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2016
97

Mouvements migratoires et dynamiques des quartiers à Bruxelles

Migratiebewegingen en dynamische processen in de Brusselse wijken
Migratory movements and dynamics of neighbourhoods in Brussels
Gilles Van Hamme, Taïs Grippa et Mathieu Van Criekingen
Traduction(s) :
Migratiebewegingen en dynamische processen in de Brusselse wijken
Migratory movements and dynamics of neighbourhoods in Brussels

Résumés

Cet article vise à cerner le rôle des mouvements migratoires dans les dynamiques de transformation socio-démographique des quartiers en région de Bruxelles-Capitale et à en tirer quelques réflexions en termes d’implications politiques. De cette analyse des mouvements migratoires complexes que connaît la Région, on peut tirer quelques éléments synthétiques forts. Les territoires les plus pauvres de la ville, dits du « croissant pauvre », sont à la croisée de mouvements migratoires divergents, marqués en particulier par l’arrivée de nouveaux immigrés issus de pays pauvres ou intermédiaires et le départ de populations résidentes. Néanmoins, l’analyse montre aussi que ces quartiers ne peuvent être entièrement réduits à une fonction de transit étant donné qu’une partie importante de leur population y demeure. Par opposition, les parties les plus riches de la ville, situées dans le cadrant sud-est de la Région, connaissent des mouvements migratoires beaucoup moins massifs. Ceux-ci n’accueillent ni les primo-arrivants, ni les ménages quittant les zones défavorisées de la ville. Ils apparaissent de la sorte largement fermés aux mouvements de population.

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Texte intégral

Introduction

1Les dynamiques des quartiers sont au centre des préoccupations sociales et politiques dans les grandes villes. Partant du constat que Bruxelles est une ville marquée par une fracture socio-territoriale intense entre quartiers pauvres et riches [Van Hamme, 2010], la réponse politique des autorités de la Région de Bruxelles-Capitale a privilégié, depuis le début des années 1990, une action ciblée et multidimensionnelle sur les territoires paupérisés de la ville, notamment à travers les programmes de Contrats de quartier [Sacco, 2010]. Ces politiques s’appuient notamment sur l’idée que la ségrégation spatiale renforce les inégalités sociales par le truchement « d’effets de quartier » [Musterd et al., 2003]. Renforcer la mixité sociale dans ces quartiers paupérisés est dès lors vu comme une voie d’atténuation de ces « effets de quartier ». Dans le cas de Bruxelles, il a été montré que la concentration géographique des difficultés sociales renforçait celles-ci, notamment en matière d’accès à l’emploi [Dujardin et al., 2008]. Autrement dit, à caractéristiques égales, une personne issue des quartiers les plus pauvres a plus de difficultés à trouver un emploi qu’une personne résidente d’un quartier riche. Un tel « effet de quartier » peut par exemple trouver son origine dans les inégalités en matière de réseaux sociaux mobilisés par les personnes ou en matière d’offre de services publics, notamment l’enseignement, ou encore dans certaines formes de discriminations ou de stigmatisations socio-territoriales. Il faut néanmoins garder à l’esprit que ces effets territoriaux pèsent beaucoup moins lourd que les caractéristiques sociales (sexe, origine sociale, nationalité…) sur le devenir des individus [Van Hamme et al., 2011] et que, dès lors, la déconcentration géographique de la pauvreté n’est pas une réponse satisfaisante à la question sociale à Bruxelles.

  • 1 Les secteurs statistiques sont la plus fine entité spatiale pour laquelle des données peuvent être (...)

2L’évaluation de telles politiques territorialisées ne peut se limiter à un suivi d’indicateurs sociaux à travers le temps [IBSA, 2015]. En effet, les évolutions des secteurs statistiques1 dépendent à la fois du devenir des populations « sédentaires » au long de la période étudiée et des mouvements de population entre chaque secteur statistique et le reste de la ville, du pays ou du monde. Une étude récente sur les « dynamiques des quartiers en difficulté dans les régions urbaines belges » [Van Hamme et al., 2015] a précisément cherché à mieux comprendre les dynamiques locales en portant le regard sur les mouvements migratoires à une échelle fine [voir aussi Marissal et al. 2015]. En se basant sur les données de la Banque Carrefour de la Sécurité Sociale (BCSS), cette étude a non seulement pu mesurer les dynamiques des secteurs statistiques entre 2005 et 2010 mais aussi évaluer le poids des mouvements migratoires dans ces dynamiques. Il en ressort plusieurs tendances lourdes, que cet article vise à développer et à interpréter plus avant.

3Dans un premier temps, nous dressons un bref état des connaissances sur les contributions des migrations résidentielles aux dynamiques territoriales dans les villes (section 1). Nous proposons ensuite une mesure synthétique de la dynamique socio-économique des secteurs statistiques de la Région de Bruxelles-Capitale (RBC) entre 2005 et 2010 (section 2). Enfin, la troisième section analyse les mouvements migratoires et leur impact sur les dynamiques socio-économiques à une échelle fine au sein de la RBC. En conclusion, nous nous pencherons sur certaines implications politiques des résultats tirés des analyses proposées.

