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2022
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Data paper  : Les communes nouvelles françaises (2012-2022)  : une méthode pour l’analyse de données à l’échelon municipal selon des limites évolutives

Municipal merger in France (2012-2022): a methodology for data analysis at municipal level with moving boundaries
Data paper : Las nuevas comunas francesas (2012-2022) : un método para el análisis de datos a escala municipal según límites cambiantes
Gabriel Bideau et Ronan Ysebaert

Résumés

Ce data paper détaille la réalisation d’une base de données regroupant l’ensemble des communes françaises tout en accordant une place spécifique à celles qui ont connu une démarche de fusion entre 2012 et 2022 : "les communes nouvelles". La création de ces nouvelles entités territoriales, par fusions de plusieurs communes, pose des problèmes d’appariement et de potentielles lacunes de données. À partir de données issues de la statistique publique (INSEE – Institut National de la Statistique et des Études Économiques – et IGN – Institut Géographique National), il s’agit de proposer un processus de compilation et d’agrégation des données pour les communes ayant fusionné. Cette contribution présente la méthode et assure les conditions de la reproductibilité.

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Texte intégral

Introduction

1Depuis 2012, un mouvement sans précédent de constitution de "communes nouvelles" se déploie. Ces regroupements représentent 3,4 % de la population française  ; entre 2012 et le 1er janvier 2022, 2 536 communes (soit 7 % des communes françaises) ont contribué à la création de 787 communes nouvelles (Bideau, 2019). En effet, le maillage territorial français, parfois qualifié de "mille-feuille", a fait l’objet de nombreuses études et critiques, visant en particulier une hypothétique spécificité, bien déconstruite néanmoins (Grison, 2016).

  • 1 Particulièrement avec les lois MAPTAM et NOTRe ("Loi n° 2014-58 du 27 janvier 2014 de modernisation (...)

2L’échelon communal est sans doute celui qui a été le plus discuté, présenté comme le territoire d’identification d’une partie des citoyens mais également comme un résidu de la trame paroissiale d’Ancien Régime, cette dernière ayant été peu réformée depuis et aujourd’hui inadaptée à l’administration territoriale, du fait du trop grand nombre d’entités (Ozouf-Marignier, Verdier, 2013). Cela a conduit l’État à mener des politiques de réduction du nombre de communes, comme dans les années 1970, avec les fusions dites "Marcellin" (Lenfant, 2018  ; Tellier, 2017). Aux tournant des années 2010, dans un contexte de transformation de l’organisation territoriale française1, plusieurs parlementaires et élus locaux ont voulu faciliter les fusions de communes en créant un statut plus attractif pour l’entité nouvellement créée. Il s’agit du statut de "commune nouvelle", créé par la loi du 16 décembre 2010, plus précisément les articles 21 à 25 du chapitre III au sein du Titre II "Adaptation des structures à la diversité des territoires" ("Loi n° 2010-1563 du 16 décembre 2010 de réforme des collectivités territoriales", 2010), statut modifié ensuite ("Loi n° 2019-809 du 1er août 2019 visant à adapter l’organisation des communes nouvelles à la diversité des territoires", 2019). Les premières fusions n’ont cependant pas eu lieu avant 2012, échéance qui borne le choix des données intégrées à la base que nous présentons. Des incitations fiscales ont été ensuite votées pour tenter d’accélérer un mouvement d’abord timide (Bideau, 2019, 2020).

3La commune nouvelle est un statut qui permet à plusieurs communes (appelées historiques ou fusionnantes) de se regrouper pour ne former qu’une seule entité administrative (il n’y a plus qu’une seule personnalité juridique et budgétaire). Des subdivisions peuvent être maintenues à l’intérieur de la commune nouvelle  : il s’agit des "communes déléguées". Cependant, ces dernières n’ont qu’un rôle assez limité, pour ne pas dire symbolique  : il existe un conseil de la commune déléguée mais il est uniquement consultatif, un maire délégué peut être nommé mais avec des pouvoirs très restreints, il reste la possibilité de mentionner le nom de la commune déléguée dans l’état-civil, etc.

4Si les dimensions juridiques (Aubelle, 2016  ; Lenfant, 2018  ; Verpeaux, Pecheul, 2016) ou politiques (Frinault, 2017  ; Kada, 2017 ; Pasquier, 2017  ; Ville, 2017) ont été développées dans des travaux récents, la création de ces nouveaux périmètres de collectivités locales pose un certain nombre de problèmes lorsqu’il s’agit de traiter des données statistiques faisant référence aux communes. Il faut en effet procéder à des appariements de données sur des périmètres variables dans le temps. Une analyse plus détaillée et systématique du phénomène des communes nouvelles à l’échelle nationale a donc nécessité la création d’une base de données spécifique, qui est l’objet de cette contribution.

5Lorsqu’il s’agit d’étudier les communes françaises, les données disponibles, par exemple via l’INSEE (Institut National de la Statistique et des Études Économiques), sont nombreuses mais sont en général fournies en fonction d’une géographie administrative spécifique. Cette dernière ne correspond d’ailleurs pas toujours au millésime des données en question, qu’il s’agisse d’un délai de compilation des statistiques ou du fonctionnement du recensement en France qui repose sur la compilation de données issues de plusieurs enquêtes annuelles. L’étude des regroupements en devient malaisée. La base de données qui est présentée dans cet article, ainsi que le code qui y est associé, ont pour objectif de permettre un travail d’analyse du phénomène de fusions en communes nouvelles.

6Ce travail s’inscrit, plus globalement, dans une réflexion sur l’effet de MAUP (Openshaw, 1983  ; Wong, Amrhein, 1996  ; Sanders, 2009). Ce Modifiable Areal Unit Problem interroge l’impact du découpage dans la perception et l’analyse des phénomènes spatiaux, qu’il s’agisse d’un effet d’échelle (on ne perçoit pas les mêmes répartitions en fonction de l’échelle à laquelle les phénomènes sont représentés, par exemple la part de navetteurs travaillant hors de leur commune de résidence est mécaniquement réduite lors de fusions de communes) ou d’un effet de zonage (impact des délimitations, à l’intérieur d’un même espace). Ces redécoupages ne sont pas toujours exempts de manipulations des périmètres électoraux (gerrymandering), puisque l’effet de MAUP peut avoir des implications très concrètes sur les résultats d’élections (Bussi, Badariotti, 2004). Dans le cas des communes nouvelles, la création d’une nouvelle entité, qui sera prise en compte comme échelle de gouvernement, périmètre de partage fiscal ou encore modalité de calcul pour les flux de péréquation, peut engendrer un effet de MAUP  : celui-ci est alors recherché comme permettant, par exemple, une péréquation des ressources entre des communes plus riches et moins riches. Notre base de données, permettant de différencier une vision avant fusion (les communes fusionnantes ou historiques) et une vision après fusion (les communes nouvelles), pourra être utilisée pour observer cet effet de MAUP, comme cela a déjà été fait pour d’autres espaces (Gbenyo, Dubé, 2018).

7Certains outils existent déjà pour gérer l’évolution des codes géographiques officiels (code communal). Le plus pertinent est sans doute le package COGugaison, construit pour le langage R (Antunez, 2017). Ce dernier propose plusieurs fonctionnalités  : tout d’abord, il permet d’identifier le millésime du code officiel géographique utilisé dans une base de données. Ensuite, il propose quelques outils de visualisation des données au cours du temps ou de fusions de données de stock2. L’originalité de la démarche que nous proposons, outre de proposer une base déjà constituée, est de fournir une méthode d’agrégation des données, quel que soit le type de ces dernières (stock, ratio et variables textuelles). En détaillant les changements liés à l’évolution des codes géographiques, l’objectif est de permettre l’analyse des territoires construits par les fusions communales.

