or, une autre méthode peut être appliquée à la série des enquêtes Logement depuis 1973. Jusque-là inutilisée, elle permet d’obtenir des estimations accompagnées de leurs intervalles de confiance et donc de retracer plus rigoureusement la conjoncture de la mobilité de 1973 à nos jours.

Estimations quasi directes à partir des enquêtes Logement de 1973 à 2006

21Réalisée pour la première fois en 1955, l’enquête nationale sur le logement (eNL) est effectuée tous les quatre à cinq ans par l’Insee. Selon les années, les effectifs varient de 23 500 à 45 000 ménages vivant en France métropolitaine, représentant 65 000 à 135 000 individus. L’enquête porte notamment sur l’évolution du parc et des conditions de logement, les loyers, les prêts, etc., et contient des informations sur les caractéristiques des individus et des ménages. Ces données la rendent particulièrement adaptée à l’étude des mobilités. Les huit dernières enquêtes Logement réalisées en 1973, 1978, 1984, 1988, 1992, 1996, 2001 et 2006 permettent de retracer la mobilité des personnes de référence des ménages. La question « e n quelle année la personne de référence est-elle arrivée dans ce logement ? » est en effet régulièrement posée depuis 1973. En retenant les seules personnes ayant emménagé l’année même de l’enquête et en les rapportant à l’ensemble de l’échantillon, on obtient alors un taux de migrants au cours de l’année. Sur une période aussi courte, ce taux se rapproche d’un taux de migration : les mobilités multiples réalisées dans l’année sont en effet peu nombreuses (Courgeau, 1973). Lors de l’enquête de 2006, le protocole de la collecte a changé : étendue aux départements d’outre-mer, l’enquête a été collectée au cours de six vagues étalées sur les dix derniers mois de l’année.

22Pour estimer la mobilité annuelle avec cette méthode, la principale difficulté à surmonter réside dans le fait que le taux de mobilité obtenu n’est pas mesuré sur une année complète : seules sont appréhendées les migrations survenues avant la date de collecte. Pour toutes les enquêtes Logement réalisées jusqu’en 2001, la collecte a généralement été effectuée au cours du dernier trimestre. Les enquêtés du mois d’octobre ont dès lors une durée de mobilité potentielle qui s’élève de neuf à dix mois selon que l’interrogation a eu lieu en début ou en fin de mois. En l’absence d’information sur la date exacte de la passation du questionnaire, nous sommes conduits à attribuer une date moyenne d’interview en milieu de mois. Il reste qu’il n’est pas tenu compte d’une migration possible au cours des 2,5 mois restants pour ces enquêtés du mois d’octobre. De manière similaire, il y a un déficit de migration potentielle de 1,5 mois pour les personnes interrogées en novembre. Au mois de décembre, les personnes sont surtout interrogées durant les quinze premiers jours en raison des fêtes de fin d’année. Celles-ci ont donc un déficit potentiel de mobilité de 0,75 mois. Sans correction des durées incomplètes d’observation, il y aurait une sous-estimation [7] importante des migrations.

23Une première méthode de correction consiste à redresser les données pour tenir compte des mois non observés. Par exemple, en 1973, les entretiens ont eu lieu en moyenne au bout de 10,42 mois [8]. Le taux de mobilité résidentielle en 1973 avant correction est de 8,93 %. Le taux redressé s’obtient de la façon suivante :

24

25La manière de procéder est identique pour l’ensemble des sept premières enquêtes. En 2006, la collecte s’étale sur six vagues ; les personnes sont interrogées sur une période rétrospective allant de 2,5 mois pour celles questionnées en mars à 11,25 mois pour celles qui le sont en décembre. Le taux de mobilité avant correction est de 5,31 % et le redressement est donc plus important pour cette enquête :

26

27La proportion de migrations non observées [9] varie de 3,5 % à 13,2 % pour les enquêtes Logement ancienne formule avec une pointe à 37,5 % pour celle réalisée en 1978. Elle s’élève à 41,9 % pour les enquêtes Logement en continu. Cela fragilise de fait les résultats de 2006 comme ceux de 1977.

