Modèle dynamique des mobilités résidentielles intra-urbaines ...horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/...tions des populations dans l’espace EG 2007-4 p. 337-351

RÉSUMÉ.— Nous proposons dedévelopper un modèle des mobilitésrésidentielles intra-urbaines et de leurimpact sur les transformations socio-spatiales de la ville qui couple plusieursdynamiques : une dynamiquedémographique du cycle de vie et de la mobilité sociale, une dynamique du parc de logements et une dynamiqueéconomique du marché du logement. Il s’appuie sur la mise en place de niveauxd’abstraction de modélisation qui intègrentà la fois une approche agrégée pour rendrecompte de l’évolution de la distribution dela population et des reconfigurations de la ville et une approche individuelle pourmettre l’accent sur les causes et l’impactdes choix résidentiels sur la mobilité intra-urbaine.

BOGOTÁ, MOBILITÉ RÉSIDENTIELLE,MODÉLISATION DYNAMIQUE, NIVEAU D’ABSTRACTION, STRUCTURE SOCIALE

ABSTRACT.— Intra-urban residentialmobility in Bogotá : intermediate levels ofmodelling.— This paper proposes a modelof intra-urban residential mobility and itsimpact on social and spatial change in the city, which encompasses severalfactors: the demographic trend of life cycleand social mobility; the changing housingstock; and the economic factor of thehousing market. The approach taken is a compromise between an aggregateapproach, which accounts for change in the population distribution andreconfigurations of the city and anindividual approach, which stresses the causes and impact of residential choiceson intra-urban mobility.

BOGOTÁ, DYNAMIC MODELLING,LEVELS OF ABSTRACTION,RESIDENTIAL MOBILITY, SOCIAL STRUCTURE

Introduction

Après un demi-siècle de crois-sance rapide alimentée principale-ment par la migration, la croissancede Bogotá se ralentit depuis lesannées 1980, devenant plus endo-gène et métropolitaine. L’accroisse-ment naturel prend l’avantage surl’apport migratoire et les mobilitésintra-urbaines s’imposent commele principal facteur de la dyna-mique de peuplement. À l’imaged’autres métropoles latino-améri-caines, la dynamique de Bogotárejoint des logiques en cours dansles villes européennes. Ce change-ment de modèle de développements’accompagne d’amples redistribu-tions des populations dans l’espace

EG

2007-4

p. 337-351

Modèle dynamique des mobil ités résidentiellesintra-urbaines à Bogotá

@EG2007-4

337

Marie PironIRD, UR Migrations, mobilités et territoires

[email protected]

Christian MullonIRD, UR Écosystèmes d’upwelling

[email protected]

Françoise DureauMigrinter, université de Poitiers

[email protected]

Arnaud DemanLaboratoire d’informatique de l’université Paris vi

[email protected]

Mobilités

métropolitain et d’une diversification des échelles de la ségrégation; de nouvelles proxi-mités spatiales entre groupes sociaux voient le jour (Dureau et al., 2000). La mise enrelation des biographies résidentielles recueillies à Bogotá en 19931 et des données desrecensements de 1973, 1985 et 1993 a permis d’analyser précisément les jeux d’interac-tions entre les comportements de mobilité des habitants et les transformations physiqueset sociales de la capitale colombienne, tout en prenant la mesure de l’importance desfacteurs globaux: taille, distances, rythmes de croissance (Dureau et al., 2004; Dureau,Delaunay, 2005). Par ailleurs de nombreux travaux2 s’accordent à montrer que les chan-gements résidentiels sont liés aux événements à l’origine de la décision de déménager etqui peuvent être relatifs au ménage (notamment au cycle de vie de la personne de réfé-rence, à son activité), au logement (taille, statut d’occupation, équipement) ou à l’envi-ronnement (qualité du quartier, accessibilité, proximité sociale, composition du parc delogements).

Partant de ce constat, nous cherchons à saisir l’impact des mobilités résiden-tielles sur la dynamique des quartiers de Bogotá et, inversement, la manière dont lescaractéristiques des quartiers, celles de l’offre de logement en particulier, peuventorienter les pratiques résidentielles des ménages. Comment, dans le contexte deBogotá, les mobilités résidentielles font-elles évoluer la composition sociale desquartiers ? De quelle façon la population se redistribue-t-elle spatialement, partici-pant ainsi à une réorganisation sociale et spatiale de la ville ? Pour répondre à cesquestions et en tirant parti des résultats déjà produits, nous proposons de déve-lopper, à l’échelle de la ville, un modèle dynamique des mobilités résidentielles etde leur impact sur les transformations sociales et spatiales. Fondé sur un modèleéconomique du marché du logement et formalisé dans le cadre de la théorie desjeux, le modèle s’appuie également sur des logiques sociales et démographiques dela mobilité des ménages. Il évalue pour cela l’évolution et la redistribution desménages qui changent de logement à l’intérieur de la ville en couplant plusieursdynamiques : une dynamique démographique du cycle de vie des ménages, unedynamique de la mobilité sociale, une dynamique du parc de logements et une dyna-mique économique du marché du logement.

La prise en compte d’un grand nombre de paramètres relatifs aux différentsprocessus sociaux, démographiques et économiques mis en jeu, nous incite àadopter une approche synthétique. Nous nous plaçons alors à un niveau global del’organisation socio-résidentielle de la ville tout en fixant comme entités de modéli-sation le ménage et le logement, définis au travers de typologies éprouvées et loca-lisées. Ceci nous conduit à définir d’une part, des groupes sociaux pertinents,produits du cycle de vie des ménages et de leur hiérarchie sociale donnée par l’acti-vité et le niveau d’éducation et, d’autre part, des types de logements représentatifsdu parc de Bogotá. Nous cherchons à expliciter et à tester les hypothèses généralessur les causes des recompositions des quartiers en tenant compte simultanémentdes choix résidentiels d’ordre social (préférence d’un groupe social pour un type delogement) et d’ordre spatial (préférence pour un lieu donné). L’objectif est d’iden-tifier les facteurs déterminants de la mobilité des groupes sociaux et des transfor-mations des quartiers, d’expliquer les différenciations spatiales autour decomportements résidentiels très typés et de représenter ainsi les tendances d’évolu-tion à l’échelle de la ville.

1. L’enquête a été réaliséedans le cadre d’un programme derecherche mené par uneéquipe franco-colombienne dirigée parFrançoise Dureau (IRD) et Carmen Elisa Flórez(CEDE), et d’un accord decoopération scientifiqueentre l’Institut derecherche pour ledéveloppement et leCentro de Estudios sobreDesarrollo Económico del’université des Andes.