8Cet article présente une base permettant l’analyse des communes nouvelles, élaborée à partir des données issues de la statistique publique. Sa construction s’inscrit dans une démarche heuristique, dans le but de mieux appréhender l’objet d’étude que sont les communes nouvelles. Il a fallu, pour cela, non seulement gérer l’identification des entités territoriales à différentes dates mais aussi agréger les données de manière ad hoc et cohérente avec l’objet institutionnel ainsi remodelé. Les procédures utilisées pourront aisément être reproduites sur d’autres cas de fusions. En effet, la reconfiguration des territoires est un phénomène qui se retrouve à de multiples échelles, et bien plus largement que dans le cas français (Comité européen sur la démocratie locale et régionale (CDLR), 2007  ; Vanier, 2002). Les évolutions de la carte régionale suite à la loi NOTRe de 2015 ont par exemple déjà été étudiées avec plus ou moins de profondeur historique (Brennetot, Ruffray, 2014  ; Doré, 2021  ; Dumont, 2018) mais les possibilités d’analyses sont loin d’être épuisées dans le cadre municipal (Bideau, Ysebaert, à paraître).

  • 3 Une version du texte de ce data paper est publiée au format RMarkdown (.Rmd) avec le dépôt de donné (...)

9Nous présentons tout d’abord les objectifs généraux de la réalisation de cette base de données en posant les termes du problème de l’appariement, puis les données disponibles, avant de détailler les méthodes mises en œuvre et d’esquisser quelques applications possibles. Le data paper, la base de données et le code commenté sont diffusés de manière à permettre la reproductibilité de la démarche3.

Objectifs généraux  : gérer des structures évolutives

10Les communes françaises sont identifiées par l’INSEE via un code communal théoriquement unique (variable CODGEO), dont l’usage est bien connu. Il est constitué de cinq chiffres, dont les deux premiers (ou trois pour l’outre-mer) reprennent le numéro du département concerné. À un instant t, chaque CODGEO ne fait référence qu’à une seule commune, c’est de ce point de vue un identifiant unique.

  • 4 L’exemple le plus typique est le cas de la commune de l’Oudon, qui a changé plusieurs fois de code (...)

11Ce caractère unique du code communal n’est cependant pas stable dans le temps  : outre quelques très rares cas de changements de CODGEO4, lors des fusions, l’INSEE a choisi de donner à la nouvelle entité le code de la commune qui en devient le chef-lieu. Ce procédé, qui permet de ne pas avoir à recréer de nouveaux CODGEO, pose un problème épineux si l’on fusionne des données de différentes années, puisque l’appariement des séries statistiques peut être erroné, en raison des changements de périmètres. Cela implique alors de vérifier conjointement le millésime des données et le millésime des limites des communes.

12À partir des données INSEE et du fond géographique de référence au 1er janvier 2011 (avant toute création de commune nouvelle), il s’agit de structurer la base de données pour qu’elle comporte  :

  • Les géométries de référence au 1er janvier 2011 et au 1er janvier de l’année la plus récente pour laquelle des données ont été publiées par l’INSEE, avec le même niveau de généralisation cartographique. Ces objets sont appelés respectivement geom2011 et geom_new.

    • 5 Nous désignons ainsi les communes ayant participé à la fusion, parfois appelées également communes (...)

    Les géométries des communes qu’on nommera fusionnantes5, avant les fusions, au 1er janvier 2011 (geomfus2011).

  • Les géométries des communes nouvelles, créées par les fusions en question, à la date la plus récente connue (geomCN_new).

  • Des données statistiques contextuelles pour l’ensemble des communes existant en 2011, regroupées dans l’objet df2011. Ces données couvrent des caractéristiques socio-économiques (emploi, structure par âge, etc.), relatives à des zonages (EPCI d’appartenance, catégories d’aires urbaines), et permettant de caractériser les fusions communales à l’œuvre (quelles communes, laquelle devient chef-lieu, y a-t-il création de communes déléguées, à quelle date, etc.). Précisons que les données socio-économiques ou démographiques sont celles publiées en fonction de la géographie administrative au 1er janvier 2011, mais sont présentées sous un millésime différent (elles sont le plus souvent désignées comme étant les données 2009).

  • Ces mêmes données statistiques sont agrégées, suivant des modalités dépendant de leur nature (valeurs de stock, ratios, valeurs textuelles), pour constituer l’objet df_new, qui reprend la géographie administrative la plus récente (ici celle au 1er janvier 2022).

13La jointure entre les données et les géométries de référence est évidemment facilitée pour permettre cartographie et analyse spatiale.

Figure 1  : Schéma général de la construction de la base de données

Figure 1  : Schéma général de la construction de la base de données

Bideau, 2022

14Il est à noter que le phénomène des communes nouvelles n’a, du moins pour l’instant, pas du tout touché les communes d’outre-mer ni celles de Corse. Par conséquent, du fait des spécificités territoriales et administratives de ces espaces, nous avons choisi de nous concentrer sur les seules communes de l’"Hexagone", soit la France métropolitaine en excluant la Corse.

Présentation des différentes sources utilisées

15Les sources utilisées pour la construction de données décrivant les communes fusionnées proviennent d’une part de l’IGN (Institut Géographique National) pour les géométries de référence nécessaires et de l’INSEE pour les données statistiques ainsi que celles permettant de documenter les fusions de communes. Ces sources sont librement accessibles et permettent de redistribuer des données sources bien documentées selon des protocoles ouverts, compatibles avec les exigences de reproductibilité.

Les géométries de référence

16L’IGN propose des données multiples, dont un fond géographique à l’échelle des communes. Nous avons utilisé le fond Geofla®Communes édition 2011 (France Métropolitaine) puisque l’année 2011 est la dernière avant toute création de commune nouvelle.

Les données contextuelles statistiques  : fichiers sources et indicateurs cibles

  • 6 La mention d’un millésime ne signifie d’ailleurs pas qu’il s’agisse de données recensées sur cette (...)

17Afin de caractériser les spécificités des communes nouvelles, plusieurs tables statistiques à l’échelon communal sont disponibles. Étudier l’ensemble des communes nouvelles impliquait de prendre comme point de départ la géographie administrative au 1er janvier 2011. Néanmoins, lorsque l’INSEE publie des données, le millésime annoncé est souvent différent de la géographie administrative utilisée (ces éléments sont alors documentés dans les métadonnées). Ainsi, les tables que nous avons utilisées sont généralement identifiées avec le millésime 20096 pour la géographie administrative au 1er janvier 2011.

  • 7 Il suffit de sélectionner les variables en question au sein du fichier meta.xlsx puis de relancer l (...)

18Plusieurs bases de données ont été utilisées, détaillées dans le tableau 1. Le détail des variables retenues est accessible dans le tableau annexe 1, sachant que l’ajout de données supplémentaires présentes dans les bases utilisées est assez aisé7.