28Une seconde méthode de correction repose sur l’application de taux mensuels de mobilité. L’information relative au mois d’installation dans le logement est en effet disponible dans les enquêtes Logement réalisées depuis 1984. Des variations de mobilité importantes sont constatées selon les mois de l’année : les pics de migration s’observent en juillet et septembre, et les creux entre février et mai (Donzeau et Pan Ké Shon, 2009). La méthode est la suivante : un coefficient de correction est attribué à chaque mois en fonction des mobilités observées les trois ou quatre années précédant l’interrogation afin de coller au plus près des comportements migratoires constatés. Pour les enquêtes Logement de 1973 et 1978 qui ne fournissent pas cette information, on applique les corrections disponibles à partir de l’enquête de 1984.
Finalement, les deux méthodes de redressement proportionnel fournissent des résultats proches lorsque la collecte est effectuée en fin d’année, ce qui limite le taux de correction. Quelle que soit la méthode utilisée, le taux de correction reste très élevé pour l’enquête Logement de 1978 : sa collecte ayant eu lieu au cours du deuxième trimestre, aucune des deux méthodes de redressement n’apparaît réellement satisfaisante. Néanmoins, le passage de l’enquête Logement à une collecte en continu en 2006 rend nécessaire la prise en compte des mois d’installation. C’est donc la seconde méthode de correction que nous retenons.
Les intervalles de confiance accompagnant les courbes de mobilité donnent une indication sur la précision des estimations mais ils ne rendent pas compte d’éventuels biais d’évaluation. Pour cela, la comparaison des résultats obtenus sur la base de l’enquête Logement et de l’enquête emploi constitue un moyen de repérer des biais éventuels, s’ils sont différents pour les deux enquêtes.

Estimations directes à partir des enquêtes Emploi de 1973 à 2006

29Depuis 1950, l’enquête emploi (ee) permet d’évaluer le chômage, de cerner la situation des chômeurs et les changements de situation vis-à-vis de l’emploi (Goux, 2003). Elle fournit chaque année de riches informations sur l’activité selon la profession, le sexe, l’âge, la durée du travail ou encore sur les emplois précaires. Jusqu’en 2002, 75 000 logements étaient enquêtés en mars, soit 130 000 à plus de 150 000 individus. Depuis 2003, l’enquête emploi est collectée en continu, au cours de six semaines chaque trimestre, auprès d’un échantillon d’environ 38 000 ménages de France métropolitaine représentant environ 70 000 répondants et 15 000 enfants de moins de 15 ans. L’échantillon, dit rotatif, est renouvelé par 1/6 entrant et sortant chaque trimestre, les ménages étant interrogés durant six trimestres consécutifs. Afin de comprendre l’évolution de l’activité, une partie du questionnaire est dédiée à la situation des individus un an auparavant (plus précisément en mars de l’année précédente pour les enquêtes annuelles réalisées jusqu’en 2002). Dans cette logique, l’enquête repère la mobilité des personnes au cours de l’année écoulée et permet de calculer un indicateur de mobilité annuelle.

30La série des enquêtes emploi permet d’élaborer de nouvelles estimations afin de les comparer à nos premières estimations quasi directes issues des enquêtes Logement. La question introduite dans les enquêtes emploi entre 1990 et 2002, « Quelle était la résidence de M. En mars de l’année précédente ? », oet la formulation adoptée depuis 2003, « ù résidiez-vous il y a un an ? », permettent de mesurer la mobilité résidentielle annuelle, et cela sans opérer de correction préalable [10]. Cependant, la mesure annuelle recouvre un trimestre de l’année n de l’enquête et trois trimestres de l’année n – 1. De ce fait, le taux de mobilité est attribué à l’année n – 1. Par ailleurs, les enquêtes emploi antérieures à 1990 ne fournissent que les changements de commune, de département et de région ; elles ne peuvent donc servir à contrôler le taux de mobilité global tiré des enquêtes Logement. Dans un souci de comparabilité, le champ est d’abord restreint aux personnes de référence des ménages, puis élargi à l’ensemble de la population âgée de 15 ans ou plus.
Au préalable, il est nécessaire de rappeler que l’estimation de la mobilité à partir des enquêtes Logement porte sur l’année même de l’enquête, symbolisée par des points sur la figure 2. Les segments tracés entre deux points sont représentés par commodité de lecture, puisqu’il n’y a pas d’estimations relatives aux trois ou quatre années séparant deux enquêtes. Les enquêtes emploi apportent quant à elles une information annuelle. On retiendra particulièrement que pour les années mêmes où sont réalisées des eNL, les estimations coïncident avec celles extraites des enquêtes emploi : au minimum, les intervalles de confiance des deux enquêtes se superposent, ce qui traduit une robustesse satisfaisante des estimations. Seule exception, on observe en 2006 un écart entre les intervalles de confiance de 0,6 point, probablement en raison de la proportion élevée de migrations non observées lors de l’enquête Logement cette année-là.

Figure 2

Estimation des taux annuels de mobilité (migrants) d’après les enquêtes Logement (ENL) et les enquêtes Emploi (EE)

Estimation des taux annuels de mobilité (migrants) d’après les enquêtes Logement (ENL) et les enquêtes Emploi (EE)

31Par ailleurs, la mobilité des personnes de référence des ménages est plus élevée que celle de l’ensemble de la population car les personnes de référence sont souvent des hommes actifs, qui sont plus mobiles. Néanmoins, les niveaux de mobilité de ces deux populations suivent des évolutions parallèles.