1. Mouvements migratoires et dynamiques des quartiers : 3 modèles

4Il existe différents modèles explicatifs des mouvements migratoires à l’échelle des villes. Ces modèles ne sont pas nécessairement contradictoires et nous amènent à poser une série d’hypothèses et de questions centrales dans l’étude des migrations à Bruxelles. Nous mettons l’accent ici sur les quartiers défavorisés de la ville, même si les processus décrits incluent nécessairement la zone métropolitaine dans son ensemble.

5Le premier de ces modèles conçoit les quartiers défavorisés comme des quartiers de transit pour des populations migrantes en ascension sociale. Selon ce modèle, ces quartiers accueillent les nouveaux immigrés (nationaux ou étrangers) alors que les populations résidentes, parfois elles-mêmes issues de mouvements antérieurs d’immigration, ont tendance à les quitter [Saunders, 2011]. Ce modèle a été développé dès les années 1920 par l’école de sociologie urbaine de Chicago [Park et al., 1925] pour décrire les dynamiques des quartiers centraux des grandes villes nord-américaines. Il est souvent mobilisé pour caractériser les évolutions à Bruxelles où, comme aux Etats-Unis, les quartiers défavorisés sont localisés au centre de l’agglomération et où, par ailleurs, l’immigration est intense. Dès lors, nous poserons les questions suivantes : quelle est l’intensité des mouvements d’entrée et de sortie des quartiers défavorisés ? Qui arrive et qui quitte ces quartiers ?

6Le second modèle explicatif est celui de la périurbanisation, c’est-à-dire, d’un mouvement migratoire depuis les centres denses vers les périphéries résidentielles associé à des ménages des classes intermédiaires et supérieures. Au-delà du questionnement sur la poursuite de ce mouvement de périurbanisation, nous nous interrogerons sur l’existence de mouvements similaires, issus des quartiers défavorisés et associés à des profils sociaux moins nantis. La littérature récente sur les évolutions des espaces périurbains témoignent en effet d’une diversification du profil social des ménages quittant les parties centrales des agglomérations. Désormais, certains mouvements de périurbanisation sont associés à des ménages des classes populaires [p.ex. Bonard et al., 2009].

7Enfin, le troisième modèle explicatif est celui de la gentrification, soit le réinvestissement par des catégories à haut capital culturel et/ou économique de certains quartiers dégradés du centre urbain, au détriment des classes populaires [Lees et al., 2007]. Souvent accompagnées par des politiques publiques de rénovation urbaine, ces dynamiques impliquent une modification de la composition sociale de la population dans les quartiers centraux.

8Après avoir décrit les grandes tendances de l’évolution des secteurs statistiques de la région de Bruxelles-Capitale (section 2), nos analyses tenteront de tester ces différents modèles explicatifs à travers l’analyse des mouvements de population entre les quartiers centraux pauvres et le reste de la ville (section 3).

2. Mesurer les dynamiques des secteurs statistiques au sein de la Région de Bruxelles-Capitale

9Notre analyse est basée sur un ensemble de variables socio-économiques et démographiques à l’échelle des secteurs statistiques en 2005 et en 2010. La plupart des données ont été obtenues auprès de la Banque Carrefour de la Sécurité Sociale (BCSS). Celle-ci inclut l’ensemble de la population des espaces urbains concernés par l’étude. Nous en avons extrait 23 indicateurs recouvrant quatre dimensions de la précarité : les revenus, l’origine nationale, la précarité sur le marché du travail et la dépendance des ménages aux transferts sociaux. En effet, la dimension des revenus ne permet pas à elle seule de rendre compte des difficultés sociales des individus et des ménages, l’origine des revenus (dépendance aux transferts sociaux) ainsi que les formes de participation au marché du travail peuvent souligner d’autres formes de précarité sociale, qui s’ajoutent souvent à la faiblesse des revenus. Il en va de même pour l’origine nationale, particulièrement des primo-arrivants qui doivent faire face à des difficultés d’intégration (langue, discriminations diverses, accès aux droits sociaux,…). Sur base de ces 23 indicateurs, nous avons élaboré un indice synthétique unique mesurant un niveau de difficulté socio-économique à l’échelle des secteurs statistiques. Ce choix de combiner plusieurs indicateurs se justifie parce que, pris individuellement, chacun des indicateurs présente des biais plus ou moins importants. A titre d’exemple, les revenus sont souvent mal mesurés dans le bas et le haut de la hiérarchie sociale, si bien que la prise en compte de cette seule dimension aboutirait à une géographie biaisée des difficultés socio-économiques.

  • 2 Cette analyse est réalisée pour les 22 régions urbaines belges ; nous en extrayons ici les résultat (...)