Tableau 1  : Les bases de données utilisées

Source

Producteur

Nom du fichier

Table d’appartenance des communes (2011)

INSEE

table-appartenance-geo-communes-11.xls

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

base-cc-emploi-pop-active-2009.xls

Base Évolution et structure de la population en 2009

INSEE

base-cc-evol-struct-pop-2009.xls

Base Mobilités professionnelles en 2009

INSEE

BTX_FM_DTR_2009.xls

Potentiel financier

DGCL

Potentiel_financier_2011.xls

Données comptables et fiscales des collectivités locales

DGCL

city_all.csv

L’impôt sur le revenu par collectivité territoriale

Ministère de l’économie

Ircom_2011_revenus2010.xls

Geofla®Communes édition 2011 (France Métropolitaine)

IGN

Bideau, Ysebaert, 2022

Données concernant les fusions communales et les communes nouvelles

19La table de passage communale produite par l’INSEE restitue l’ensemble des changements qui ont affecté des communes en France depuis 2003. Cette table ne concerne pas exclusivement les communes nouvelles.

  • 8 Les tables de passages de l’INSEE comprennent les fusions du 2 janvier de l’année indiquée jusqu’au (...)

20Pour cette raison, nous avons associé à ce fichier d’origine d’autres tables mises à disposition par l’INSEE  : les listes des communes nouvelles (un fichier par année depuis 2016). Ces dernières comportent, pour chaque commune ayant participé à une fusion, les informations avant et après ce changement, ainsi que la date de décision et d’effet8. Pour retracer les créations de communes nouvelles antérieures au 2 janvier 2015, un fichier a été créé à partir de l’interface d’historique des communes de l’INSEE.

21Le tableau suivant présente le récapitulatif des informations mises à disposition par l’INSEE.

Tableau 2  : Les données à disposition concernant les fusions

Nom de la variable

Description

Source

Producteur

annee_modif

Année de modification

Table d’appartenance géographique des communes et tables de passage

INSEE

COM_FIN

Code INSEE de la commune finale

Table d’appartenance géographique des communes et tables de passage

INSEE

COM_INI

Code INSEE Commune initiale

Table d’appartenance géographique des communes et tables de passage

INSEE

LIB_COM_FIN

Libellé de la commune finale

Table d’appartenance géographique des communes et tables de passage

INSEE

LIB_COM_INI

Libellé de la commune initiale

Table d’appartenance géographique des communes et tables de passage

INSEE

DepComN

Code Insee de la commune nouvelle

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

NomCN

Nom de la commune nouvelle

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

DepComA

Code Insee de l’ancienne commune

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

NomCA

Nom de l’ancienne commune

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

ChefLieu

Statut de commune chef-lieu (O =OUI, N =NON)

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

ComDLG

Statut de Commune déléguée (O =OUI, N =NON)

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

Date1

Date de l’arrêté préfectoral (JJ/MM/AAAA)

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

Date1bis

Date de l’arrêté préfectoral modificatif (JJ/MM/AAAA)

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx (à partir de 2018)

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

Date2

Date d’effet (si différente du 1er janvier de l’année suivante)

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

Date3

Date de publication au JO (renseignée si la parution au JO a eu lieu à la date de mise en ligne)

Fichier des communes nouvelles créées en 20xx (jusqu’en 2021)

INSEE (fichiers consolidés à partir de 2015)

Bideau, Ysebaert, 2022

Méthodes d’agrégation des données dans le cas des communes nouvelles

22Cette section détaille les étapes réalisées pour importer, préparer et agréger les données relatives à l’analyse du phénomène des communes nouvelles.

Préparation des géométries de référence

23La construction des géométries de référence repose sur le fichier géographique Geofla®Communes édition 2011 France Métropolitaine (objet geom2011). Ce choix limite la base aux communes dites métropolitaines, choix effectué car le phénomène des communes nouvelles n’a jusqu’à présent pas touché les communes ultra-marines. Les communes de Corse ont été également supprimées, étant donné (1) qu’elles ne sont pas concernées par le processus de création de communes nouvelles et (2) que cela permet d’améliorer la résolution et la simplicité des représentations cartographiques.

24Les arrondissements marseillais, lyonnais et parisiens ont été agrégés au niveau communal pour un meilleur appariement avec les données statistiques de référence utilisées ultérieurement. Ce fond communal a également été agrégé au niveau départemental à des fins de représentation cartographique (dep).

25Le code communal (CODGEO), servant de référence pour les jointures ultérieures avec les données attributaires, a été extrait de ces géométries.

Données statistiques caractérisant les communes françaises

  • 9 À noter que la variable de superficie n’a pas été importée mais calculée à partir des données de l’ (...)

26Les différentes données, contenues dans les sources présentées plus haut (tableau 1) et permettant d’obtenir les indicateurs choisis (tableau annexe 1) ont été importées9. La jointure a été réalisée à l’aide des codes communaux 2011, l’ensemble constituant alors l’objet df2011.

27Les catégories du Zonage en Aires Urbaines (ZAU) ont également été regroupées, pour faciliter les analyses de cette typologie. Outre les catégories proposées par l’INSEE (comme l’espace périurbain regroupant les communes codées 112 et 120), des catégories ont été rajoutées comme les communes constituant les petits pôles (codes ZAU 221 et 222).

Gestion des fusions communales et identification des communes nouvelles

28Afin de créer les informations chronologiques sur les fusions communales, la table de passage communale a constitué la source primaire, présentant l’ensemble des mutations qui ont touché des communes en France depuis 2003. Ont également été utilisées les tables mises à disposition par l’INSEE (un fichier par année depuis 2016).

29Cette démarche permettra de compléter aisément le fichier à l’avenir, pour tenir compte d’éventuelles nouvelles fusions. Il suffira de rajouter les fichiers les plus récents (dans le dossier data-raw comme dans le code)  :

  • La nouvelle table concernant les fusions de l’année écoulée (2022 par exemple, donc situation au 1er janvier 2023)  ;

  • La table de passage (s’appelant probablement 2003-2023)  ;

    • 10 Depuis quelques années, la table des fusions de l’année précédente est publiée vers le mois de janv (...)

    La table d’appartenance (s’appelant probablement 2023)10.

Identification des communes fusionnantes

30Nous avons commencé par identifier les communes ayant pris part à une fusion en utilisant la table de passage globale fournie par l’INSEE depuis la géométrie de 2003. Cette table comporte une page dédiée à toutes les fusions depuis cette date. Elle comprend donc aussi des fusions de communes qui n’ont pas créé de communes nouvelles, puisque ce statut n’apparaît qu’en 2010 et n’est utilisé pour la première fois qu’en 2012. C’est le sens de la distinction entre le champ FUSION qui a été créé d’abord (désignant n’importe quelle fusion de commune) et le champ COM_NOUV, créé dans un second temps, qui concerne bien les seules communes participant à la création de communes nouvelles.

Identification et caractérisation des communes nouvelles

  • 11 Le statut de commune nouvelle a été presque unanimement plébiscité dans le cas de fusions communale (...)

31Les informations contenues dans les tables de passage par années (celles fournies année par année depuis 2016 par l’INSEE et celle créée manuellement pour les fusions ayant eu lieu entre 2012 et le 1er janvier 2015) ont été ajoutées  : elles décrivent des communes créées après l’élaboration du statut de commune nouvelle (par la loi du 16 décembre 2010 intitulée "Loi de réforme des collectivités territoriales", cf. plus haut) et sont davantage détaillées concernant ces fusions (création ou non de communes déléguées et date de création sont par exemple renseignées)11.

