1Les données de cet article sont librement accessibles dans la commmunauté Cybergeo de Zenodo : DOI : 10.5281/zenodo.17590908
2Ces dernières décennies, la notion de précarité s’est largement répandue dans les discours politiques comme dans les tribunes médiatiques, sans qu’on sache toujours très bien comment elle est mesurée ni ce qui la définit. Si chacun s’entend pour dire que la notion est complexe, qu’elle recouvre plusieurs dimensions de l’existence, une chose semble à peu près certaine : si la précarité connaît autant de « succès », c’est malheureusement qu’elle renvoie à des situations individuelles de fragilité de plus en plus courantes et en progression. De nombreux indicateurs semblent aller en ce sens et confirmer l’importance de la précarité en France : selon l’Insee, en 20181, 8,1 millions de foyers (dont 3,3 millions de retraités) vivent sous le seuil de pauvreté2, 2,7 millions de personnes sont au chômage (au sens du BIT), ou encore 1,9 million de foyers bénéficient du Revenu de Solidarité Active (RSA). Ainsi, qu’elle renvoie à la pauvreté monétaire, au risque de devenir pauvre, ou bien à une instabilité socio-économique, voire à une incertitude existentielle, la précarité touche une population hétérogène, des étudiants aux retraités, en passant par les actifs. Elle se traduit par une difficulté d’accès au travail, au logement, à certaines ressources essentielles et s’emploie désormais pour décrire des formes d’insécurité relatives à des besoins quotidiens (précarité alimentaire, énergétique, etc.). Si des sociologues comme Castel (1995) ou Paugam (2009) ont souligné sa multi dimensionnalité, ils montrent aussi le rapport que la précarité entretient avec la remise en cause de la société du salariat et l’injonction à une flexibilité du travail toujours plus forte. C’est à cette dimension-là, de la précarité comme un en deçà de l’emploi, que cet article s’intéresse en priorité. Cette notion est indissociable du contexte des pays capitalistes avancés, et a fortiori européens. Non pas qu’il n’y aurait pas de précarité ailleurs dans le monde, bien au contraire, mais plutôt car la notion émerge de la constatation d’un écart entre une situation historique « fordiste » – dans laquelle tout un système de droits est conquis dans le salariat – et la dégradation du marché de l’emploi à partir des années 1980, avec la montée du chômage et l’apparition de nouvelles formes d’emploi, s’éloignant du salariat et du contrat à durée indéterminée (CDI) (Bresson, 2011 ; Neilson, Rossiter, 2008 ; Waite, 2009).
3Pourtant, la précarité reste souvent présentée dans le contexte européen comme un phénomène généralisé, et elle a été, à quelques exceptions près (Zaepfel, 2014), peu saisie d’un point de vue spatial et géographique. Les géographes se sont plutôt intéressés à la façon dont la concentration de la pauvreté participe aux dynamiques de ségrégation à l’intérieur des villes, notamment dans les plus grandes (Rhein, 1998 ; Préteceille 2009 ; Fleury et al., 2012 ; Ribardière 2019). Ils ont aussi étudié les mutations du salariat, en particulier dans les villes marquées par la décroissance urbaine, pour souligner comment le processus de mondialisation a contribué à la mise à l’écart de certaines villes alors que se déployait une société post-fordiste, à la fois marquée par un nouveau cycle d’innovation et par un encouragement à davantage de flexibilité dans le monde du travail (Davezies, Talandier, 2015).
4Fort de ce constat, cet article interroge la dimension spatiale de la précarité dans le système urbain français, appréhendée à l’aide d’une série d’indicateurs relatifs à l’éloignement des populations à l’emploi et au développement d’une société du travail flexible. La précarité ne se manifeste pas indépendamment des caractéristiques des villes, de leur histoire et de leur trajectoire socio-économique. Plus précisément, cet article cherche à répondre à deux questions : dans quelle mesure la précarité se manifeste-t-elle de manière différenciée selon la taille des villes, traduisant alors un effet hiérarchique ? L’analyse de la précarité inter-urbaine révèle-t-elle des effets de voisinage entre les villes, indiquant des effets régionaux ? Pour répondre à ces questions, cet article prend appui sur l’exploitation des données du recensement de la population, de la caisse d’allocations familiales et des impôts, et mobilise des méthodes statistiques multivariées et d’analyse spatiale (autocorrélation spatiale)3.