10Pour effecteur cette combinaison d’indicateurs, nous avons eu recours à la technique de l’analyse en composantes principales (ACP) dès lors que cette méthode permet d’isoler la « partie commune » de ces multiples indicateurs. Nous avons ainsi pu mettre en avant une dimension qui peut être interprétée comme un indice synthétique de difficulté socio-économique des quartiers. Toutefois, comme chacune des quatre dimensions décrites ci-dessus étaient couvertes par un nombre inégal d’indicateurs, nous avons d’abord synthétisé l’information sur chacune des dimensions avant d’en tirer un indicateur synthétique unique d’évolution des secteurs statistiques entre 2005 et 2010 qui combine les quatre dimensions2 (Tableau 1). A titre d’exemple, nous disposons de 8 indicateurs sur les questions de l’origine nationale, et seulement deux pour les revenus. Dès lors, la construction d’un indicateur synthétique pourrait être beaucoup plus influencée par la question de l’origine nationale que celle des revenus si nous n’avions pas opéré en deux temps. C’est pourquoi nous avons d’abord synthétisé chacune des quatre dimensions avant de produire un indice synthétique de difficulté socio-économique.

11La méthodologie est décrite ci-dessous et illustrée par la figure 1 :

  • Pour chaque dimension de précarité sociale, les différents indicateurs calculés pour 2005 et pour 2010 sont introduits dans une analyse en composantes principales (ACP). Cette technique permet de synthétiser les informations disponibles. Lorsque les indicateurs sont très corrélés les uns aux autres, une seule variable (le premier axe de l’ACP) permet de synthétiser efficacement l’ensemble des variables de départ (voir les deux dernières lignes du Tableau 1 indiquant la part de l’information reprise par les deux premiers axes de l’analyse). Il nous reste donc au terme de cette opération 4 variables en 2005 et 4 autres en 2010, chacune correspondant à une dimension de précarité sociale ;

  • Dans une seconde étape, ces quatre variables ont elles-mêmes été introduites dans une nouvelle ACP, ce qui a permis de synthétiser sur une seule composante l’essentiel de leur information cumulée (en termes statistiques : 87 % de la variance totale). Cette nouvelle composante de synthèse peut être interprétée comme un indice socio-économique synthétique à l’échelle des secteurs statistiques ;

  • Comme chaque indicateur est dupliqué en 2005 et 2010, notre analyse permet d’obtenir pour chaque secteur statistique un indice socio-économique synthétique en 2005 et en 2010. La soustraction des deux valeurs donne la dynamique moyenne des secteurs statistiques. Le tableau 2 synthétise ces dynamiques par grand type de secteurs statistiques en Région de Bruxelles-Capitale.

Figure 1. Elaboration de l’indice de synthèse du niveau de difficulté socio-économique des secteurs statistiques

Figure 1. Elaboration de l’indice de synthèse du niveau de difficulté socio-économique des secteurs statistiques

Tableau 1. Liste des indicateurs socio-économiques, et part de la variance reprise sur l’indice de synthèse des 4 dimensions

Tableau 1. Liste des indicateurs socio-économiques, et part de la variance reprise sur l’indice de synthèse des 4 dimensions

12La carte de l’indice synthétique de difficulté socio-économique (Figure 2) met en évidence l’existence du « croissant pauvre » qui va du nord (Saint-Josse) au sud (Saint-Gilles) du pentagone en passant par l’ouest (Anderlecht, Molenbeek). Certains secteurs statistiques plus périphériques affichent également de niveaux de précarité élevés : ceux-ci correspondent systématiquement à de grands ensembles de logement sociaux. Par contre, notre indice de difficulté est, comme attendu, faible dans les quartiers historiquement bourgeois de la ville, au sud et à l’est. Cette dichotomie est/ouest est fortement structurante de l’espace bruxellois [Vandermotten, 2014].

Figure 2. Niveau de difficulté socio-économique des secteurs statistiques en Région Bruxelles-Capitale, 2010

Figure 2. Niveau de difficulté socio-économique des secteurs statistiques en Région Bruxelles-Capitale, 2010
  • 3 Les cartes détaillées peuvent être consultées dans l’atlas des dynamiques des quartiers en difficul (...)

13Etant donnée la très grande complexité des dynamiques territoriales à une échelle aussi fine que celle des secteurs statistiques, nous avons fait le choix de montrer les évolutions calculées de notre indice par groupe de secteurs statistiques. Pratiquement, nous avons défini cinq grands types de secteurs statistiques au moyen d’une typologie simple, basée sur le niveau socio-économique des secteurs statistiques et leur localisation à l’est ou à l’ouest du canal (Figure 3)3. Ces 5 grands types de secteurs statistiques sont représentés sur la figure 3. Sur cette base, le tableau 2 synthétise les grandes dynamiques sociales et démographiques pour la période analysée, 2005‑2010. La dernière colonne du tableau montre l’évolution moyenne sur l’ensemble des zones ; un chiffre positif signifie une augmentation de l’indice de difficulté et donc une dégradation moyenne de la situation sociale. La valeur moyenne pour la Région de Bruxelles-Capitale indique que, par rapport aux autres régions urbaines, la situation socio-économique s’est en moyenne dégradée, quoique de façon inégale entre les grands types de quartiers.