32Certains cas particuliers ont demandé un traitement spécifique  :

  • Bettoncourt-le-Haut a fusionné en 1972 avec Épizon, sous le statut de commune-associée. Au 1er janvier 2013, avec la création de la commune-nouvelle d’Épizon, la commune de Bettoncourt-le-Haut est devenue commune déléguée. Comme on ne disposait pas des données 2011 pour Bettoncourt-le-Haut, on a préféré ignorer cette dernière en considérant que la commune nouvelle d’Épizon est le résultat de la fusion des seules Épizon et Pautaines-Augeville (source  : fiche spécifique de l’INSEE).

  • Il a été également nécessaire de traiter individuellement le cas de la commune de L’Oudon, qui a changé de code communal à plusieurs reprises  : issue de la fusion-association de dix communes en 1973, elle avait jusqu’en 1990 le code 14472. Du fait d’un transfert de chef-lieu, le code a été modifié en 14697. Après un nouveau transfert de chef-lieu en 2014, l’INSEE a décidé en 2016 de ré-attribuer le code de 14472. Cette commune a ensuite fusionné au 1er janvier 2017 au sein de la commune nouvelle de Saint-Pierre-en-Auge. Pour éviter les problèmes d’association entre les données, nous avons laissé l’ancien code 14697, qui est celui utilisé dans les données INSEE que nous avons utilisées (millésime 2011). Cf. ici pour plus de détails.

  • 12 Les fichiers fournis par l’INSEE ne sont pas formatés de façon homogène, nécessitant des conversion (...)

33Pour faciliter la lecture des dynamiques, et sans empêcher néanmoins l’étude par date précise (en fonction des années, cf. graphique 1 dans la quatrième section, voire mois et jour), nous avons distingué plusieurs vagues de fusions en fonction de leur intensité12 :

  • une première phase, peu intense, concernant 73 communes (se regroupant en 26 communes nouvelles), entre le 1er janvier 2011 et le 1er janvier 2015 inclus  ;

  • ensuite, le nombre plus important de fusions a conduit à isoler chaque année 2015, 2016, 2017 et 2018 dans quatre phases distinctes  ;

  • enfin, la période des années 2019, 2020 et 2021 (jusqu’au 1er janvier 2022), moins intense en terme de fusions, a été regroupée dans une seule phase.

34Cette périodisation peut être modifiée en fonction des évolutions des prochaines années (la poursuite des fusions est probable bien que s’annonçant moins nombreuses) ou d’autres choix chronologiques.

Gestion des scissions communales

35Dans la table de passage, des scissions communales sont mentionnées. Une étape supplémentaire a permis que ces dernières ne soient pas considérées comme des fusions ou des communes nouvelles.

36Il faut, là encore, noter un cas particulier  : en 2012, la commune de Robert-Magny-Laneuville-à-Rémy (52427) se scinde en Robert-Magny (52427) et Laneuville-à-Rémy (52266). Au 1er janvier 2016, Robert-Magny fusionne avec Montier-en-Der (52331) pour former La Porte du Der (52331). Comme on ne disposait pas des données de recensement en 2011 pour Laneuville-à-Rémy, on a préféré ignorer cette scission et cette dernière commune n’apparaît donc pas dans notre base de données (source  : fiche spécifique de l’INSEE).

Agrégation des indicateurs et calcul des ratios

37Une étape majeure a ensuite été l’agrégation des indicateurs, pour les communes ayant fusionné. Cette agrégation, souvent simple pour les variables de stock (additions des données des communes fusionnantes), a présenté davantage de difficultés pour le traitement des ratios. Pour ce faire, une fonction spécifique, "comix", a été créée. Elle permet d’agréger les données selon leurs natures. Les données textuelles, si elles ne sont pas identiques, sont concaténées, les variables de stock sont additionnées, les variables de ratio (qui pourraient, pour certaines, également être recalculées à partir des variables de stock) sont pondérées en fonction du dénominateur adapté (indiqué dans les métadonnées), pouvant être la population, le nombre d’actifs, le nombre de foyers, etc.

38Nous avons importé, au préalable, les zonages de référence pour l’année la plus récente, ce qui permet d’avoir les informations les plus à jour possible (cas de quelques communes ayant changé de département avec les fusions). Ce sont ces zonages qui constituent le matériau de base de l’objet df_new.

Résumé des fichiers créés

39Deux jeux de données ont ainsi été produits  :

  • Le premier, df2011, contient l’ensemble des données communales françaises désirées en fonction de la géographie administrative au 1er janvier 2011.

  • Le second, df_new, contient les informations en fonction de la géographie administrative du 1er janvier de la dernière année pour laquelle les données ont été publiées par l’INSEE. Les données 2011 ont été regroupées en fonction du fichier des fusions délivré par l’INSEE, à l’aide de la fonction comix créée plus haut. Le tableau annexe 2 détaille les codes respectifs que ces fichiers contiennent, ainsi qu’un descriptif de leur contenu.

  • 13 Les variables dédiées aux chefs-lieux et aux communes déléguées (codes ChefLieu et ComDLG) ne sont (...)

40Les variables présentes dans df_new sont identifiées de la même manière que dans df2011. Les seules différences, par exemple concernant les identifiants des communes, sont pointées par le suffixe "_new" (ainsi le CODGEO_new désigne le code des communes à la nouvelle géométrie) ou supprimées quand le champ n’a pas de sens pour les communes fusionnantes13.

41Les jeux de données de référence sont finalement exportés dans le dossier data au format RData.

Agrégation des dernières géométries connues, extraction des communes nouvelles et export des résultats

42Après le travail sur les données, ce sont les géométries qui ont été agrégées pour correspondre aux géométries les plus récentes (ici, 1er janvier 2022). Des objets ont ensuite été spécifiquement créés pour isoler et permettre de faciliter l’étude des communes fusionnantes (geomfus2011) et des communes nouvelles (geomCN_new).

43Cinq couches géographiques ont été exportées dans le fichier geom.gpkg (au sein du dossier "data", cf. figure 1)  :

  • Les géométries communales au 1er janvier 2011 (geom2011).

  • Les géométries communales au 1er janvier de l’année la plus récente pour laquelle des données ont été publiées par l’INSEE (geom_new).

  • Les géométries des communes concernées par une création de communes nouvelles, avant fusion (geomfus2011).

  • Les géométries des communes nouvelles, après fusion (geomCN_new).

    • 14 D’autres couches peuvent être aisément réalisées à partir des données d’appartenance aux régions, i (...)

    Une couche d’habillage pour faciliter les représentations cartographiques14  : les départements (dep).

Présentation de quelques traitements possibles

44Nous proposons ici quelques exemples de traitements rendus possibles par la base de données ainsi constituée.

La création des communes nouvelles au cours du temps

  • 15 Dans le cas de fusions successives, nous avons préféré considérer que celles-ci avaient eu lieu en (...)
  • 16 Dans le cas de fusions successives, la commune nouvelle est présentée comme ayant été créée à la da (...)

45Un premier type d’analyse consiste à produire une vision chronologique des créations de communes nouvelles. On propose ici une visualisation du nombre de communes fusionnantes ayant rejoint une commune nouvelle pour une année donnée (on a plusieurs cas de fusions successives)15. Le graphique 1 montre le nombre de communes fusionnantes en fonction de l’année de la fusion (dans ce graphique, comme dans les tables de l’INSEE, les fusions effectives au 1er janvier d’une année n sont notées à l’année n-1). L’intensité variable des fusions au cours du temps y est particulièrement visible, d’où le choix qui a été fait de distinguer différentes périodes (six phases identifiées plus haut). Cela permet d’envisager une comparaison des fusions en fonction de l’année de leur réalisation, par exemple sur le nombre de communes, leurs profils etc. On peut également cartographier la répartition des communes fusionnantes, en fonction des phases (figure 2)16, ce qui permet d’observer une répartition très hétérogène à l’échelle française, déjà discutée (Bideau, 2019) et qui a pu conduire à des études régionales comme dans le Maine-et-Loire (Ohoussa, Margetic, 2020).