2. Voir par exemple, les travaux présentés en décembre 2005, à Lyon, au colloque «Les choixrésidentiels».

© L’Espace géographique 338

État de la question

La majorité des études sur les mobilités résidentielles traite soit à un niveau indivi-duel, de la propension à se déplacer et des raisons qui sous-tendent cet acte, soit à unniveau agrégé, des transformations urbaines opérées par les mobilités. Dans le premiercas, les modèles de régression (log-linéaires, logit, probit) sont utilisés pour comprendreles comportements individuels de mobilité. Ils mettent en évidence les effets de plu-sieurs variables sur la décision de déménager : l’âge, le revenu, le niveau de formation, lastructure familiale, le lieu de travail, la qualité du logement ou encore les relationssociales de proximité, s’avèrent, de façon générale, déterminants3 ; dans ce sens, les tra-vaux du Centre de recherche en aménagement et en développement (Thierault et al.,2002) analysent les effets de l’accessibilité, du cycle de vie et de l’environnement sur lesmarchés fonciers et visent à modéliser, avec des outils d’analyse statistique, d’analysespatiale et des systèmes d’information géographique, les comportements individuels etles effets de leur agrégation sur l’évolution de la ville ; d’autres études mettent l’accentsur les facteurs individuels relatifs à l’histoire de vie tels que le changement de statutmatrimonial ou d’activité ou encore une naissance dans la prise de décision de démé-nager et font appel alors à des données spécifiques longitudinales ou biographiques(Courgeau, 1984; 1995). Dans le deuxième cas, des modèles agrégés souvent écono-métriques et basés sur la théorie de l’utilité et des modèles d’interactions spatiales (ontrouvera des exemples dans Système de villes et synergétique de Lena Sanders, 1992), per-mettent de comprendre et de représenter l’évolution de la distribution spatiale de lapopulation à l’échelle de la ville mais ne focalisent plus sur les motifs du changementde logement.

Plus récemment, des modèles dynamiques des mobilités résidentielles simulentles mouvements de population et les transformations urbaines. Ils couplent desmodèles statistiques, économétriques et spatiaux. Là encore, on retrouve les deuxtypes d’approches, agrégées et individuelles. L’approche agrégée représente des unitéslocalisées en intégrant les comportements des individus qui y habitent, s’y déplacent,y travaillent dans des fonctions d’état spécifiques. Dans cette situation, les raisons dechanger de logement ne sont pas explicitement prises en compte. Cette démarchemodélise les déplacements entre les lieux et s’intéresse davantage aux résultats de lamobilité sur l’organisation spatiale qu’à ses causes. Les modèles d’automates cellu-laires (Dubois-Paillard et al., 2003 ; Langlois, Phipps, 1997) se prêtent à cetteapproche. Notons en particulier les travaux de Diane Vanbergue et al. (2000), deDominique Badariotti et Christiane Weber (2002) sur un modèle, appliqué à Bogotáet liant automates cellulaires et systèmes multi-agents, où les groupes d’individus sedéplacent selon leur satisfaction à résider dans un secteur. La seconde approche, indi-viduelle, considère l’individu comme un acteur central dans l’ensemble social. Elleprend en compte la diversité des comportements migratoires, les pratiques spatialesde la population et des décisions individuelles (Sanders, 1998) comme élémentimportant de l’évolution de l’organisation spatiale de la ville. On se réfère dans ce casà la microsimulation ou aux modèles individus-centrés qui connaissent actuellementde nombreux développements, notamment dans l’étude des dynamiques résidentiellesurbaines (Benenson, 2004). La plupart de ces travaux sont fondés sur des systèmesauto-organisés et portent sur des villes artificielles (Benenson, 1998 ; Portugali et al.,1997). De plus en plus, ils s’appuient sur des données réelles, et l’on notera le modèleSVERIGE qui porte sur des données de la population suédoise entre 1985 et 1995 et

M. Piron, C. Mullon, F. Dureau, A. Deman339

3. Voir l’état des lieux des recherches sur la mobilité résidentielle en France dressé parCatherine Bonvalet etJacques Brun (2002).

a pour objectif de réaliser des projections nationales et des simulations de biographiesindividuelles (Holm, Sanders, 2001) ; le modèle MICDYN qui teste l’impact de lacroissance de l’emploi sur l’évolution de la distribution spatiale de la population auniveau communal dans deux départements français (Aschan et al., 2000) ; le modèleMIRO (Banos et al., 2005) qui vise, à partir d’une information individuelle finementdatée et localisée, à simuler et évaluer l’influence de comportements de mobilité indi-viduels sur le fonctionnement collectif d’un espace urbain. Notons, enfin, les travauxd’Anne-Marie Meyer (2005) d’analyses et de simulations des mobilités résidentiellesde l’agglomération de Hambourg pour tester des choix résidentiels fondés sur lesstyles de vie. Cependant, et malgré les capacités croissantes des calculs scientifiques,ces modèles restent encore difficiles à mettre en œuvre du fait du grand nombred’entités à représenter et de la difficulté à caractériser les comportements individuelsnécessitant de combiner plusieurs critères.

Niveaux de modélisation intermédiaires

L’approche adoptée ici constitue un compromis entre une approche agrégée quirend compte de l’évolution de la distribution de la population et des reconfigurationssociale et spatiale de la ville et une approche individuelle qui met l’accent sur les causeset l’impact des choix résidentiels sur la mobilité intra-urbaine. Le principe est d’établirdes niveaux de modélisation, intermédiaires entre l’unité géographique et le ménage, àl’échelle de la ville. Nous considérons ainsi comme entités de modélisation, d’une part,des groupes homogènes de ménages, quant à leurs caractéristiques sociologiques, démo-graphiques et économiques, et, d’autre part, des types de logements, au regard de leurscaractéristiques et de leurs équipements. Ces entités sont localisées par quartier. Parcequ’elles sont construites à partir de structures multivariées combinant simultanémentplusieurs caractéristiques sociodémographiques ou de logement, elles définissent desindividus synthétiques. Il est ainsi différent de construire un modèle dynamique à partirde structures univariées, par âge ou par activité par exemple, et, comme ici de le cons-truire autour de structures multivariées: dans le premier cas, l’approche est agrégée etl’entité de modélisation est une unité spatiale ; dans le second cas qui est le nôtre,l’approche est intermédiaire, voire individuelle, et l’entité de modélisation reste l’individuou un méta-individu représenté par son groupe.

Contrairement à la modélisation individu-centrée qui tient compte des parti-cularités et des différences individuelles, nous considérons que le raisonnement surles structures, obtenues à partir des comportements individuels, n’a pas perdu desens et d’intérêt en analyse urbaine, et au contraire rend possible, voire facilite uneapproche globale et systémique de la ville. En effet, le fait de considérer de tellesstructures, c’est-à-dire de privilégier les grands traits d’une organisation, oblige à perdreun certain degré de détail dans la définition des processus mais permet en revanche d’enintégrer un plus grand nombre, de simplifier cette intégration et de considérer ensembleplusieurs facteurs individuels influant sur la décision de déménager, de nature et deniveaux différents (mobilité liée au cycle de vie, à la position sociale ; préférence d’unménage pour un quartier ou un logement, évolution du parc de logements). La théorieéconomique des réseaux justifie cette approche dans la mesure où elle montre l’équiva-lence des équilibres dérivant de la concurrence d’un grand nombre d’agents et des équi-libres dérivant de la concurrence de groupes d’agents ayant des caractéristiquescommunes (Nagurney, 1999; Dafermos, Nagurney, 1987).


Nous rejoignons ainsi les propos de Lena Sanders (1992, p. 52) qui pose le pro-blème de l’intégration des approches micro et macro-géographiques : « il y a placepour de nombreuses positions intermédiaires. Entre ce qui amène un individu àprendre la décision de migrer, de choisir telle destination plutôt qu’une autre, et desrégularités observées au niveau des flux de populations, des soldes migratoires, desdistributions de population qui en découlent, il y a un lien évident mais difficile àexpliciter et à modéliser ». L’ambition du modèle est donc de combiner ces approcheset par conséquent les logiques des trois principaux courants de pensée du développe-ment de modèles dynamiques et spatiaux à savoir les théories de l’économie de l’équi-libre, de l’auto-organisation et de la microsimulation (Sanders, 1998) : le modèleproposé se réfère à un modèle économique basé sur un marché de logement ; ondépasse les contraintes d’une rationalité économique en considérant des structuressociales émergentes qui ont la capacité d’exprimer les motifs de changer de logementclassiquement appréhendés à un niveau individuel.