Figure 3. Les grands types de secteurs statistiques

Figure 3. Les grands types de secteurs statistiques

14En effet, en moyenne, la situation du « croissant pauvre » connaît une moindre dégradation que celle enregistrée à l’échelle régionale (Tableau 2). Dans le détail pourtant, les dynamiques apparaissent contrastées, montrant de fortes variations d’un secteur statistique à l’autre. A titre d’exemple, alors que le long du canal, les dynamiques sont positives, certains secteurs de Cureghem ou du Vieux-Molenbeek ne jouxtant pas le canal voient leur situation se dégrader encore. Dans les secteurs statistiques de niveau intermédiaire adjacents au croissant pauvre (en mauve sur la figure 3), les dynamiques sont beaucoup plus homogènes, surtout dans la seconde couronne ouest ainsi que vers le nord-est, au-delà du boulevard Lambermont : la grande majorité d’entre eux y présente une dégradation de l’indice de difficultés socio-économiques (Tableau 2). En revanche, dans la partie plus orientale (Ixelles, Saint-Gilles, Schaerbeek) de la première couronne dense de la ville, les dynamiques sont moins défavorables, assez proches de la moyenne régionale. Dans la partie la plus riche de la ville, enfin, c’est-à-dire dans le quadrant sud-est, les évolutions sont en moyenne favorables, signifiant une amélioration relative de la position de ces quartiers par rapport aux autres quartiers. Cette évolution moyenne masque il est vrai de fortes variations d’un secteur statistique à l’autre, sans qu’il soit toujours aisé d’en comprendre les ressorts.

Tableau 2. Dynamiques des grands types de secteurs statistiques en Région de Bruxelles-Capitale, 2005‑2010

Tableau 2. Dynamiques des grands types de secteurs statistiques en Région de Bruxelles-Capitale, 2005‑2010

15Avec ces résultats, nous disposons d’un instrument de suivi des secteurs statistiques. En revanche, les dynamiques observées restent à expliquer. Elles relèvent en fait à la fois de dynamiques endogènes, à savoir de l’évolution de la situation des personnes initialement résidentes dans le secteur statistique, et des dynamiques migratoires, c’est-à-dire des modifications de la composition de la population suite aux mouvements migratoires. Ne disposant pas de données individuelles localisant les personnes à une échelle fine, nous n’avons pas pu mesurer les dynamiques endogènes ; en revanche, nous avons pu évaluer les entrées et sorties de tous les secteurs statistiques à Bruxelles.

3. Le rôle des mouvements migratoires sur les dynamiques sociales des quartiers

16Grâce aux données tirées de la BCSS, nous avons aussi pu mesurer les flux de population entre les secteurs statistiques bruxellois et le reste du monde (en distinguant le reste du territoire national de l’étranger), ainsi que selon les grands types de secteurs statistiques d’après leur niveau socio-économique à l’échelle des 22 grandes régions urbaines. Nous avons aussi obtenu les sorties et entrées des secteurs statistiques en fonction des caractéristiques sociales des personnes (origine nationale, position sur le marché du travail, etc.). Il est toutefois utile de souligner que nous ne disposons pas de toutes les variables pertinentes au niveau individuel mais de certains croisements entre les variables liées au lieu de résidence (secteur statistique) et les caractéristiques sociales des personnes. Par exemple, il ne nous est pas possible de savoir vers où se dirigent les individus pauvres et riches originaires des mêmes quartiers pauvres. L’extraction des données à ce niveau de désagrégation n’est pas permise par la BCSS. Toutefois, les données dont nous disposons permettent déjà de mieux comprendre les dynamiques migratoires, notamment dans les quartiers les plus pauvres, et de comprendre l’impact de ces mouvements migratoires sur les dynamiques socio-économiques des quartiers telles que décrites par le tableau 2.

3.1. Les sorties du « croissant pauvre »

17Dans l’ensemble, les taux de sorties depuis les secteurs statistiques les plus défavorisés n’apparaissent pas beaucoup plus élevés qu’en moyenne dans la Région (Tableau 3). Une partie importante de ces déménagements s’effectue en direction de secteurs statistiques de même type, eux aussi défavorisés. Le taux de sortie du « croissant pauvre » vers des secteurs moins défavorisés, lui, atteint à peu près 30 %, sur les cinq années considérées (2005‑2010). C’est un chiffre élevé mais qui ne permet pas de réduire cette partie de la ville à une zone de transit, puisqu’une part importante de la population reste au sein du croissant pauvre. Pourtant, force est de constater, dans le même temps, que ces quartiers sont au centre de mouvements inverses très intenses : leur bilan migratoire atteint –15,6 % avec le reste du territoire national entre 2005 et 2010 et il est de +18,4 % avec l’étranger. Pour la même période, les quartiers aisés du sud-est de la ville connaissent des bilans beaucoup plus modérés (–1,2 % vers le reste du territoire national et +4,2 % avec l’étranger). A l’ouest, au-delà des quartiers les plus pauvres, les évolutions sont encore différentes, puisque les bilans migratoires sont positifs tant avec le reste du territoire national qu’avec l’étranger. On le verra, ces bilans positifs avec le territoire national reflètent les mouvements migratoires depuis le croissant pauvre.