Graphique 1  : Nombre de communes fusionnantes en fonction de l’année de fusion

Graphique 1  : Nombre de communes fusionnantes en fonction de l’année de fusion

Bideau, 2022

Figure 2  : Communes nouvelles (2012-2022) par phases

Figure 2  : Communes nouvelles (2012-2022) par phases

Communes fusionnantes et zonage en aires urbaines

  • 17 Ce zonage est désormais remplacé par le zonage en aires d’attraction des villes (et n’est donc plus (...)

46À partir du zonage en aire urbaine élaboré par l’INSEE pour chaque commune (CATAEU2010)17, il est également possible d’analyser globalement le profil des communes fusionnantes en le comparant à celui des communes inchangées.

47Les catégories utilisées ici sont celles définies par l’INSEE  :

  • 111  : Commune appartenant à un grand pôle (10 000 emplois ou plus)

  • 112  : Commune appartenant à la couronne d’un grand pôle

  • 120  : Commune multipolarisée des grandes aires urbaines

  • 211  : Commune appartenant à un moyen pôle (5 000 à moins de 10 000 emplois)

  • 212  : Commune appartenant à la couronne d’un moyen pôle

  • 221  : Commune appartenant à un petit pôle (de 1 500 à moins de 5 000 emplois)

  • 222  : Commune appartenant à la couronne d’un petit pôle

  • 300  : Autre commune multipolarisée

  • 400  : Commune isolée hors influence des pôles

Graphique 2  : Répartition des communes fusionnantes ou non en fonction des catégories d’aire urbaine

Graphique 2  : Répartition des communes fusionnantes ou non en fonction des catégories d’aire urbaine

Bideau, 2022

48Ainsi, les profils des communes fusionnantes et des communes inchangées sont relativement proches. Les écarts les plus importants se situent aux extrêmes. Les communes fusionnantes sont marquées par une plus faible représentation des communes centres de grands ou moyens pôles dans les communes nouvelles et une sur-représentation des communes multipolarisées ou hors influence des pôles. Un test du Chi² permet de rejeter l’hypothèse d’indépendance des deux variables (X² = 171.1873722, df = 8 et p-value = 7.2713813^{-33}).

49D’autres traitements sont évidemment possibles avec la base de données réalisée, comme par exemple l’élaboration d’une typologie à l’aide d’une Classification par Ascendance Hiérarchique (CAH), qui a été réalisée pour les communes créées entre 2012 et le 1er janvier 2020 (Bideau, Ysebaert, à paraître).

La répartition des communes fusionnantes par départements

50La question de la taille des communes est un enjeu majeur de l’analyse des communes nouvelles. En effet, cette dernière pourrait être un facteur explicatif assez simple. Or, une carte avec une trame départementale permet d’observer un résultat contre-intuitif  : ce ne sont pas nécessairement les zones où il y a une sur-représentation des petites communes qui fusionnent le plus. Les départements avec de forts taux de communes de moins de 1000 habitants ne sont pas forcément ceux où les petites communes ont fusionné en grand nombre, par exemple dans l’Est de la France. Le pourcentage de communes de moins de 1000 habitants ayant fusionné est d’une manière générale très inégal, et faible dans de nombreux départements. Cela signifie que les procédures de création des communes nouvelles, dans de nombreux départements, ne résolvent pas le sujet des petites communes, alors que c’est un des objectifs du législateur.

Figure 3  : Communes fusionnantes et communes peu peuplées  : des phénomènes distincts (2012-2022)

Figure 3  : Communes fusionnantes et communes peu peuplées  : des phénomènes distincts (2012-2022)

Variables de contexte et communes fusionnantes  : deux propositions exploratoires

  • 18 Pour faciliter la lisibilité, les valeurs du centile le plus élevé ont été supprimées de la représe (...)

51L’existence de variables de contexte dans la base de données permet de comparer les caractéristiques des communes fusionnantes entre elles et par rapport aux communes non fusionnantes. Nous proposons ici deux graphiques concernant deux variables18. L’exploitation plus approfondie des variables de contexte a permis l’élaboration d’une typologie dégageant des profils de communes fusionnantes (Bideau, Ysebaert, à paraître).

52Concernant la part des plus de 75 ans dans la population communale et la DGF (Dotation Globale de Fonctionnement, principale dotation de l’État pour les collectivités) par habitant, on remarque en premier lieu une assez grande similitude entre l’ensemble des communes fusionnantes et les autres communes. La part des personnes âgées est, en revanche, inégale suivant les phases de fusions. Globalement, les fusions les plus récentes ont été le fait de communes avec une proportion d’habitants de plus de 75 ans plus élevée, alors que la moyenne des communes fusionnantes est légèrement plus élevée que celle des autres communes. La DGF par habitant est peu différenciée, y compris en fonction des phases de fusions. Cependant, cet élément, qui est un des moteurs de la décision de fusionner (Bideau, 2019), est au cœur des questions budgétaires, qui constituent notre agenda de recherche pour la suite de ce travail.

Figure 4  : Part des 75 ans et plus dans la population des communes, distribuées par phases pour les communes fusionnantes

Figure 4  : Part des 75 ans et plus dans la population des communes, distribuées par phases pour les communes fusionnantes

Figure 5  : Dotation Globale de Fonctionnement (DGF) par habitant des communes, distribuées par phases pour les communes fusionnantes

Figure 5  : Dotation Globale de Fonctionnement (DGF) par habitant des communes, distribuées par phases pour les communes fusionnantes

Conclusion

53La base de données DAC (Données Agrégées des Communes) 2011-2022 permet une analyse approfondie du phénomène des communes nouvelles, au sein de l’ensemble des communes françaises. Qu’il s’agisse de décrire les entités y ayant participé (les communes fusionnantes), les nouvelles entités créées (les communes nouvelles) ou les transformations qu’impliquent la fusion, de nombreuses études sont possibles, pour compléter les premières approches qui ont pu être proposées à l’aide de cette base (Bideau, 2019  ; Bideau, Giraut, 2022  ; Bideau, Ysebaert, à paraître).

54Au-delà de la question des communes nouvelles, les regroupements d’entités géographiques se retrouvent à de multiples échelles et dans de nombreux contextes. L’analyse pourra en être facilitée grâce à la reproductibilité de la démarche et à la possibilité d’intégration de nouvelles données annuelles, en fonction des évolutions des fusions. A posteriori ou a priori, les décisions politiques gagneront toujours à une évaluation ouverte et transparente de leurs conséquences.

Matériel supplémentaire

55La base de données ainsi que le code permettant son contrôle et sa reproductibilité sont mis à disposition dans la collection de Cybergeo Dataverse : https://doi.org/​10.7910/​DVN/​TOOP4N.

56Les données et le code associé sont publiés sous la licence Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) (https://creativecommons.org/​licenses/​by-nc-sa/​4.0/​) .

Remerciements

57Nous tenons à remercier chaleureusement tous ceux qui ont participé à l’élaboration de ce data paper, en particulier Renaud Le Goix ainsi que les membres du comité de lecture de Cybergeo pour la qualité de leurs remarques et suggestions.

