Analyse des caractéristiques de 25 villes de France - les aspects économiques et la qualité de la vie dans les villes françaises

Résumé du document

Notre étude est basée sur un tableau de données provenant du magazine Le Nouvel Observateur dont les sources sont : l'INSEE, la Direction Générale des Impôts, le Ministère de l'Intérieur, la Direction des Musées de France et le Centre National d'Information Routière. Ce tableau présente 25 villes françaises selon des critères d'économie, d'emploi, de culture et de qualité de vie.

Les variables que nous avons retenues sont : la croissance démographique, le taux de chômage, l'emploi des cadres, les créations d'entreprises, la population étudiante, la richesse des habitants, l'immobilier, la location, la santé, la criminalité, les musées, la fréquentation des cinémas, la qualité de l'air et la circulation. Les intitulés des variables dans le tableau expliquent plus précisément le sens et les modalités de calcul de ces variables.
Nous n'avons pas retenu le nombre de jours d'ensoleillement annuel ni le temps de parcours depuis Paris car ces deux variables ne nous semblent d'aucune utilité quant à la pertinence de notre étude. Nous avons par ailleurs décidé d'ajouter la population des villes et de pondérer la création d'entreprise en fonction de celle-ci.

Le but de notre étude est de déterminer si les villes françaises se rapprochent d'une ville type que l'ont pourrait appeler « ville moyenne virtuelle française » et dont on identifierait les principales caractéristiques. Nous tenterons également de savoir s'il existe un lien de corrélation entre la qualité de vie et les facteurs économiques dans une ville.

Extraits

[...] Ce tableau présente 25 villes françaises selon des critères d'économie, d'emploi, de culture et de qualité de vie. Les variables que nous avons retenues sont : la croissance démographique, le taux de chômage, l'emploi des cadres, les créations d'entreprises, la population étudiante, la richesse des habitants, l'immobilier, la location, la santé, la criminalité, les musées, la fréquentation des cinémas, la qualité de l'air et la circulation. Les intitulés des variables dans le tableau expliquent plus précisément le sens et les modalités de calcul de ces variables. [...]

[...] Enfin, certaines autres se rapprochent davantage de ce que l'on pourrait imaginer être la ville française moyenne comme Lille voire Metz ou Dijon . On peut par ailleurs noter qu'il n'y a pas de réelle corrélation entre les caractères économiques et culturels dans une ville cependant on peut tout de même relever une certaine corrélation (certes très peu élevée) entre l'emploi des cadres et la fréquentation des cinémas et entre la richesse des habitants et les musées. [...]

[...] A l'inverse, plus le cosinus carré est proche de 0 et plus l'individu est loin de l'axe en question. C'est le cas de Lille par exemple. Plans factoriels Facteurs 1 et 2 Le premier graphique représente la répartition des individus sur le premier plan factoriel. La taille des points étant proportionnelle à leur contribution au plan. Ainsi, on observe que se démarquent de manière prépondérante certains individus comme Marseille, Montpellier et Valenciennes. Les individus proches du centre du graphique sont ceux qui sont le plus proches de l'individu moyen comme Lille. [...]

[...] Facteurs 2 et 3 Le second graphique représente la répartition des individus sur le second plan factoriel. On observe que certains individus contribuent fortement au Facteur 2 comme Marseille. D'autres individus comme Lyon contribuent fortement au Facteur 3. Facteurs 1 et 3 Corollaire des deux graphiques précédents, la représentation des individus dans le plan factoriel ayant pour axes respectifs le Facteur 1 et le Facteur 3 n'est que la continuité des observations formulées précédemment. On observe notamment que Lyon contribue fortement à ce plan. [...]

[...] D'autre part, certaines variables ne sont pas du tout corrélées entre elles comme le prix de location du et le taux de chômage ou encore le revenu moyen et la population étudiante. Remarquons par ailleurs qu'aucune des variables n'est réellement corrélée inversement à une autre sauf la qualité de l'air et le nombre d'étudiants qui le sont moyennement, ceci pouvant s'expliquer par le fait que plus la proportion d'étudiants dans une ville est élevée plus la proportion de la population qui utilise les transports en commun au lieu de la voiture est élevée (les étudiants utilisent surtout les transports en commun). [...]