Le modèle

Hypothèses : comportements, stratégies et choix résidentiels

Le principe qui sous-tend le modèle est que le comportement résidentiel estrationnel et que cette rationalité est non seulement économique mais aussi sociale.Les stratégies résidentielles4 recouvrent à la fois le choix d’un type de logement etd’un statut d’occupation, et celui d’une localisation dans la ville. Elles relèvent de lavolonté des ménages d’améliorer leurs conditions de logement. Elles dépendent aussidu marché immobilier et des politiques locales en la matière. Ce cadre d’analyse estposé et discuté pour plusieurs métropoles du Nord et du Sud par Catherine Bonvaletet Françoise Dureau (2000) qui soulignent « qu’à travers une certaine position rési-dentielle, définie par la localisation, le type d’habitat et le statut d’occupation, cesont bien un statut social et un niveau de développement qui sont recherchés ».Rejoignant ainsi les observations dans d’autres contextes urbains, les analyses surBogotá montrent l’importance de la localisation dans les choix résidentiels, aux côtésdu statut d’occupation et du type d’habitat : pour les familles aisées comme pour lesclasses moyennes et les plus pauvres, les réseaux familiaux sont déterminants dansles choix de localisation dans la capitale colombienne (Delaunay, Dureau, 2003). Àpartir de là, nous définissons deux principales hypothèses de la mobilité résidentielleintra-urbaine sur les raisons des changements résidentiels :• une hypothèse d’ordre social : un ménage cherche à améliorer ses conditions de loge-ment ou recherche un type d’habitat en adéquation avec son statut social. Cette hypo-thèse sera traduite par une relation préférentielle entre un ménage et un logement;• une hypothèse d’ordre spatial : un ménage accorde de l’intérêt au quartier qu’ilhabite et à sa localisation dans la ville selon la présence d’un réseau familial ousocial ou selon l’attractivité de certains quartiers. Cette hypothèse sera traduite parune relation de distance entre quartiers. Le modèle doit permettre de représenterla conjugaison de ces deux hypothèses dans les processus de transformation socio-spatiale de la ville.


4. «Parler de stratégiesrevient à ‘’restituer àl’acteur sa part d’initiativedans l’élaboration de sa propre existence’’. Tout en reconnaissant quede multiples facteurs(politique et offre delogement, préférences enmatière de mode de vie,revenus,…) interviennentdans les choixrésidentiels, l’hypothèseest faite que les individuset les ménages disposentau cours de leur vie d’un minimum de libertéd’action et de luciditédans leurs pratiquesrésidentielles. […] Le développement destratégies, le décalage par rapport à la trajectoiredéterminée par une condition sociale,suppose des ressources,financières certes mais pas seulement»(Bonvalet, Dureau, 2000,p. 132).

Entités

Des travaux préliminaires sur l’organisation socio-résidentielle de Bogotá (Pironet al., 2004 ; 2006) ont décrit les recompositions sociales et les changements du parcde logements de la ville observés sur une génération. Ils ont ainsi conduit à élaborer etformaliser deux typologies (tabl. 1) sur la base des critères5 influant sur un change-ment de résidence, c’est-à-dire ceux liés au cycle de vie, au niveau économique, austatut d’occupation et à la qualité du logement.

Ce sont également des critères reconnus et éprouvés, notamment dans les tra-vaux d’écologie urbaine qui ont mis en évidence la permanence de trois grands fac-teurs dans les configurations socio-spatiales urbaines relatifs à des contextes variés : lecycle de vie, la hiérarchie sociale et l’origine (Bailly, Béguin, 1998 ; Reymond, 1998 ;Rhein, 1994). Compte tenu du caractère factuel de ces descripteurs, l’utilisation de cestypologies offre des bases solides à une démarche de modélisation: elle produit des struc-tures stables nécessaires à une analyse diachronique. Pour chacune d’elles, nous avonstesté leur invariance dans le temps, entre les deux recensements de 1973 et de 1993(Piron, 2005) et dans l’espace intra-urbain de Bogotá (Dureau et al., 2006).

Les entités du modèle sont localisées et résultent du croisement de chacune destypologies avec les vingt arrondissements (fig. 1). Nous disposons ainsi, d’une part, de220 (11x20) entités «groupes de ménages» et, d’autre part, de 180 (9x20) entités «parcsde logements».


Tabl. 1/ Typologie des ménages(a) et typologie de logements et des conditions d’habitat (b)

S1 : Inactif âgé (15 %)S2 : Analphabète (3 %)S3 : Chômeur non qualifié (5 %)S4 : Femme séparée (9 %)S5 : Jeune célibataire (8 %)S6 : Jeune migrant actif (8 %)S7 : Jeune autochtone actif (10 %)S8 : Actif d'âge moyen (11 %)S9 : Actif d'âge mûr (10 %)S10 : Actif âgé (10 %)S11 : Actif qualifié (10 %)

a – Onze groupes sociaux

b – Neuf types d'habitat

H1 : Petit logement précaire non connecté (3 %)H2 : Logement sans accès aux réseaux (4 %)H3 : Petit logement précaire (3 %)H4 : Une pièce dans logement partagé (18 %)H5 : Deux pièces standard (18 %)H6 : Maison ancienne standard (12 %)H7 : Trois pièces récentes standard (13 %)H8 : Quatre pièces confort (14 %)H9 : Grand logement confort (15 %)

Fontibón

Kennedy

Bosa

Barrios Unidos

Santa FéPuente Aranda

SoachaRafael Uribe

Teusaquillo

San CristóbalSan Cristóbal

Tunjuelito

La Candelaria

Chapinero

Usaquen

Los Mártires

Antonio Narino

Usme

CiudadBolívar

Suba

Engativa

0 2 km

N

Périphérie nord : Usaquen (usa), Suba (sub)

Péricentre nord : Chapinero (chap), Barrios Unidos (bar), Teusaquillo (teu), Puente Aranda (peu), Los Mártires (los)

Centre : Santa Fé (sant), La Candelaria (cand)

Périphérie ouest : Engativa (eng), Fontibón (fon), Kennedy (ken), Bosa (bos)

Péricentre sud : Antonio Nariño (ant), Tunjuelito (tun), Rafael Uribe (raf), San Cristóbal (cris)

Périphérie sud : Usme (usm), Ciudad Bolívar (ciu), Soacha (soa)

Fig. 1/ Les vingt arrondissements de Bogotá selon les six zones urbainesLa commune de Soacha est considérée ici comme un arrondissement de Bogotá.

5. Les catégories socialessont obtenues à partir deonze variablesdescriptives du ménage(le nombre de personnesdans le ménage et le statut d’occupationdu logement) et de lapersonne de référence (le sexe, l’âge, l’état civil,le lieu de naissance, le lieu de résidencecinq ans avant le recensement, le niveaud’éducation,l’analphabétisme, le typed’activité, le statutprofessionnel). Les typesd’habitat sont définis parla nature du logement(maison, appartement,autre), le nombre depièces, le type desanitaire, de cuisine etd’énergie pour cuisiner, le mode d’accès à l’eau,les matériaux du sol etdes murs, la connexionaux réseaux d’électricité,d’eau et d’égout duquartier.