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Bibliographie

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Annexe

Liste des variables sélectionnées en amont

Le tableau suivant résume les indicateurs ciblés pour la collecte de données. S’il s’agit de variables de stock, elles constituent alors des numérateurs et dénominateurs qui seront, par la suite, composées en ratios.

Ces données sont accessibles sur les sites des institutions concernées à partir des noms des jeux de données présents dans la table ci-dessous (les chemins sont précisés dans les métadonnées, cf. fichier meta.xlsx). Nous avons utilisé ici les données par âge et en fonction des Catégories Socio-Professionnelles (CSP) car elles nous paraissaient susceptibles, en toute hypothèse, d’être de bons indicateurs pour catégoriser le profil des communes. Cependant, des données bien plus larges (concernant par exemple le sexe ou les secteurs d’activité) sont présentes dans les fichiers sources, leur ajout dans la base de données ne nécessite qu’une sélection au sein du fichier meta.xlsx puis de relancer l’ensemble du code.

Tableau annexe 1  : Les indicateurs d’intérêt sélectionnés

Nom de la variable

Description

Source

Producteur

CODGEO

Code INSEE, découpage géographique au 01/01/2011

Toutes tables

INSEE

LIBGEO

Nom de la commune, découpage géographique au 01/01/2011

Toutes tables

INSEE

CODE_DEPT

Département

Toutes tables

INSEE

CATAEU2010

Catégorie de communes dans le zonage en aires urbaines 2010

Table d’appartenance des communes (2011)

INSEE

REG

Région

Table d’appartenance des communes (2011)

INSEE

ARR

Arrondissement

Table d’appartenance des communes (2011)

INSEE

CV

Canton de ville

Table d’appartenance des communes (2011)

INSEE

UU2010

Unité urbaine 2010

Table d’appartenance des communes (2011)

INSEE

AU2010

Aire urbaine 2010

Table d’appartenance des communes (2011)

INSEE

ZE2010

Zone d’emploi 2010

Table d’appartenance des communes (2011)

INSEE

EPCI

EPCI

Table d’appartenance des communes (2011)

INSEE

P09_ACT1564

Actifs 15-64 ans en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

P09_CHOM1564

Chômeurs 15-64 ans en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

P09_ETUD1564

Élèv. Étud. Stag. non rémunérés 15-64 ans en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

P09_RETR1564

Retraités Préretraités 15-64 ans en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_ACT1564_CS1

Actifs 15-64 ans Agriculteurs exploitants en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_ACT1564_CS2

Actifs 15-64 ans Artisans, Comm., Chefs entr. en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_ACT1564_CS3

Actifs 15-64 ans Cadres, Prof. intel. sup. en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_ACT1564_CS4

Actifs 15-64 ans Prof. intermédiaires en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_ACT1564_CS5

Actifs 15-64 ans Employés en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_ACT1564_CS6

Actifs 15-64 ans Ouvriers en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

P09_EMPLT

Emplois au LT en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_EMPLT_AGRI

Emplois au LT Agriculture en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_EMPLT_INDUS

Emplois au LT Industrie en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_EMPLT_CONST

Emplois au LT Construction en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_EMPLT_CTS

Emplois au LT Commerce, Transports, Services divers en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

C09_EMPLT_APESAS

Emplois au LT Adm publique, Enseignement, Santé, Act sociale en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

P09_ACTOCC

Actifs occupés 15-64 ans en 2009

Base Emploi - population active en 2009

INSEE

P09_POP

Population en 2009

Base Évolution et structure de la population en 2009

INSEE

P09_POP0014

Pop 0-14 ans en 2009

Base Évolution et structure de la population en 2009

INSEE

P09_POP1529

Pop 15-29 ans en 2009

Base Évolution et structure de la population en 2009

INSEE

P09_POP3044

Pop 30-44 ans en 2009

Base Évolution et structure de la population en 2009

INSEE

P09_POP4559

Pop 45-59 ans en 2009

Base Évolution et structure de la population en 2009

INSEE

P09_POP6074

Pop 60-74 ans en 2009

Base Évolution et structure de la population en 2009

INSEE

P09_POP75P

Pop 75 ans ou plus en 2009

Base Évolution et structure de la population en 2009

INSEE

C09_ACTOCC15P_ILT1

Nombre d’actifs travaillant dans leur commune (ou arrondissement municipal) de résidence

Base Mobilités professionnelles en 2009

INSEE

C09_ACTOCC15P_ILTAUT

Nombre d’actifs travaillant hors de leur commune (ou arrondissement municipal) de résidence

Base Mobilités professionnelles en 2009

INSEE

C09_ACTOCC15P

Total  : nombre d’actifs de 15 ans ou plus ayant un emploi

Base Mobilités professionnelles en 2009

INSEE

Potentiel.Financier

Potentiel financier des communes

Potentiel financier

DGCL

dotation.globale.de.fonctionnement

Dotation globale de fonctionnement des communes en 2011

Données comptables et fiscales des collectivités locales

DGCL

Nombre.de.foyers.fiscaux

Nombre de foyers fiscaux dans la commune en 2011

L’impôt sur le revenu par collectivité territoriale

Ministère de l’économie

Revenu.fiscal.de.référence.des.foyers.fiscaux

Revenu fiscal de référence de l’ensemble des foyers imposés sur la commune

L’impôt sur le revenu par collectivité territoriale

Ministère de l’économie

Impôt.net..total.

Impôt net total sur la commune

L’impôt sur le revenu par collectivité territoriale

Ministère de l’économie

Nombre.de.foyers.fiscaux.imposables

Nombre de foyers fiscaux imposables sur la commune

L’impôt sur le revenu par collectivité territoriale

Ministère de l’économie

superficie

Superficie (km²)

Geofla®Communes édition 2011 (France Métropolitaine)

IGN

Bideau, Ysebaert, 2022

Liste des variables de la base DAC (2011-2022)

Ce tableau détaille les codes et descriptions des variables contenues dans la base DAC (Données Agrégées des Communes) 2011-2022.

Tableau annexe 2  : Les variables présentes dans la base de données DAC 2011-2022