5Parce qu’elle revêt justement plusieurs dimensions et qu’elle peut se confondre avec des situations relativement proches les unes des autres – instabilité, vulnérabilité, pauvreté, etc. –, la notion de précarité demande quelques clarifications. Pour Bresson (2020), « la précarité est une catégorie générale, qui recouvre toute la diversité des situations sociales “à problèmes” » (p. 15). Elle peut renvoyer à des populations particulières identifiées par un degré de pauvreté notamment monétaire, et à un risque de devenir pauvre. Elle peut aussi renvoyer à une instabilité socio-économique, voire à une incertitude existentielle qui touche toutes les couches de la population. Souvent associée à la notion de pauvreté, la précarité recouvre une dimension dynamique et désigne le risque pour un individu de voir sa situation sociale se dégrader. Elle relève de l’incertitude, de l’instabilité d’une situation dans une société en mouvement. Pour Cingolani (2023), la précarité est synonyme d’une manifestation spécifique de la pauvreté. Bresson (2020) rappelle aussi que la notion est associée à la pauvreté, au manque, au dénuement, mais aussi à la marginalité, l’exclusion, la déviance, l’assistance. Pierret (2013) rattache plutôt la précarité à des formes de désaffiliation sociale et aux effets négatifs de l’individualisme : « La précarité est une production de la modernité, elle constitue depuis le début de la société industrielle la “condition de l’homme moderne”. L’individualisme en rendant l’homme autonome le rend également vulnérable, précaire. » (§ 25).
6La définition de la précarité et des personnes précaires renvoie aussi à des objets scientifiques et politiques : Pierret (2013) précise que l’usage du terme précarité en France renvoie à des politiques publiques, suite aux rapports Oheix (1981) et Wresinski (1987), qui ont cherché à répondre aux enjeux de pauvreté apparus dans les années 1980 avec l’augmentation du chômage, et ont abouti à la création du revenu minimum d’insertion (RMI). Pierret souligne l’écart qui existe entre pauvreté et précarité : pour lui, la précarité renvoie au « au délitement des liens sociaux, mais également des cadres intégrateurs et, plus largement, aux mutations de la société ». Ces politiques publiques ont d’ailleurs été analysées comme des mécanismes de contrôle et de dénomination qui affectent profondément les individus identifiés comme « précaires » (Paugam, 1998 ; Paugam et al., 2011). Castel évoque la vulnérabilité sociale, l’insécurité sociale pour décrire « une réalité sociale dominée par l’incertitude du lendemain : le travail ne donne plus à l’individu un statut assuré » (Castel, 2003 in Pierret, 2013), et attribue cette précarisation au « détricotage du salariat et notamment à l’effritement du système de protection sociale » (Castel, 2003 in Pierret, 2013). Il recommande de ne pas uniquement se focaliser sur les exclus du travail, mais sur les processus de précarisation qui affectent l’ensemble du fonctionnement de la société.
7Qui sont les personnes les plus touchées par les processus de précarisation ? Pour Bresson (2020), les précaires sont divers, allant des bénéficiaires de certains minima sociaux, aux personnes sans domiciles, vagabonds, handicapés, invalides, ou encore personnes âgées. Pierret (2013) différencie trois catégories de personnes dans la société de la précarité : les protégés, les précarisables et les précarisés. Les protégés sont par exemple les employés dans la fonction publique ou appartiennent à la grande bourgeoisie. Les précarisables dépendent d’un emploi qui peut être interrompu à tout moment : employés de sociétés sous-traitantes dans l’industrie ou dans les services peu qualifiés, leur entreprise peut fermer à tout moment ou les licencier. Les précarisés, quant à eux, ont déjà perdu leur emploi. Pierret (2013) citant Dubet (2010) ajoute que « la précarité est une production de la société des chances, d’une société qui sélectionne ». Le numéro 17 de la revue Carnets de géographes, paru en 2023, examine comment les transformations dans le monde du travail contribuent à la fabrication de populations précaires.
8Cingolani (2023) montre que la généralisation dans les années 1990 du travail intérimaire s’inscrit directement dans de nouvelles formes de régulation du travail qui remettent en cause l’organisation de la société salariale autour d’emplois stables et sont source de précarité. Il souligne d’ailleurs la façon dont le travail temporaire a été dans les années 1970 « l’expression la plus manifeste de la nouveauté d’un certain nombre de formes d’emplois émergentes ». Selon Castel (1995) avec la multiplication des formes particulières d’emploi, « Une vulnérabilité de masse se développe, qui fait ressurgir la vieille obsession populaire d’avoir à vivre “au jour la journée” ». En miroir du salariat, il évoque alors le développement d’un précariat comme une « condition sous laquelle la précarité devient un registre propre de l’organisation du travail » (Castel, 2011), ce qui peut généraliser des situations de désaffiliation (Martin, 2018, 2019).