Principe du modèle

Le modèle est basé sur l’articulation entre troisprocessus : 1) un processus économique d’équilibredu marché du logement qui est le moteur dumodèle ; 2) un processus d’évolution du parc de loge-ments ; 3) un processus d’évolution démographique.

Nous considérons les stratégies résidentiellesintra-urbaines comme le résultat d’un équilibre spatial(Mullon et al., 2001) entre, d’une part, une offre quiest fonction de la capacité d’accueil des arrondisse-ments selon le parc de logements disponibles et,d’autre part, une demande de logement dans un arron-dissement donné qui est fonction de l’attractivité d’untype d’habitat pour un groupe social et de l’attractivitéde certains arrondissements. Ceci représente les com-posantes d’ordre économique du modèle. Les deuxformes d’attractivité, une fois quantifiées sous la formede matrices de coefficients de préférence, constituentles hypothèses du modèle (encadré 1): 1) une matrice,R, qui représente l’attraction d’un groupe social pourun type d’habitat (hypothèse d’ordre social) ; 2) unematrice, C, qui rend compte de la plus ou moinsgrande attractivité des arrondissements (hypothèsed’ordre spatial). Les coefficients de ces matrices consti-tuent les paramètres du modèle et représentent un coûtqui sera d’autant plus élevé que l’attractivité est faible.

Nous considérons comme exogènes à la dyna-mique : 1) l’évolution de la composition sociale de lapopulation, la croissance démographique endogèneet les migrations extra-urbaines (encadré 2) ; 2) l’évo-lution du parc de logements (encadré 3). Ces facteursreprésentent les composantes d’ordre démographiquedu modèle et sont obtenus à partir des données des


Encadré 1/ Traduction matricielle des hypothèses et construction d’une simulation

Pour chacune des deux hypothèses du modèle, nous distinguons

deux cas de figure :

1- Concernant l’hypothèse d’ordre spatial, deux matrices de dis-

tances ordinales entre arrondissements sont proposées où l’on

considère : a) une hypothèse de centralité, c’est-à-dire l’existence

d’un centre attractif de la ville (matrice C1) ; b) une hypothèse de pro-

ximité, c’est-à-dire l’existence d’un réseau de liens sociaux favori-

sant des déménagements de proximité et qui stipule que les

ménages déménagent préférentiellement vers des quartiers limitro-

phes (matrice de contiguïté C2). Sur ce principe il est possible

d’introduire d’autres critères d’attractivité des quartiers comme la

prise en compte du lieu de travail ou d’un réseau de transport.

2- Concernant l’hypothèse d’ordre social, nous considérons

deux matrices construites sur la base du tableau de contingence croi-

sant les deux typologies qui rendent compte : a) d’une hypothèse de

préférence d’un groupe social pour l’amélioration du type d’habitat

(matrice R1), c’est-à-dire un ménage cherche à améliorer son loge-

ment dans des catégories égales ou supérieures à celui dans lequel il

réside en 1973 ; b) d’une hypothèse de préférence d’un groupe social

dans le maintien du type de logement (matrice R2), c’est-à-dire un

ménage ne cherche pas à changer de logement. On construit un scé-

nario en pondérant les différentes matrices. On peut ainsi privilégier,

les situations très typées comme l’hypothèse de centralité en

posant C = C1, ou encore l’hypothèse de proximité, c’est-à-dire de

préférer un arrondissement limitrophe, avec C = C2, mais on peut

également considérer un compromis entre ces deux hypothèses en

posant C = a C1+ b C2. Il en est de même pour l’hypothèse d’ordre

social associée au tableau R.

Encadré 2/ Processus d’évolution démographique – Équations de la transition démographique

Soit le nombre de ménages caractérisés par la catégorie sociale s résidant dans l’arrondissement q à l’année t. La population àl’année t+1 est obtenue en appliquant à la population de l’année t, une matrice de transition entre types de ménages Tss’ puis enajoutant à chaque groupe l’immigration de l’année t : où :Tss’ est un coefficient obtenu en combinant le taux de croissance endogène du groupe social s et la probabilité d’une transitiond’une catégorie sociale s vers une autre catégorie s’. Cette probabilité est définie selon les règles suivantes : la transition entrecatégories sociales est faible (termes diagonaux élevés); elle est liée à l’âge ; on passe d’une catégorie défavorisée vers une plusfavorisée.

désigne le nombre des ménages immigrants entrant l’année t dans un groupe (q, s). Cette matrice est calculée sur la base de laproportion de ménages arrivés à Bogotá durant les cinq années précédant le recensement de 1993. Elle est actualisée par lafonction représentant la décroissance de la pression migratoire et l’on a : . La structure est supposée constante.

p t +p it+1 t ts' ss' qs' qsqs =Σ

Itqs

Itqs

i tqs = it qsƒ


Encadré 3/ Processus d’évolution du parc de logement

Encadré 4/ Processus économique d’équilibre du marché du logement

Nous considérons que chaque groupe de ménages (q,s) définit sa stratégie résidentielle par lenombre Mqs,q’h’ de ménages qui décideront de résider dans les parcs (q’,h). Entre un groupe deménages (q,s) et un parc de logements (q’,h), les coûts des choix résidentiels intra-urbains Cqs,q’h

sont fonction à la fois :

• de la position géographique respective des deux quartiers q et q’ donnée par une matrice C determe Cqq’. Elle est calculée à partir des distances entre quartiers et représente les coûts dedéménager d’un quartier à un autre. Les valeurs sont comprises entre 0 et 1: plus le coût est faible,plus le quartier d’arrivée est attractif par rapport à celui du départ ;

• de l’attirance d’un type de ménages s pour le type d’habitat h donnée par une matrice R de termeRsh’. Elle est inversement proportionnelle aux préférences d’un type de ménages pour un typed’habitat, telles qu’elles apparaissent en considérant le tableau de contingence croisant lesdeux typologies ; les valeurs sont comprises entre 0 et 1 ;

• de la pression de la population sur le parc (q’,h’) qui découle directement des choix de résidence detous les groupes (q’’, s’’) vers ce même parc (q’,h’) notées Mq’’s’’, q’h’ et aboutissant à une population

et à une pression . On a donc :

L’équilibre du marché du logement est caractérisé par les relations suivantes :

• lorsque des ménages d’un même groupe choisissent d’habiter dans des parcs différents, les coûtsdes choix résidentiels sont identiques sinon, un certain nombre d’entre eux changeraient de décision.Pour un groupe (q, s) si (q’, h’) et (q’’, h’’) sont tels que Mqs, q’h’ > 0 et Mqs, q’’h’’ > 0 alors Cqs,q’h’ = Cqs, q’’h’’ ;

• lorsque les ménages d’un groupe ne se déplacent pas vers un parc donné, c’est qu’il existe un autreparc dont le coût est inférieur. Pour un groupe (q, s) si (q’, h’) est tel que Mqs,q’h’ > 0 alors Cqs,q’h’ Cqs, q’’h’’ pour tout parc (q’’, h’’).

Une formulation équivalente est de considérer, à chaque année t, que la fonction de gain G (ou desatisfaction) de chaque groupe (q, s), correspondant au choix d’affecter Mqs,q’h’ ménages vers un parc(q’, h’), est calculée de la façon suivante :

où correspond à la pression exercée sur le logement dans le parc (q’,h’).