III – Comparaison des diverses estimations

32Rappelons que la question sur l’année d’arrivée dans le logement actuel est uniquement posée à la personne de référence du ménage dans les enquêtes Logement, ce qui limite le champ des estimations à cette population. D’où une surestimation de la mobilité par rapport à la mesure du recensement dont le champ est étendu à l’ensemble de la population. De ce fait, selon nos calculs, les estimations fondées sur les données du recensement devraient se situer à – 0,7 % par rapport à celles des enquêtes Logement et s’approcher des évaluations des enquêtes emploi qui portent sur la population âgée de 15 ans ou plus.

33La figure 3 représente les taux annuels de mobilité estimés d’après les diverses méthodes. évidemment, le modèle migrants-migrations se révèle davantage pertinent lorsque les estimations sont relatives à une période proche de celle où les coefficients ont été actualisés. Cependant, les résultats du modèle migrantsmigrations sont parfois éloignés des estimations directes fondées sur les enquêtes Logement ou les enquêtes emploi, comme c’est le cas pour la période 1990-1999 ; de plus, ces résultats ont tendance à surestimer systématiquement le niveau de la mobilité. Quant à la méthode utilisée par Debrand et Taffin, elle est à proscrire, conduisant à des résultats contre-tendanciels et à des niveaux de mobilité éloignés par rapport aux estimations tirées des enquêtes emploi et des enquêtes Logement.

Figure 3

Comparaison des taux annuels de mobilité d’après les recensements de population (RP), les enquêtes Logement (ENL) et les enquêtes Emploi (EE)

Comparaison des taux annuels de mobilité d’après les recensements de population (RP), les enquêtes Logement (ENL) et les enquêtes Emploi (EE)

34Dans une étude récente, J.-F. Royer (2007) a lui aussi proposé une nouvelle évaluation de la mobilité en France au cours de la période 1976-2005 à partir de quatre sources différentes, les recensements, les enquêtes emploi, les enquêtes Logement et le panel des Déclarations annuelles de données sociales (DaDS [11]). Ses estimations suivent une tendance proche des nôtres en dehors des périodes 1990-1993 et 2000-2005. Globalement, l’auteur écarte les résultats issus du modèle de Daniel Courgeau appliqué au recensement du fait des incertitudes liées aux coefficients de son modèle, ainsi que ceux obtenus par Debrand et Taffin à partir des enquêtes Logement en raison de leur limitation aux ménages permanents [12], pour s’appuyer sur l’enquête emploi et surtout sur le panel des DaDS. Mais le panel des DaDS a plusieurs inconvénients. Il se limite aux actifs occupés du secteur privé (ce qui exclut les chômeurs), en majorité des hommes, et représentés dans une période où les événements occasionnant des mobilités sont plus nombreux (20-49 ans), ce qui conduit à surestimer les taux de mobilité (Royer, 2007, p. 6).

35La proximité des taux de mobilité que nous avons estimés à partir des enquêtes Logement 1973-2006 et des enquêtes emploi confirme leur robustesse. L’estimation fondée sur les enquêtes Logement nécessite l’application d’un taux de correction ; il est également nécessaire de tenir compte de son champ restreint aux personnes de référence des ménages, qui surestimerait la mobilité de la population générale. Malgré tout, le niveau élevé des taux de correction nécessaires pour la dernière enquête Logement paraît invalider ou du moins fragiliser la méthode à partir de l’enquête de 2006.

36Dans tous les cas, le suivi de la conjoncture annuelle de la mobilité en France métropolitaine est actuellement plus robuste et aisé à partir des enquêtes emploi et le sera d’autant plus dans les années à venir. Les problèmes techniques rencontrés par cette enquête en 2007 ont conduit l’Insee à envisager le doublement de l’échantillon dans les prochaines années afin d’améliorer la précision des estimations. Cependant, pour pouvoir mettre en rapport le taux de mobilité avec les caractéristiques des logements et celles de leurs habitants, il reste très important de disposer également d’une méthode de calcul de la mobilité à partir des enquêtes Logement.