Tableau 3. Taux de sortie et bilan migratoire par type de secteur statistique, entre 2005 et 2010

Tableau 3. Taux de sortie et bilan migratoire par type de secteur statistique, entre 2005 et 2010
  • 4 En effet, les taux de sortie d’un quartier sont largement déterminés par la structure par âges : pl (...)

18Le rôle de transit des quartiers pauvres doit aussi être évalué à la lumière des autres caractéristiques de ces quartiers. En effet, lorsque ces caractéristiques sont prises en compte – en particulier les taux élevés de locataires –, leurs taux de sortie ne peuvent pas être considérés comme élevés. En effet, un modèle de régression linéaire construit sur les taux de sorties des secteurs statistiques indique que, lorsqu’il est tenu compte du taux de locataires et de la structure d’âges4, les taux de sortie des secteurs statistiques les plus défavorisés de la ville sont en fait inférieurs à ceux du reste de la ville (Tableau 4). Une fois ces facteurs pris en compte, le coefficient négatif de l’indice socio-économique de difficulté dans le modèle de régression nous apprend que plus un secteur statistique est défavorisé, moins la tendance à le quitter est importante.

Tableau 4. Modélisation du taux de sortie par secteur statistique en Région de Bruxelles-Capitale, 2005‑2010

Tableau 4. Modélisation du taux de sortie par secteur statistique en Région de Bruxelles-Capitale, 2005‑2010

(1) La structure par âges est en fait un taux de sortie attendu étant donné la structure par âge du secteur statistique et la propension moyenne de sortie pour chaque classe d’âges. Un indice élevé signifie donc une forte présence de personnes appartenant aux classes d’âges les plus mobiles, c’est-à-dire les jeunes (18‑30 ans en particulier). *, **, *** significatif à 10, 5 et 1 %.
Le coefficient positif pour l’indicateur « structure d’âge » signifie que les secteurs statistiques plus jeunes ont des taux de sortie plus élevés. Le coefficient positif pour le « taux de locataires d’un bailleur privé » signifie que dans les secteurs statistiques à forte proportion de ménages locataires d’un bailleur privé, les taux de sortie sont plus élevés alors que c’est l’inverse pour le « taux de locataires en logement social ». Le coefficient négatif pour l’ « indice de difficulté » signifie que plus un secteur statistique est en difficulté, moins le taux de sortie est élevé. La faiblesse de ce coefficient nous montre que l’impact de cette variable est moins forte que « la structure d’âges » et du « taux de locataires ».

19Toutefois, nos données ne permettent pas de mesurer la proportion de la population qui réside sur le long terme dans ces quartiers. En revanche, ce qui caractérise encore très nettement les secteurs statistiques les plus pauvres de la capitale, ce sont leurs bilans migratoires négatifs avec le reste du territoire national et très positif avec l’étranger. Ainsi, si ces quartiers sont, en partie seulement, des zones de transit accueillant des immigrés récemment arrivés de l’étranger et voyant partir une partie de leurs habitants vers le reste de Bruxelles ou de la Belgique, ces quartiers peuvent tout aussi bien être représentés en termes de blocage et/ou d’ancrage pour une partie des habitants. Ceci souligne à la fois les difficultés matérielles à quitter ces quartiers pour les populations précaires mais aussi la nécessité d’y vivre pour certaines populations qui en utilisent les ressources (coût inférieur de la vie, réseaux sociaux, etc.). L’existence de formes multiples d’attachement aux quartiers populaires ne doit pas non plus être négligée [Vignal, 2014 ; Chabrol & Rozenholc, 2016]. Cette double réalité des quartiers défavorisés des métropoles européennes est d’ailleurs décrite dans l’étude des trajectoires résidentielle dans l’agglomération de Stockholm [Van Ham et al., 2014] : alors que certains groupes sociaux résident temporairement dans ce type de quartiers, comme les jeunes étudiants ou ménages issus de milieux favorisés, d’autres y naissent ou y résident sur de longues périodes de leur vie adulte, ou continuent à les fréquenter intensivement après les avoir quittés. Les quartiers populaires centraux ne peuvent donc être réduits à des espaces exclusivement structurés par une fonction de transit.