Chaque groupe (q,s) cherche la stratégie résidentielle [Mqs,q’h] qui maximise la fonction desatisfaction. Il a sa propre stratégie en compétition avec celles des autres.

q'h'=p mΣq'',h''

q'',s'', q'h'q'h'pq'h'l qs, q'h'

q'h'

q'h'= .1-+ + pc qq'c

lsh'r

<

qs ( ( ))g mm d c r= - -Σq',h'

qq'q',h' sh'qs, q'h'qs

q'hd 1-

m=

Σq, s

qs, q'h

lq'h

Soit le parc de logements de type h dans l’arrondissement q à l’année t. est calculé, à partir desparcs et en supposant que l’évolution de la pression de la population sur le parc delogements est constante sur toute la période, soit :

Un calcul algébrique immédiat aboutit à la formulation :

l tqh

l 73qh l93

qhtqh=ρ t

qh=93-t t-7320 20

+ρ 73qhρ

tqh 73

qh

tqh

93qh

73qh

93qh

=+

20-p(93-t)p (t-73)p

llp

73qhl 93

qhl

recensements de 1973 et 1993 ou d’une appréciation chiffrée donnée par un expert.Nous considérons comme constantes les transitions entre groupes sociaux, l’évolutiondu nombre de logements, une pression de la population sur le parc de logements.

Le modèle calcule et simule l’évolution des entités entre 1973 et 1993: à chaquepas de temps (assimilé à une année), les ménages d’un groupe social et d’un arrondisse-ment donnés ont la possibilité de se répartir dans les différents types d’habitat de tousles arrondissements. Ils tiennent compte pour cela de l’attractivité des arrondissementset de la préférence d’un groupe social pour un type d’habitat. L’ensemble constitue unmarché du logement dans lequel les ménagess’échangent des logements de différents typesdans différents arrondissements (encadré 4). Enprenant des fonctions simples et néanmoinsréalistes pour calculer le bénéfice à déménagerd’une entité en fonction des choix des autresentités, on obtient ce qui, dans la théorie mathé-matique des jeux, est appelé un jeu non coopé-ratif dont on montre qu’il présente un et un seuléquilibre (équilibre de Nash). Le ménage, iden-tifié par un groupe social et un lieu de résidence,reste l’acteur de la décision de déménager. Lemodèle simule ainsi les flux de ménages ce quipermet de suivre l’ensemble des déménagementset l’évolution de la structure sociale et spatiale dela ville à partir des hypothèses faites sur les choixrésidentiels.

Éléments de validation

Pour valider ces flux, nous nous fixonscomme « pattern » à reproduire, les trajectoiresdes arrondissements dans la structure socialede Bogotá entre 1973 et 1993. Celles-ci sontreprésentées par le plan factoriel principal del’analyse des correspondances (fig. 2) de lamatrice d’information spatiale qui croise lesgroupes sociaux avec les arrondissementsdécomposés par date. Ce plan rend compte desprincipales tendances de l’évolution et de larépartition spatiale de la composition sociale deBogotá entre 1973 et 1993 (encadré 5). Le butest de faire varier les paramètres du modèlepour faire converger les données simulées etobservées en 1993. Nous recherchons ainsi lessituations pour lesquelles les hypothèsesconduisent à un ajustement du plan factorielsatisfaisant.


93 : trajectoires observées73

Axe

2

Axe 1

classes moyennes

femme séparéejeune autochtone actif

Périphérie ouestPéricentre nordPériphérie nord Centre Péricentre sud Périphérie sud

actif âge moyen

classes défavorisées

classes extrêmes

analphabète

chômeuractif âgé

actif âge mûr

boli73usm73 soa73

ken73

ken93

fon93

fon73

eng73

eng93

bosa73

bosa93crist93

raf73

raf93

crist73

ant73

ant93

tunj73

tunj93

pue93

pue73

bar73los73

cand73

sanf73

canf93sand93

suba73

suba93

usa73

usa93

teus73

teus93

bar93los93

chap73

chap93

classesfavorisées

boli93

usm93

soa93

jeune migrant inactif âgé

jeune célibataireactif qualifié

0

0

-0,20

-0,20

0,20

0,20

0,40

Facteur 2 - 26,13 %

Facteur 1 - 55,98 %

Fig. 2/ Dynamique socio-spatiale de Bogotá entre 1973 et1993, plan factoriel (1,2) (source : Piron et al., 2004).

L’axe 1 reflète une échelle sociale et oppose les classes défavorisées très

représentées dans les arrondissements du Sud (gauche) aux classes favo-

risées des arrondissements du Nord (droite) ; l’axe 2, très marqué par la

dimension temporelle oppose les classes moyennes et s’affirmant en 1993

(haut) aux classes extrêmes bien représentées en 1973 (bas). En projetant

les vingt arrondissements de Bogotá en 1973 et en 1993 et en représentant

leurs trajectoires, on observe que les arrondissements populaires du Sud

en 1973 hébergent davantage de classes moyennes en 1993 (compte tenu

de la croissance démographique élevée entre les deux dates, il s’agit bien

d’une « mixité » par arrivée de populations nouvelles et non une simple

substitution des catégories sociales) ; les arrondissements du Nord (ceux

du péricentre encore plus que ceux de la périphérie) caractérisés par la pré-

sence de classes aisées en 1973 voient cette caractéristique s’affirmer en

1993. L’évolution va dans le sens d’une modernisation des comportements

socio-démographiques en relation avec l’amélioration du niveau d’éduca-

tion et l’adoption de nouveaux modèles de comportements résidentiels.

Encadré 5/ Dynamique socio-spatiale de Bogotá entre 1973 et 1993

Simulations et résultats

Résultat 1 : impact des choix résidentiels sur la mobilité

Une première série de simulations vise à ajuster le modèle, à tester sa sensibilité et àen évaluer le comportement général. Pour cela, nous éliminons d’abord l’effet spatialdans le choix résidentiel (les cœfficients de la matrice C sont nuls – voir encadré 1), pourne retenir que l’hypothèse d’ordre social, c’est-à-dire la préférence d’un ménage pour unlogement. Dans ce cadre, les populations sont particulièrement mobiles quelle que soit lapréférence d’un groupe social pour un type de logement. La quasi-totalité des ménageschange de logement à chaque étape, ce qui n’est pas réaliste. Dans la mesure où l’onn’exprime aucune préférence pour un quartier, le parc de logements disponibles couvretout l’espace urbain, favorisant les déplacements intra-urbains non limités spatialement.Toutefois, une préférence d’un groupe social pour un type d’habitat marqué par uneamélioration du logement (R1) freine la mobilité dans la mesure où l’accès au parc delogements est plus ouvert et arrive plus vite à saturation.

En revanche, la mobilité résidentielle intra-urbaine diminue considérablementlorsque seule la composante spatiale, c’est-à-dire l’attractivité d’un quartier, est prise encompte, après élimination de l’effet social (les cœfficients de la matrice R sont nuls – voirencadré 1) dans le choix résidentiel. Cet effet de régulation des mobilités montre que leschoix des ménages se portent vers un nombre plus réduit de logements. La concurrenceentre les ménages face à un parc de logements ciblé pour un quartier donné est alors plusforte et seule une partie de la population peut effectivement y accéder. Cela est particuliè-rement visible dans le cas où les quartiers centraux sont attractifs (C1) : les choix desménages sont orientés vers le centre de la ville, ce qui entraîne une saturation rapide del’offre et une mobilité plus réduite dans ce cas. Par ailleurs, l’attraction des quartiers limi-trophes (C2) rejoint l’hypothèse que pour les classes aisées, moyennes et les plus pauvres,les réseaux familiaux sont souvent de proximité et sont déterminants dans les choix delocalisation dans la ville.