37Si l’on écarte les données de l’enquête Logement de 1978 en raison du doute introduit sur la validité de l’estimation cette année-là (cf. supra), la mobilité résidentielle a baissé entre 1973 et 1984 ; elle atteint un pic à la toute fin des années 1990 puis retombe et évolue peu ensuite (figure 2). Les variations de la mobilité entre 1973 et 2006 ne peuvent s’interpréter comme la conséquence d’un phénomène unique tel que la montée du chômage ou la plus ou moins grande fluidité du marché du logement (Donzeau et Pan Ké Shon, 2009). Effectivement, nombre de paramètres se sont modifiés pendant ces trois décennies : la structure de la population a profondément changé avec l’arrivée à l’âge adulte en début de période des baby-boomers, le vieillissement de la population au cours du temps, la progression du nombre des étudiants mais aussi des chômeurs ; s’y ajoutent l’évolution du marché du logement avec une construction soutenue de logements neufs (Bonvalet et Brun, 2002), l’évolution des comportements individuels, de la conjoncture de l’emploi, etc. De fait, le niveau annuel de la mobilité reflète ce faisceau de causes aux effets parfois contradictoires.
D’après les enquêtes emploi (figure 4), la mobilité interrégionale et interdépartementale a évolué avec moins d’amplitude en termes absolus que les changements de commune au cours des vingt-cinq dernières années (et de logement depuis les quinze dernières années). La mobilité résidentielle entre communes se distingue par la plus forte variation relative au cours de la période.

Figure 4

Évolution des taux de mobilité d’après les enquêtes Emploi

Évolution des taux de mobilité d’après les enquêtes Emploi

Conclusion

38Deux méthodes simples d’estimation de la mobilité résidentielle annuelle à partir des enquêtes Logement et des enquêtes emploi ont été proposées. L’estimation directe à partir des enquêtes emploi semble préférable car elle ne nécessite pas de correction, la fréquence des enquêtes est annuelle et les effectifs importants devraient encore augmenter à l’avenir. L’utilisation du modèle migrants-migrations n’est plus incontournable pour estimer la mobilité annuelle mais devrait néanmoins conserver sa pertinence sur des sous-populations moins nombreuses grâce au recensement rénové [13]. Bien que lourd à mettre en œuvre, il restera utile tant que la question permettant de mesurer la mobilité dans le recensement portera sur une durée de cinq ans. Seule l’adoption du libellé L’Insee se prépare à adopter le libellé « o ù habitiez-vous il y a un an ? »

39pour les enquêtes annuelles de recensement. Cela permettra enfin de doter la statistique française d’un indicateur fiable de la mobilité annuelle et d’autoriser des investigations robustes selon les sous populations d’intérêt.

40Ce travail retrace les évolutions globales de la mobilité résidentielle annuelle française de la fin des trente glorieuses à 2006. Elles ont pu s’accompagner de modifications profondes quant à leur nature. Ainsi, par exemple, les jeunes sont de plus en plus mobiles contrairement à leurs aînés qui s’enracinent davantage (Laferrère, 2007). L’attrait du littoral de l’ouest et du Sud se poursuit (Baccaïni, 2001b, 2005, 2007 ; Degorre, 2007 ; Baccaïni et Levy, 2009). Cependant, la progression de la mobilité en niveau est principalement due aux mobilités de proximité, qu’il s’agisse de changements de commune ou de logement. En ce sens, elle semble davantage dépendre des transformations de la famille (ruptures, épisodes de vie solitaire, recompositions familiales) que des mobilités professionnelles (changements de région ou de département) ou des phénomènes de double résidence des retraités. On notera que les mobilités interdépartementales s’effectuent principalement entre départements limitrophes (Baccaïni et Levy, 2009), ce qui laisse supposer des effets de « frontières » qui seraient moins géographiques qu’administratives pour des populations localisées aux périphéries départementales.

41L’alternance des périodes de progression et de baisse de la mobilité ne s’explique pas aisément. Une interprétation fiable demanderait à mobiliser de nombreuses données afin de départager ce qui est dû aux modifications de structure de la population, à la conjoncture économique et sociale (nature des emplois, chômage, part du coût de l’habitat dans les revenus disponibles des ménages) et aux évolutions des comportements (attrait du littoral et du climat, transformations de la famille) ou aux phénomènes de périurbanisation. Pour cela, les enquêtes Logement demeurent une source précieuse. Elles le seraient d’autant plus si elles permettaient une modélisation adéquate des mobilités, afin d’isoler les causes et leurs contributions respectives. Cela nécessite de disposer d’informations à la fois antérieures et proches de la migration, qui sont encore actuellement trop partielles pour l’autoriser.
Remerciements. Nous tenons à remercier tout particulièrement Daniel Courgeau pour les éclairages portés sur son modèle et sa disponibilité amicale. Nous remercions élisabeth Morand du Service des méthodes statistiques de l’Ined pour son aide précieuse dans la résolution des problèmes statistiques. Nous remercions également les trois relecteurs et le Comité de rédaction de la revue Population pour leurs remarques pertinentes qui ont permis d’améliorer cette note de recherche.