20Enfin, alors que la littérature suggère souvent que les personnes quittant les territoires paupérisés des grandes villes sont en ascension sociale, nos analyses n’ont pas permis de démontrer une différenciation sociale parmi les sortants de ces quartiers à Bruxelles. En effet, les quartiers centraux les plus pauvres connaissent des flux à la fois intenses et complexes, liées à une attractivité très dépendante de la position sociale des individus, et d’ailleurs fortement hétérogène d’un quartier à l’autre. Cela se traduit à la fois par la sortie des ménages en situation d’ascension sociale et de ménages précarisés, qui peuvent être repoussés par des processus de gentrification à l’échelle locale ou plus simplement opter pour des logements de qualité médiocre dans d’autres parties plus valorisées de la ville. A l’inverse, des ménages jeunes socialement plus favorisés ou des jeunes en situation de précarité temporaire peuvent s’installer – souvent pour une période limitée de temps – dans ces quartiers pauvres, bénéficiant à la fois de coûts du logement moindre qu’ailleurs et d’une forte accessibilité aux aménités de la ville [Lenel, 2013].

21Nous sommes aussi en mesure de donner quelques indications quant aux destinations des populations ayant quitté les quartiers les plus défavorisés de la ville. A cet effet, la figure 4 indique le bilan migratoire de chaque secteur statistique de la ville avec le « croissant pauvre ». La surface du cercle est proportionnelle au bilan migratoire mesuré en termes absolus (entrées–sorties), la couleur des cercles distingue les bilans positifs en bleu (plus d’arrivées depuis le « croissant pauvre » que de départs vers celui-ci) et négatifs en rouge (situation inverse). La présence de cercles rouges au sein même du croissant pauvre indique des départs importants vers d’autres parties du croissant pauvre. La lecture de la carte permet de souligner que, en grande majorité, les populations quittant les secteurs statistiques les plus pauvres de la ville s’installent dans les territoires intermédiaires adjacents dans l’ouest de la Région. Cette tendance avait déjà été relevée pour les années 1990 [Van Criekingen, 2006]. Ce processus est très certainement à l’origine de la détérioration presque généralisée des indices socio-économiques dans les secteurs statistiques socialement intermédiaires de la partie ouest de la ville (cf. supra – Tableau 2). On assiste donc à un processus d’extension spatiale de la pauvreté vers l’ouest. Une autre partie, nettement moins importante, de ceux qui quittent les secteurs statistiques du « croissant pauvre », participe à un mouvement de périurbanisation à destination de communes telles que, par exemple, Ruisbroek au sud et Vilvorde au nord, soit des communes situées dans l’axe anciennement industrialisé du canal, vers Anvers ou vers Charleroi. En revanche, les territoires bourgeois du sud-est de la ville apparaissent quasi hermétiquement fermés à l’arrivée de ces populations.

Figure 4. Bilan migratoire entre les secteurs statistiques du croissant pauvre et le reste de la ville, 2005‑2010

Figure 4. Bilan migratoire entre les secteurs statistiques du croissant pauvre et le reste de la ville, 2005‑2010

3.2. Les arrivées dans le « croissant pauvre »

  • 5 Les pays ont été classés selon un critère de revenus par habitant. Au sein des pays riches, les pay (...)

22La période 2005‑2010 a été caractérisée, à Bruxelles, par des arrivées importantes de populations issues de l’étranger. Cette immigration s’est concentrée dans les parties centrales denses de la ville, et en particulier dans les plus pauvres d’entre elles (Figure 5). S’il n’est pas possible de savoir d’où viennent ces immigrés, leur lieu de naissance est en revanche connu, qu’ils résident ou non en Belgique avant leur arrivée dans le secteur statistique. Tenant compte de cette information, il apparaît que les populations nées dans des pays que l’on peut classer comme « pauvres » ou « intermédiaires »5 migrent préférentiellement vers les parties pauvres de la ville, alors que ceux nés dans des pays « riches » arrivent plutôt dans la partie orientale de la première couronne (Figure 6). Comme pour les migrations intérieures, donc, le quadrant sud-est riche de la ville fonctionne très peu comme premier espace d’établissement des migrants étrangers, même pour ceux nés dans des pays « riches ».

Figure 5. Bilan migratoire avec le reste du monde, 2005‑2010

Figure 5. Bilan migratoire avec le reste du monde, 2005‑2010

Figure 6. Bilan migratoire des personnes nées dans un pays riche, 2005‑2010

Figure 6. Bilan migratoire des personnes nées dans un pays riche, 2005‑2010

Conclusion

23Au terme de cette analyse, il faut rappeler que les dynamiques des quartiers bruxellois doivent être comprises à l’échelle métropolitaine, tant la périurbanisation reste intense [De Maesschalck et al., 2015]. Il est aussi important de noter que les processus décrits pour l’espace métropolitain bruxellois sont aussi observés dans les autres grandes villes belges, en particulier Anvers (Van Hamme et al., 2015] : la persistance d’une périurbanisation intense, la complexité des dynamiques des quartiers centraux pauvres et la dégradation des indicateurs socio-économiques dans les territoires adjacents aux secteurs les plus pauvres de la ville s’y rencontrent aussi, quoiqu’avec une intensité souvent moindre.