Si chacune de ces hypothèses rend compte de processus cohérents sur l’ensemblede la ville, aucune ne reproduit localement les structures sociales par arrondissement,au regard du plan factoriel des trajectoires simulées qui convergent mal avec cellesobservées. Ceci incite à prendre en considération simultanément les deux hypothèsespour tenter de saisir les mécanismes généraux des mobilités intra-urbaines de Bogotá.

Résultat 2 : comportements résidentiels entre 1973 et 1993

Une deuxième série de simulations vise à reproduire, par simulation et en par-tant de la situation de 1973, l’évolution des groupes sociaux et du parc de logementssur l’ensemble des arrondissements pour approcher la configuration de 1993. Lesdonnées simulées de 1993 vont être projetées en éléments supplémentaires sur leplan factoriel principal afin d’expliquer les trajectoires observées. L’objectif estd’observer l’impact des choix résidentiels sur la mobilité des ménages et leur redistri-bution dans les arrondissements de la ville. Parmi l’ensemble des simulations effec-tuées, nous retenons les deux situations les plus satisfaisantes quant à la convergencedes trajectoires des arrondissements.

Première situation (fig. 3) : ces stratégies résidentielles favorisent la mobilité intra-urbaine des ménages, quel que soit leur groupe social, de façon fréquente et constantesur l’ensemble de la ville. Elles rendent compte de la redistribution de la population


dans la plupart des arrondissements et notam-ment ceux du péricentre nord et de la péri-phérie ouest (Los Mártires, Barrios Unidos,Engativa et Fontibon) et, dans une moindremesure, ceux du péricentre et périphérie sud(Antonio Nariño, San Cristóbal, CiudadBolívar, Tunjuelito et Usme). Les résidants deces arrondissements privilégient un déménage-ment vers les arrondissements limitrophes enaméliorant un tant soit peu leur logement. Cetteconfiguration ne satisfait en revanche ni l’évolu-tion de la population de la Candelaria, ni sur-tout celle d’Usaquen, de Teusaquillo et deChapinero qui, en 1993, ont tendance à se spé-cialiser dans les classes aisées, et tendraient,sous cette hypothèse, vers des profils de classesmoyennes pouvant accéder à un habitat demeilleure qualité.

Deuxième situation (fig. 4) : ces choix rési-dentiels favorisent dans des proportions plausi-bles (en moyenne sur la période un tiers desménages changent de logements) les déména-gements entre arrondissements. Ils touchentdifféremment les groupes sociaux et provo-quent une plus grande mobilité, tout au long dela période, des « actifs d’âge moyen et mûr », des« femmes séparées », puis des jeunes ménagescélibataires et migrants. Cette configurationconvient à beaucoup d’arrondissements, et plusparticulièrement à Soacha, Ciudad Bolívar etBosa dans le Sud de Bogotá et à Chapinero etBarrios Unidos dans le péricentre nord, quiarrivent, dans cette hypothèse, à satisfaire leurpopulation en demande de logements cor-respondant à leur statut social. En revanche, les autres arrondissements du Nord(Suba, Usaquen) ainsi que Fontibón tendent vers des populations de classesmoyennes et actives, alors que ceux du péricentre (Los Mártires, Antonio Nariño etFontibón) et du centre (Santa Fé et La Candelaria) renforcent trop, dans ces condi-tions, leur population vers les classes aisées.

Le fait de disposer de plusieurs situations satisfaisantes montre qu’il n’existepas un comportement résidentiel uniforme dans la ville. Par ailleurs, les hypothèsescorrespondant aux situations très typées sont trop fortes pour s’adapter à la configu-ration socio-spatiale de Bogotá qui répond davantage à des situations de com-promis. Toutefois de ces deux situations qui conviennent le mieux à la plupart desarrondissements, il ressort que les stratégies résidentielles qui répondent simultané-ment au maintien d’un même type de logement ainsi qu’au fait de déménager versdes quartiers limitrophes sont des choix privilégiés.


Fig. 3/ Première situation, attractivité des quartiers limitrophes

et compromis entre le maintien et l’amélioration du logement

93 : trajectoires observées (éléments actifs) 93 : trajectoires simulées (éléments supplémentaires)

Périphérie ouestPéricentre nord Périphérie nord Centre Péricentre sud Périphérie sud

actif âge moyen

actif âge mûr

jeune migrant


classes moyennes

classesfavorisées

inactif âgé


classes extrêmes

jeune autochtone actif femme séparée

analphabète

chômeuractif âgé

pue73

bar73los73cand73

sanf73

suba73usa73

teus73

chap73crist73

raf73tunj73

ant73ken73

fon73

eng73

bosa73

boli73usm73 soa73

0

0

0,20

0,20

0,40

0,40 0,40

7373

Axe

2

Axe 1

Périphérie ouestPéricentre nord Périphérie nord Centre Péricentre sud Périphérie sud

93 : trajectoires observées (éléments actifs) 93 : trajectoires simulées (éléments supplémentaires)

7373

actif âge moyen

actif âge mûr

jeune migrant

classes moyennes

classesfavorisées

inactif âgé


classes extrêmes

jeune autochtone actiffemme séparée

analphabète

actif âgé


ken73

fon73

eng73

bosa73

boli73usm73soa73

pue73

bar73los73

teus73

chap73suba73usa73

cand73

sanf73chômeur

0

0

-0,20

-0,40 0,40

0,20

0,40crist73

raf73tunj73

ant73

Axe

2

Axe 1

Fig. 4/ Deuxième situation, attractivité des quartiers centraux,

des quartiers limitrophes et maintien du type de logement

Résultat 3 : nouvelles configurations socio-spatiales

Cette troisième série de simulations vise à étu-dier ce que seraient les nouvelles configurations dela ville dans les quatre situations très typées. Pourcela, nous examinons les trajectoires des arrondis-sements en 1973 et celles simulées en 1993 consi-dérées maintenant comme éléments actifs. Nousobtenons quatre configurations très différenciées :• lorsque les choix résidentiels portent sur l’attractiondes quartiers centraux et le maintien du type de loge-ment, l’espace urbain est scindé en deux. Les arron-dissements des périphéries nord, ouest et sud attirentles ménages jeunes ou d’âge moyen; les arrondisse-ments du centre et du péricentre nord voient leurpopulation vieillir (fig. 5a);• les choix résidentiels en faveur des quartiers cen-traux et de l’amélioration du type de logement ten-dent vers une homogénéisation de la populationcaractérisée par des « femmes séparées» et des «actifsqualifiés», moins marquée cependant pour les arron-dissements du Sud-Ouest qui évoluent vers les jeunesménages migrants et célibataires (fig. 5b);• les choix résidentiels en faveur des quartiers limi-trophes et du maintien du type de logement retien-nent les « actifs qualifiés » dans la périphérie et lepéricentre nord et spécialisent la périphérie et le péri-centre sud ainsi que le centre dans une population de« jeunes autochtones » et « d’actifs d’âge moyen »(fig. 5c). Notons que l’ordre des axes est inversé parrapport à la configuration actuelle (cf. fig. 2), le pre-mier facteur opposant les classes moyennes auxclasses extrêmes et le second reflétant l’échellesociale ;• cette différenciation spatiale se retrouve pour leschoix résidentiels privilégiant les quartiers limi-trophes et une amélioration du type de logement,ce qui correspond le mieux à la situation observéeen 1993, l’ordre des axes étant respecté (fig. 5d).