Nom de la variable

Description

CODGEO

Code INSEE, découpage géographique au 01/01/2011

LIBGEO

Nom de la commune, découpage géographique au 01/01/2011

CODE_DEPT

Département

CATAEU2010

Catégorie de communes dans le zonage en aires urbaines 2010

REG

Région

ARR

Arrondissement

CV

Canton de ville

UU2010

Unité urbaine 2010

AU2010

Aire urbaine 2010

ZE2010

Zone d’emploi 2010

EPCI

EPCI

P09_ACT1564

Actifs 15-64 ans en 2009

P09_CHOM1564

Chômeurs 15-64 ans en 2009

P09_ETUD1564

Élèv. Étud. Stag. non rémunérés 15-64 ans en 2009

P09_RETR1564

Retraités Préretraités 15-64 ans en 2009

C09_ACT1564_Agr

Actifs 15-64 ans Agriculteurs exploitants en 2009

C09_ACT1564_ArtCom

Actifs 15-64 ans Artisans, Comm., Chefs entr. en 2009

C09_ACT1564_Cadr

Actifs 15-64 ans Cadres, Prof. intel. sup. en 2009

C09_ACT1564_ProfInt

Actifs 15-64 ans Prof. intermédiaires en 2009

C09_ACT1564_Empl

Actifs 15-64 ans Employés en 2009

C09_ACT1564_Ouvr

Actifs 15-64 ans Ouvriers en 2009

P09_EMPLT

Emplois au LT en 2009

C09_EMPLT_AGRI

Emplois au LT Agriculture en 2009

C09_EMPLT_INDUS

Emplois au LT Industrie en 2009

C09_EMPLT_CONST

Emplois au LT Construction en 2009

C09_EMPLT_CTS

Emplois au LT Commerce, Transports, Services divers en 2009

C09_EMPLT_APESAS

Emplois au LT Adm publique, Enseignement, Santé, Act sociale en 2009

P09_ACTOCC

Actifs occupés 15-64 ans en 2009

P09_POP

Population en 2009

P09_POP0014

Pop 0-14 ans en 2009

P09_POP1529

Pop 15-29 ans en 2009

P09_POP3044

Pop 30-44 ans en 2009

P09_POP4559

Pop 45-59 ans en 2009

P09_POP6074

Pop 60-74 ans en 2009

P09_POP75P

Pop 75 ans ou plus en 2009

C09_ACTOCC_IN

Nombre d’actifs travaillant dans leur commune (ou arrondissement municipal) de résidence

C09_ACTOCC_OUT

Nombre d’actifs travaillant hors de leur commune (ou arrondissement municipal) de résidence

C09_ACTOCC

Total  : nombre d’actifs de 15 ans ou plus ayant un emploi

P11_POT_FIN

Potentiel financier des communes

P11_DGF

Dotation globale de fonctionnement des communes en 2011

P11_FoyFisc

Nombre de foyers fiscaux dans la commune en 2011

P11_Rev_Fisc

Revenu fiscal de référence de l’ensemble des foyers imposés sur la commune

P11_IMP_NET

Impôt net total sur la commune

P11_FoyFisc_Imp

Nombre de foyers fiscaux imposables sur la commune

superficie

Superficie (km²)

ZAU_POL

Petit pôle et couronne de petits pôles (catégories 221 et 222 du zonage en aires urbaines (OUI/NON)

ZAU_RUR

Communes n’appartenant à la couronne d’aucun pôle (catégories 300 et 400 du zonage en aires urbaines (OUI/NON)

ZAU_MAR_SP

Marges sans pôle (catégories 222, 300 et 400 du zonage en aires urbaines (OUI/NON)

ZAU_MAR

Rural profond + petits pôles et couronnes (catégories 221, 222, 300 et 400 du zonage en aires urbaines (OUI/NON)

ZAU_PERI

Périurbain de grands pôles (catégories 112 et 120 du zonage en aires urbaines (OUI/NON)

ZAU_AU

Typologie regroupée basées sur les aires urbaines  : GrdAirUrb (catégories 111, 112, 120), AirUrb (211, 212, 221, 222) et Autres (300, 400)

FUSION

Est-ce que la commune a fusionné entre 2011 et aujourd’hui (OUI/NON)

ChefLieu

Commune nouvelle  : Statut de commune chef-lieu (O =OUI, N =NON)

ComDLG

Commune nouvelle  : Statut de Commune déléguée (O =OUI, N =NON)

FusDate

Date d’effet de la création de commune nouvelle

FusPhas

Phase dans le processus de fusion (phase 1 = 2011-2015, 2 = 2015-2016, 3 = 2016-2017, 4 = 2017-2018, 5 = 2018-2020, 6 = 2020-2022

COM_NOUV

Est-ce que la commune est devenue une commune nouvelle (OUI/NON)

CODGEO_new

Code INSEE, découpage géographique le plus récent

LIBGEO_new

Nom de la commune, découpage géographique le plus récent

P09_CHOM1564_RT

Taux de chômage des 15-64 ans ( %)

P09_ETUD1564_RT

Part des étudiants, stagiaires, non rémunérés dans les actifs de 15-64 ans ( %)

P09_RETR1564_RT

Part des retraités et pré-retraités dans les actifs de 15-64 ans ( %)

C09_ACT1564_Agr_RT

Part des agriculteurs dans les actifs de 15-64 ans ( %)

C09_ACT1564_ArtCom_RT

Part des artisans, comm., chefs entr. dans les actifs de 15-64 ans ( %)

C09_ACT1564_Cadr_RT

Part des cadres, prof. intel. sup. dans les actifs de 15-64 ans ( %)

C09_ACT1564_ProfInt_RT

Part des prof. intermédiaires dans les actifs de 15-64 ans ( %)

C09_ACT1564_Empl_RT

Part des employés dans les actifs de 15-64 ans ( %)

C09_ACT1564_Ouvr_RT

Part des ouvriers dans les actifs de 15-64 ans ( %)

C09_EMPLT_AGRI_RT

Part de l’agriculture dans l’emploi au lieu de travail ( %)

C09_EMPLT_INDUS_RT

Part de l’industrie dans l’emploi au lieu de travail ( %)

C09_EMPLT_CONST_RT

Part de la construction dans l’emploi au lieu de travail ( %)

C09_EMPLT_CTS_RT

Part du commerce, transports, services divers dans l’emploi au lieu de travail ( %)

C09_EMPLT_APESAS_RT

Part de l’adm publique, enseignement, santé, act sociale dans l’emploi au lieu de travail ( %)

P09_POP0014Y_RT

Part des 0-14 ans dans la population totale ( %)

P09_POP1529Y_RT

Part des 15-29 ans dans la population totale ( %)

P09_POP3044Y_RT

Part des 30-44 ans dans la population totale ( %)

P09_POP4559Y_RT

Part des 45-59 ans dans la population totale ( %)

P09_POP6074Y_RT

Part des 60-74 ans dans la population totale ( %)

P09_POP75PY_RT

Part des 75 ans et plus dans la population totale ( %)

C09_ACTOCC_IN_RT

Part des actifs occupés travaillant dans leur commune de résidence ( %)

C09_ACTOCC_OUT_RT

Part des actifs occupés travaillant hors de leur commune de résidence ( %)

C09_EMP_CONC_RT

Concentration d’emploi au lieu de travail (nombre d’actifs occupés = 100)

P11_POT_FIN_RT

Potentiel financier par habitant (euros)

P11_DGF_RT

Dotation globale de fonctionnement par habitant (euros)

P11_Rev_Fisc_RT

Revenu fiscal de référence par habitant (euros)

P11_IMP_NET_RT

Impôt net par habitant (euros)

P11_FoyFisc_Imp_RT

Pourcentage de foyers fiscaux imposables

FusDate_ChefLieu

Date d’effet de la création de la commune nouvelle pour la commune chef-lieu [spécifique df_new]

FusPhas_ChefLieu

Phase dans le processus de fusion, pour la commune chef-lieu [spécifique df_new]

NbrComFus

Nombre de communes fusionnantes au sein de la commune nouvelle [spécifique df_new]

Bideau, Ysebaert, 2022

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Notes

1 Particulièrement avec les lois MAPTAM et NOTRe ("Loi n° 2014-58 du 27 janvier 2014 de modernisation de l’action publique territoriale et d’affirmation des métropoles", 2014 ; "Loi n° 2015-991 du 7 août 2015 portant nouvelle organisation territoriale de la République", 2015).