24La contribution des processus migratoires à ces dynamiques complexes peut être synthétisée en quelques traits saillants. Premièrement, une part non négligeable des habitants quitte les territoires paupérisés de la ville. Deuxièmement, pour une grande partie d’entre eux, ils se déplacent vers les territoires adjacents moins pauvres, vers l’ouest ou le nord-est de la Région. Troisièmement, l’immigration extérieure se concentre dans les parties centrales denses de la ville, et celles issues des pays pauvres ou intermédiaires dans les secteurs statistiques les plus pauvres de ces parties centrales. Quatrièmement, même si la périurbanisation ne montre pas de signes d’essoufflement, la périurbanisation depuis le croissant pauvre n’en représente qu’une fraction modérée. Cinquièmement, le quadrant sud-est riche de la ville apparaît très largement en dehors de ces dynamiques migratoires, n’accueillant ni une immigration extérieure importante, ni l’émigration depuis les secteurs statistiques pauvres.

25Quelles sont les implications de ces constats ?

26La sortie depuis les secteurs statistiques les plus pauvres est une réalité importante ; ce processus se traduit par une dispersion de la pauvreté vers les territoires adjacents intermédiaires et, de façon très minoritaire, vers les espaces périphériques. Numériquement, ces départs sont plus que compensés par l’arrivée de nouveaux immigrés, si bien que les mouvements migratoires contribuent, avec les fortes natalités, à la pression démographique sur ces zones centrales denses. Ainsi, ces territoires sont, conformément au modèle de l’école de Chicago, en partie des zones de transit. Toutefois, cette image est à nuancer à plus d’un titre. D’une part, une partie importante de la population initiale reste dans les secteurs statistiques les plus défavorisés : sur cinq ans, 30 % de la population a quitté ce type de secteurs statistiques, dont la grosse majorité pour se rendre dans des territoires adjacents socialement assez proches de leur lieu de résidence d’origine. D’autre part, cette « ascension spatiale » toute relative ne saurait être assimilée à une ascension sociale. Nos analyses n’ont guère montré une proportion plus forte des profils plus favorisés à quitter ces territoires paupérisés ; à titre d’exemple, le fait d’être chômeur induit une propension (toutes choses égales par ailleurs) tout aussi forte à les quitter que les autres catégories sociales. Certes, en l’absence de données individuelles, nos résultats restent très insatisfaisants sur le profil social des départs et appellent à des analyses quantitatives et qualitatives plus approfondies.

27Donc, une part importante des populations précaires continue à résider dans les secteurs statistiques pauvres, alors même qu’ils accueillent une partie importante des nouveaux immigrés pauvres. De surcroît, les politiques publiques visent à accroître la mixité sociale de ces quartiers, en y encourageant l’installation de nouveaux résidents issus des classes moyennes. Au final, donc, la pression démographique sur ces territoires déjà très denses est énorme, avec pour conséquence, la multiplication de petits logements (Figure 7).

Figure 7. Evolution de la population en Région de Bruxelles-Capitale, 2005 à 2010

Figure 7. Evolution de la population en Région de Bruxelles-Capitale, 2005 à 2010

28Face à cette situation, force est de constater que le quadrant sud-est de la ville connaît une pression démographique faible, deux fois inférieure à la moyenne de la ville sur la période de 2005 à 2010 (Figure 7). Cette partie de la ville n’accueille ni les nouveaux immigrés, ni les habitants quittant le croissant pauvre de la ville (voir figures 4 à 6) et a, par ailleurs, des croissances naturelles plus faibles du fait de structures d’âges vieillies. Encore s’agit-il d’une moyenne, qui masque le fait que les communes d’Uccle (à l’exception du bas Uccle, en prolongement des quartiers pauvres de Forest), de Watermael-Boitsfort, d’Auderghem et de Woluwe-Saint-Pierre voient en fait leur population baisser, en particulier dans les parties les moins denses de ces communes. Un tel constat appelle sans nul doute à une réponse volontariste en termes de politiques de logement [Romainville, 2010], de manière à ne pas faire porter toute la charge de la pression démographique sur les quartiers défavorisés.

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Bibliographie

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Notes

1 Les secteurs statistiques sont la plus fine entité spatiale pour laquelle des données peuvent être obtenues. Les analyses réalisées pour cet article ont principalement été effectuées à cette échelle.

2 Cette analyse est réalisée pour les 22 régions urbaines belges ; nous en extrayons ici les résultats pour la Région de Bruxelles-Capitale.

3 Les cartes détaillées peuvent être consultées dans l’atlas des dynamiques des quartiers en difficulté [Van Hamme et al., 2015].

4 En effet, les taux de sortie d’un quartier sont largement déterminés par la structure par âges : plus un quartier est jeune, plus le taux de sortie est élevé, ce qui s’explique entre autres par les migrations d’émancipation des jeunes adultes. De même, on constate que les taux de sortie sont très liés à la proportion de locataires sur le marché privé dans quartier.