Ces deux dernières situations confirment quele choix d’un quartier limitrophe est privilégié àcelui des quartiers centraux contribuant ainsi àl’hypothèse de la recherche d’une proximité avec lesréseaux familiaux.


ken73fon73

eng73

bosa73

73Facteur 2 - 26,86 %

Facteur 1 - 55,94 %

- 0,25

- 0,25- 0,50

0

0

0,25

0,25

0,50

0,50 0,75

0,75

93 : trajectoires simulées (éléments actifs)

femme séparée

jeunes ou âge intermédiaire

actif âge moyen

jeune célibataire

jeune migrant

chômeur

analphabète


jeune autochtone actif

classes favoriséesactif qualifié

inactif âgé

actif âge mûr

âgés

actif âgé

usa73

suba73bar73

pue73

teus73chap73

los73

sanf73cand73

raf73

ant73

tunj73crist73

boli73

soa73

usm73

Périphérie ouest

femme séparée

actif âgé

actif âge moyen


actifs âgés

inactif âgé

chômeur

classes défavorisées classes favorisées

actifs âge mûr

actif qualifié

analphabète

jeune migrant

jeune célabatairejeunes célabataires

Péricentre nord Périphérie nord Centre Péricentre sud Périphérie sud

bar73pue73

teus73

chap73

los73

Facteur 2 - 20,30 %

Facteur 1 - 54,77 %

- 0,20

- 0,25- 0,50

0

0

0,20

0,25

0,40

-0,40

ken73

fon73

eng73bosa73

raf73

ant73

tunj73

crist73

sanf73

cand73

boli73soa73

usm73

usa73

suba73

73 93 : trajectoires simulées (éléments actifs)

73 93 : trajectoires simulées (éléments actifs)

bar73

pue73

teus73chap73

los73ken73fon73

eng73

bosa73

raf73

ant73

tunj73

crist73

sanf73cand73

boli73

soa73

usm73 analphabète

actif âge mur

inactif âgé

jeune autochtone active

actif qualifié


classes extrêmes

classes favorisées

actif âgé

classes moyennes

actif âge moyen

femme séparée

jeune célibataire

jeune migrant

chômeur

Facteur 2 - 35,32 %

Facteur 1 - 44,14 %

0,25

-0,20 0,20-0,40 0,40

-0,25

0

0

-0,50

usa73

suba73

73 93 : trajectoires simulées (éléments actifs) Facteur 2 - 30,86 %

Facteur 1 - 50,54 %

0,30

0,25-0,25-0,50-0,75 0

0

0,45

0,15

-0,15

classes moyennes

femme séparée

inactif âgé

actif âge moyen


chômeur

actif âgé

analphabète


jeune célibatairejeune migrant

actif âge mûr

actif qualifié

classes favorisées

classes extrêmes

bar73

pue73

teus73chap73

los73

ken73fon73

eng73bosa73

raf73tunj73

crist73ant73

sanf73cand73

boli73

soa73usm73

usa73

suba73

a

c

b

d

Axe

2Ax

e 2

Axe

2Ax

e 2

Axe 1

Axe 1

Axe 1

Axe 1

Fig. 5/ Configuration de l’espace social de Bogotá,vers les quartiers centraux (A : pour le maintien du type delogement ; B : pour l’amélioration du type de logement) ; vers les quartiers limitrophes (C : pour le maintien du type delogement ; D : pour l’amélioration du type de logement).

Conclusion

Le couplage des processus d’ordre socio-démographique (migrations extra-urbaines, mobilités sociales, croissance démographique) et d’ordre économique(marché du logement) a impliqué la définition des niveaux d’organisation urbaineauxquels s’expriment les interactions entre ces deux processus et qui satisfont à la foisles hypothèses sur les stratégies résidentielles et l’échelle de l’étude.

Les niveaux de modélisation considérés, construits à partir de structures multi-variées, ont permis d’adopter une posture intermédiaire entre les approches agrégéeet individuelle classiquement utilisées dans l’élaboration des modèles urbains dyna-miques. Il s’avère, à l’expérience et parce que nous travaillons à partir de telles struc-tures, que le modèle est assez robuste et peu sensible aux variations des pondérationsaffectant les matrices de préférence.

Le modèle, que nous avons développé pour prendre en compte ces niveauxd’organisation, a essentiellement une fonction heuristique et permet d’explorer, defaçon raisonnée, des mécanismes invoqués de manière qualitative tels que les rapportscentre-périphérie, l’appropriation de l’espace par différents groupes sociaux, l’évolutionde ces groupes sociaux et de leur rapport au logement. Il permet de tester des hypo-thèses fortes et les plus simples possibles pour mettre en évidence les interactions lesplus dominantes.

Les simulations offrent d’autres possibilités d’analyses notamment celle des mou-vements intra-urbains des groupes sociaux et celle des trajectoires des arrondissementssur l’ensemble des itérations. Sur ces principes, il est possible de faire évoluer différem-ment le parc de logements qualitativement et spatialement, de poser d’autres hypo-thèses sur l’espace urbain en favorisant par exemple des retours vers la périphérie, pouren observer les conséquences sur la mobilité spatiale des groupes sociaux.

La démarche de modélisation adoptée ici est donc résolument généraliste et simpli-ficatrice et vise à mieux intégrer la complexité des phénomènes étudiés. Elle s’appuie surun grand nombre de descripteurs, des données réelles présentes dans les recensements,les enquêtes socio-démographiques ou les enquêtes sur le logement, a priori facilesd’accès. En retour, elle permet d’en discuter la pertinence, la représentativité.

Nous souhaitons favoriser ces niveaux de modélisation car ils permettent de tra-vailler dans la «masse » sur des éléments de synthèse qui traduisent les grandes ten-dances, de simuler les effets de l’émigration ou de l’arrivée massive à un momentdonné d’un groupe social ou encore ceux d’une opération d’aménagement privilégiantun type d’habitat.

ASCHAN-LEYGONIE C., MATHIAN H. , SANDERS L., MÄKILÄ K. (2000). «A spatial microsimulation of populationdynamics in Southern France: a model integrating individual decisions and spatial constraints».In BALLOT G., WEISBUCH G. (eds.), Applications of Simulation to Social Sciences. Oxford : Hermes,p. 109-125.

BADARIOTTI D., WEBER C. (2002). « La mobilité résidentielle en ville. Modélisation par automatescellulaires et système multi-agents à Bogotá ». L’Espace géographique, t. 31, n° 2, p. 97-108.

BAILLY A., BEGUIN H. (1998, 7e éd.). Introduction à la géographie humaine. Paris : Armand Colin,p. 192.


Références

BANOS A., CHARDONNEL S., LANG CH., MARILLEAU N., THÉVENIN T. (2005). « Simulating the swarming city:a MAS approach ». Proceedings of the 9th International Conference on Computers in UrbanPlanning and Urban Management. Londres : CUPUM, 15 p.