2 Pour une présentation plus complète du package, voir en ligne. URL : https://antuki.github.io/COGugaison/articles/COGugaison.html ainsi qu’un partenariat récent avec l’Observatoire des Territoires, [en ligne]. URL : https://www.observatoire-des-territoires.gouv.fr/kiosque/2021-article-un-diagnostic-de-cog-en-deux-clics. Précisons également que le package a été publié à partir de 2017, c’est-à-dire après le début de nos travaux sur les communes nouvelles et la réalisation de notre base de données, raison pour laquelle nous ne l’avons pas forcément utilisé dans notre démarche.

3 Une version du texte de ce data paper est publiée au format RMarkdown (.Rmd) avec le dépôt de données, de manière à documenter le code nécessaire à la reproduction de la démarche. L’ensemble est disponible dans la collection de Cybergeo hébergée dans le dataverse d’Harvard : https://doi.org/10.7910/DVN/TOOP4N.

4 L’exemple le plus typique est le cas de la commune de l’Oudon, qui a changé plusieurs fois de code officiel, cf. plus bas pour davantage de détails.

5 Nous désignons ainsi les communes ayant participé à la fusion, parfois appelées également communes "historiques" ; le terme de "commune nouvelle", inscrit dans la loi, désigne la nouvelle entité, après la fusion.

6 La mention d’un millésime ne signifie d’ailleurs pas qu’il s’agisse de données recensées sur cette année précisément puisque le recensement général est aujourd’hui calculé à partir des données issues de cinq enquêtes, le millésime correspondant à l’année médiane ; cf. les précisions de l’INSEE en ligne. URL : https://www.insee.fr/fr/metadonnees/source/serie/s1321/documentation-methodologique. Les tables de l’INSEE utilisées sont au millésime 2009 mais les tables concernant les données fiscales sont en général au millésime 2011, la collecte des données se faisant différemment.

7 Il suffit de sélectionner les variables en question au sein du fichier meta.xlsx puis de relancer l’ensemble du code.

8 Les tables de passages de l’INSEE comprennent les fusions du 2 janvier de l’année indiquée jusqu’au 1er janvier de l’année suivante inclus. Par exemple, la première table de passage, publiée en 2016 et appelée table de passage "2015" comprend toutes les fusions du 2 janvier 2015 au 1er janvier 2016.

9 À noter que la variable de superficie n’a pas été importée mais calculée à partir des données de l’IGN.

10 Depuis quelques années, la table des fusions de l’année précédente est publiée vers le mois de janvier, celle "de passage" 2003-xxxx et celle "d’appartenance" quelques semaines après.

11 Le statut de commune nouvelle a été presque unanimement plébiscité dans le cas de fusions communales depuis 2012. On peut noter comme exception le cas jusqu’ici unique de Fontenoy-le-Château (Vosges), commune nouvelle créée au 1er janvier 2013 mais dont la fusion a été transformée en fusion simple le 7 janvier de la même année.

12 Les fichiers fournis par l’INSEE ne sont pas formatés de façon homogène, nécessitant des conversions de format. Par exemple, les dates sont renseignées au format texte jusqu’à 2017 et au format date à partir de 2018. Nous avons préalablement converti les champs date au format texte pour l’ensemble des fichiers. Cela signifie qu’en cas de mise à jour des données ou de modification de l’usage du code par un utilisateur, il faudra de nouveau convertir les dates au format texte au préalable. Ces informations ont été regroupées au sein d’un seul objet. Dans certains cas, une date peut ne pas être renseignée car il s’agit, par défaut, de la valeur au 1er janvier de l’année suivante. Ces champs ont alors été complétés, suivant les informations sur les données manquantes dans la documentation des fichiers INSEE disponibles ici).

13 Les variables dédiées aux chefs-lieux et aux communes déléguées (codes ChefLieu et ComDLG) ne sont pas inclues dans le jeu de données aux géographies récentes, car non adaptées à ce niveau de granularité géographique. D’autre part, la catégorie de Zonage en Aires Urbaines n’est plus disponible à partir de 2021. À l’inverse, quelques variables sont spécifiques à la base df_new, comme le nombre de communes ayant participé à la création d’une commune nouvelle (NbrComFus).

14 D’autres couches peuvent être aisément réalisées à partir des données d’appartenance aux régions, intercommunalités ou autres, contenues dans les jeux de données cités plus haut.

15 Dans le cas de fusions successives, nous avons préféré considérer que celles-ci avaient eu lieu en une fois. Par exemple, la commune de Auneau-Bleury-Saint-Symphorien (Eure-et-Loir) est issue officiellement de la fusion de deux communes : Auneau et Bleury-Staint-Symphorien au 1er janvier 2016 mais cette dernière commune est elle-même le résultat d’une fusion au 1er janvier 2012 entre Bleury et Saint-Symphorien. Nous avons donc considéré, dans une logique d’analyse plutôt qu’administrative, que la commune nouvelle était le résultat de la fusion de trois communes. Ces cas particuliers restent relativement anecdotiques d’un point de vue statistique.

16 Dans le cas de fusions successives, la commune nouvelle est présentée comme ayant été créée à la date de fusion de la commune aujourd’hui chef-lieu.

17 Ce zonage est désormais remplacé par le zonage en aires d’attraction des villes (et n’est donc plus disponible pour les géographies administratives depuis le 1er janvier 2021). Cependant, il reste pertinent ici puisqu’il s’agit du zonage disponible pour l’année de référence avant fusion (2011).

18 Pour faciliter la lisibilité, les valeurs du centile le plus élevé ont été supprimées de la représentation graphique.

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Table des illustrations

Titre Figure 1  : Schéma général de la construction de la base de données
Crédits Bideau, 2022
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/39387/img-1.png
Fichier image/png, 120k
Titre Graphique 1  : Nombre de communes fusionnantes en fonction de l’année de fusion
Crédits Bideau, 2022
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/39387/img-2.png
Fichier image/png, 6,2k
Titre Figure 2  : Communes nouvelles (2012-2022) par phases
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/39387/img-3.png
Fichier image/png, 367k
Titre Graphique 2  : Répartition des communes fusionnantes ou non en fonction des catégories d’aire urbaine
Crédits Bideau, 2022
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/39387/img-4.png
Fichier image/png, 17k
Titre Figure 3  : Communes fusionnantes et communes peu peuplées  : des phénomènes distincts (2012-2022)
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/39387/img-5.png
Fichier image/png, 299k
Titre Figure 4  : Part des 75 ans et plus dans la population des communes, distribuées par phases pour les communes fusionnantes
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/39387/img-6.png
Fichier image/png, 31k
Titre Figure 5  : Dotation Globale de Fonctionnement (DGF) par habitant des communes, distribuées par phases pour les communes fusionnantes
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/39387/img-7.png
Fichier image/png, 37k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Gabriel Bideau et Ronan Ysebaert, « Data paper  : Les communes nouvelles françaises (2012-2022)  : une méthode pour l’analyse de données à l’échelon municipal selon des limites évolutives », Cybergeo: European Journal of Geography [En ligne], Data papers, document 1027, mis en ligne le 04 août 2022, consulté le 14 août 2022. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/39387 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cybergeo.39387

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Auteurs

Gabriel Bideau

Université Paris Cité – UMR Géographie-Cités 8504, CNRS, Campus des Grands Moulins, Bâtiment Olympe de Gouges, 8, place Paul Ricœur, F-75013 Paris, France
gabriel.bideau@gmail.com

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Ronan Ysebaert

Université Paris Cité – UMS 2414, Riate, Campus des Grands Moulins, Bâtiment Olympe de Gouges, 8, place Paul Ricœur, F-75013 Paris, France
ronan.ysebaert@cnrs.fr

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