5 Les pays ont été classés selon un critère de revenus par habitant. Au sein des pays riches, les pays européens d’émigration ancienne vers la Belgique ont été distingués (Italie, Espagne, Portugal, Grèce). Les pays pauvres et intermédiaires reprennent donc l’ensemble des pays ne figurant pas sur la liste de la figure 6.

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Elaboration de l’indice de synthèse du niveau de difficulté socio-économique des secteurs statistiques
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 52k
Titre Tableau 1. Liste des indicateurs socio-économiques, et part de la variance reprise sur l’indice de synthèse des 4 dimensions
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 268k
Titre Figure 2. Niveau de difficulté socio-économique des secteurs statistiques en Région Bruxelles-Capitale, 2010
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 160k
Titre Figure 3. Les grands types de secteurs statistiques
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 164k
Titre Tableau 2. Dynamiques des grands types de secteurs statistiques en Région de Bruxelles-Capitale, 2005‑2010
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-5.jpg
Fichier image/jpeg, 108k
Titre Tableau 3. Taux de sortie et bilan migratoire par type de secteur statistique, entre 2005 et 2010
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-6.jpg
Fichier image/jpeg, 172k
Titre Tableau 4. Modélisation du taux de sortie par secteur statistique en Région de Bruxelles-Capitale, 2005‑2010
Légende (1) La structure par âges est en fait un taux de sortie attendu étant donné la structure par âge du secteur statistique et la propension moyenne de sortie pour chaque classe d’âges. Un indice élevé signifie donc une forte présence de personnes appartenant aux classes d’âges les plus mobiles, c’est-à-dire les jeunes (18‑30 ans en particulier). *, **, *** significatif à 10, 5 et 1 %. Le coefficient positif pour l’indicateur « structure d’âge » signifie que les secteurs statistiques plus jeunes ont des taux de sortie plus élevés. Le coefficient positif pour le « taux de locataires d’un bailleur privé » signifie que dans les secteurs statistiques à forte proportion de ménages locataires d’un bailleur privé, les taux de sortie sont plus élevés alors que c’est l’inverse pour le « taux de locataires en logement social ». Le coefficient négatif pour l’ « indice de difficulté » signifie que plus un secteur statistique est en difficulté, moins le taux de sortie est élevé. La faiblesse de ce coefficient nous montre que l’impact de cette variable est moins forte que « la structure d’âges » et du « taux de locataires ».
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-7.jpg
Fichier image/jpeg, 44k
Titre Figure 4. Bilan migratoire entre les secteurs statistiques du croissant pauvre et le reste de la ville, 2005‑2010
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-8.jpg
Fichier image/jpeg, 248k
Titre Figure 5. Bilan migratoire avec le reste du monde, 2005‑2010
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-9.jpg
Fichier image/jpeg, 240k
Titre Figure 6. Bilan migratoire des personnes nées dans un pays riche, 2005‑2010
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-10.jpg
Fichier image/jpeg, 268k
Titre Figure 7. Evolution de la population en Région de Bruxelles-Capitale, 2005 à 2010
URL http://journals.openedition.org/brussels/docannexe/image/1331/img-11.jpg
Fichier image/jpeg, 239k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Gilles Van Hamme, Taïs Grippa et Mathieu Van Criekingen, « Mouvements migratoires et dynamiques des quartiers à Bruxelles  », Brussels Studies [En ligne], Collection générale, n° 97, mis en ligne le 21 mars 2016, consulté le 19 janvier 2019. URL : http://journals.openedition.org/brussels/1331  ; DOI : 10.4000/brussels.1331

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Auteurs

Gilles Van Hamme

Gilles Van Hamme est professeur-assistant en géographie à l’Université libre de Bruxelles. Ses travaux se sont notamment orientés vers les conséquences des mutations économiques sur l’espace social et économique en Europe. Il a récemment publié: Pain K., Van Hamme G., Vinciguerra S., David Q. (2015), Global networks, cities and economic performance: Observations from an analysis of cities in Europe and the USA, Urban Studies.
gvhamme@ulb.ac.be

Articles du même auteur

Taïs Grippa

Taïs Grippa est titulaire d’un Master en Science Géographiques de l’Université libre de Bruxelles, il est chercheur à l’IGEAT depuis 2013, où il a réalisé l’étude « Dynamiques des quartiers en difficulté dans les régions urbaines belges », publiée en 2015. Il réalise actuellement une thèse de doctorat dans le champ de la géomatique.
tgrippa@ulb.ac.be

Mathieu Van Criekingen

Mathieu Van Criekingen est géographe, enseignant-chercheur à l’Université libre de Bruxelles. Ses travaux portent notamment sur les transformations contemporaines des quartiers populaires de centre-ville, abordées sous l’angle des rapports sociaux de domination. Il a publié plusieurs articles sur les mécanismes et les conséquences de la gentrification, dont : La gentrification mise en politiques. De la revitalisation urbaine à Bruxelles, Métropoles, 13, www.metropoles.revues.org/4753.
mvancrie@ulb.ac.be

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