BENENSON I. (1998). « Multi-Agent Simulations of residential dynamics in the City ». Computers,Environment and Urban Systems, no 22, p. 25-42.

BENENSON I. (2004). « Agent-Based Modeling: From Individual Residential Choice to Urban Residen-tial Dynamics ». In GOODCHILD M.F., JANELLE D.G. (eds.), Spatially Integrated Social Science:Examples in Best Practice. Oxford : Oxford University Press, p. 67-95.

BONVALET C., BRUN J. (2002). « État des lieux des recherches sur la mobilité résidentielle enFrance ». In LÉVY J.-P., DUREAU F. (dir.), L’Accès à la ville. Les mobilités spatiales en questions.Paris : L’Harmattan, coll. « Habitat et sociétés », p. 15-64.

BONVALET C., DUREAU F. (2000). « Les modes d’habiter : des choix sous contraintes ». In DUREAU F.,DUPONT V. , LELIÈVRE E., LÉVY J.-P., LULLE T., Métropoles en mouvement : une comparaison inter-nationale. Paris : Anthropos, coll. « Villes », p. 131-153.

Colloque « Les choix résidentiels », Groupe de Recherche sur la Socialisation, Lyon, 5 et6 décembre 2005. http://recherche.univ-lyon2.fr/grs/index.php?page=75&coll=1

COURGEAU D. (1984). « Relations entre cycle de vie et migration ». Population, no 3, p. 483-514.COURGEAU D. (1995). « Mobilité : déménagement et emploi ». In ASCHER F., Le Logement en questions.

La Tour d’Aigues : Éditions de l’Aube, p. 141-170.DAFERMOS S., NAGURNEY, A. (1987). « Oligopolistic and competitive behavior of spatially separed

markets ». Regional science and urban economics, no 17, p. 245-254.DELAUNAY D., DUREAU F. (2003). « Des individus dans la ville : les transitions résidentielles à

Bogotá ». Autrepart, no 25, p. 87-106.DUBOIS-PAILLARD E., GUERMOND Y., LANGLOIS P. (2003). « Analyse de l’évolution urbaine par automate

cellulaire. Le modèle SpaCelle ». L’Espace géographique, t. 32, no 4, p. 357-379DUREAU F., BARBARY O., LULLE T. (2004). «Dynamiques de peuplement et ségrégations métropolitaines».

In DUREAU F., BARBARY O., GOUËSET V., PISSOAT O. (dir.), Villes et sociétés en mutation. Lecturescroisées sur la Colombie. Paris : IRD, Anthropos, coll. « Villes », p. 123-182.

DUREAU F., DELAUNAY D. (2005). « Poblamiento, acceso a la vivienda y trayectorias residenciales enBogotá y Soacha (1973-1993) : resultados preliminares ». In GOUËSET V., CUERVO L.M., LULLE T.,COING H. (coord.), Hacer metrópoli. La región urbana de Bogotá de cara al siglo xxi. Bogotá :Universidad Externado de Colombia, p. 19-64.

DUREAU F., DUPONT V., LELIEVRE E. , LÉVY J.-P., LULLE T. (2000). Métropoles en mouvement : une compa-raison internationale. Paris : Anthropos, coll. « Villes », 656 p.

DUREAU F., PIRON M., SALAS VANEGAS A. (2006). « La mixité sociale des quartiers centraux deBogotá : mythe ou réalité ». Séminaire « Réinvestir le ‘‘centre’’ : politique de requalification,transformations urbaines et pratiques citadines dans les quartiers centraux des grandesvilles d’Amérique latine », CREDAL-CNRS-université Paris III-IRD, Paris, 6-8 juin, 33 p.

HOLM E., SANDERS L. (2001), « Modèles spatiaux de microsimulation ». In SANDERS L. (dir.), Modèlesen analyse spatiale. Paris : Hermes-Lavoisier, p. 187-218.

LANGLOIS A, PHIPPS M. (1997). Automates cellulaires : applications à la simulation urbaine. Paris :Hermes, 197 p.

MEYER A.M. (2005). Approche spatio-temporelle de l’organisation socio-résidentielle urbaine.Un exemple : l’agglomération de Hambourg. Strasbourg : université Louis Pasteur, thèse degéographie, 518 p.

MULLON C., PIRON M., TREUIL J.-P. (2001). «An agent-based approach of urban migration flows».Proceedings of 13th European Simulation Symposium. Marseille : ESS’2001, p. 380-385.


NAGURNEY A. (1999). Networks Economics. A Variational Inequality Approach. Boston : KluwerAcademic Publishers, 436 p.

PIRON M. (2005). « Comment évaluer et représenter le changement de la structure sociale deBogotá ? Les niveaux d’observation dans l’analyse du changement ». In TANNIER C. , HOUOT H.,CHARDONNEL S. (dir.), Actes des sixièmes rencontres de Théo Quant : Nouvelles approches engéographie théorique et quantitative, 20-21 février 2003. Besançon : université de Franche-Comté, 12 p.

PIRON M., DUREAU F., MULLON C. (2004). « Utilisation de typologies multi-dates pour l’analyse destransformations socio-spatiales de Bogotá ». Cybergeo, revue européenne de géographie,no 256.

PIRON M., DUREAU F., MULLON C. (2006). « Dynamique du parc de logements à Bogotá : analyse partypologies multi-dates ». Cybergeo, revue européenne de géographie, no 334.

PORTUGALI J., BENENSON I., OMER I. (1997). « Spatial cognitive dissonance and sociospatial emergencein a self-organizing city ». Environment and planning B, vol. 24, no 2, p. 263-285.

REYMOND H. (1998). « L’écologie urbaine factorielle : une grille de lecture socio-résidentielle ». InREYMOND H., CAUVIN C., KLEINSCHMAGER R. (dir.), L’Espace géographique des villes. Pour unesynergie multistrates. Paris : Anthropos, coll. « Villes », p. 149-174.

RHEIN C. (1994). « La ségrégation et ses mesures ». In BRUN J., RHEIN C. (dir.), La Ségrégation dansla ville. Paris : L’Harmattan, coll. « Habitat et sociétés », p. 121-161.

SANDERS L. (1992). Système de villes et synergétique. Paris : Anthropos, coll. « Villes », 274 p.SANDERS L. (1998). « Les décisions individuelles dans les modèles dynamiques ». Géopoint :

Décision et analyse spatiale, p. 294-299.THÉRIAULT M., KESTENS Y., DES ROSIERS F. (2002). «The impact of mature trees on house values and on resi-

dential location choices in Quebec City». In RIZZOLI A.E., JAKEMAN A.J. (eds.), Integrated Assessmentand Decision Support, Proceedings of the 1st Biennial Meeting of the International EnvironmentalModelling and Software Society. Lugano: University of Lugano, vol. 2, p. 478-483.

VANBERGUE D., TREUIL J.-P., DROGOUL A. (2000). « Modelling urban phenomena with cellularautomata ». In BALLOT G., WEISBUCH G. (eds.), Applications of Simulation to Social Sciences.Oxford : Hermes, p. 109-125.


Piron Marie, Mullon Christian, Dureau Françoise, Deman A.

(2007)

Modèle dynamique des mobilités résidentielles intra-

urbaines à Bogota

Espace Géographique, 36 (4), 337-351

ISBN 978-2-7011-4652-2

Documents

Modèle dynamique des mobilités résidentielles intra-urbaines ...horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/...tions des populations dans l’espace EG 2007-4 p. 337-351