9Ripoll (2023) souligne le fait que, chez les géographes, la question du travail est longtemps restée relativement marginale. Leurs préoccupations étaient plutôt dirigées vers l’évolution des systèmes productifs et leur rapport aux territoires. Un tournant s’amorce à partir des années 1990 alors que le mouvement de désindustrialisation s’intensifie et que s’affirment des politiques plus néolibérales : la géographie sociale aborde ainsi la question du travail en s’intéressant aux mouvements de chômeurs, aux mouvements anti-mondialisation (Ripoll, 2023) ou à la disjonction entre lieu d’emploi et lieu de résidence (Wenglenski, 2004). Plus récemment, des travaux de géographie se sont penchés sur des catégories de travailleurs subalternes ou précaires (Raimbault, 2020), comme les chauffeurs-livreurs (Burban, 2023 ; Rème-Harnay, 2023) ou encore les éleveurs (Petit et al., 2023).
10Depuis une vingtaine d’années, d’autres travaux ont interrogé les effets spatiaux de la mondialisation et de la désindustrialisation sur l’emploi local, en privilégiant une entrée par la décroissance démographique des villes. Les travaux sur la décroissance urbaine (Turok, Mykhnenko, 2007 ; Audirac et al., 2012 ; Wiechmann, Wolff, 2013 ; Pallagst et al., 2015 ; Pumain et al., 2015) notamment en France (Chouraqui, 2021 ; Miot, 2012 ; Wiechmann, Wolff, 2013) se sont intéressés à la façon dont la réorganisation du travail dans la société post-industrielle affecte les territoires des pays anciennement industrialisés. En France, ces travaux montrent que l’écart s’est creusé depuis les années 1990 entre les métropoles dans lesquelles se concentrent les emplois tertiaires à haute valeur ajoutée, et les villes petites et moyennes caractérisées à la fois par des spécialisations industrielles issues de la période fordiste, et par des emplois tertiaires de l’administration ou des services et commerces à la population rarement très qualifiés (Courcelle et al., 2016 ; Gourdon et al., 2024 ; Oheix, 1981). À titre d’exemple, dans le domaine de l’industrie textile, Bretagnolle et al. (2019) ont montré comment la décroissance de l’emploi a réduit le nombre de villes françaises spécialisées dans l’industrie textile de 1 165 en 1968 à 580 en 2015. Si certains travaux invitent à rester prudents à propos de l’opposition quasi-systématique, dans les discours, entre les dynamiques métropolitaines d’un côté et celles des autres villes d’un autre (Bouba-Olga, 2017 ; Bouba-Olga, Grossetti, 2019), il n’en demeure pas moins qu’une large partie de ces villes petites ou moyennes peinent à se reconvertir et à attirer de nouvelles populations. En plus de cette situation, dans le domaine des services publics, l’adoption, depuis la fin des années 1990, par les gouvernements successifs de réformes prônant le nouveau management public a accéléré les fermetures de services, tels que les collèges, les gendarmeries, les tribunaux, ou encore les services de chirurgie (de Legge, 2011 ; Conti et al., 2020). Ces fermetures, qui se sont produites dans l’ensemble des villes, ont plus affecté les villes petites et parfois moyennes où ces services constituaient un ressort économique important (Baudet-Michel et al., 2019). Les travaux sur la décroissance urbaine ont mis en évidence le caractère multidimensionnel de la décroissance et ont souligné les impacts négatifs de la décroissance de l’emploi sur la présence des commerces, des services (Friedrichs, 1993 ; Miot, 2012 ; Baudet-Michel et al., 2019). Sans évoquer directement la précarité, ces travaux mettent néanmoins en avant les processus qui peuvent la déclencher en soulignant combien la société néo-libérale et les modalités d’emploi des sociétés post-industrielles fragilisent les villes éloignées des réseaux mondialisés (Pallagst et al., 2015). Ils rejoignent ceux des économistes régionaux qui montrent le rôle structurant des villes petites et moyennes dans les dynamiques économiques locales (Zuliani, 2004 ; Tallec, Zuliani, 2012 ; Talandier, Jousseaume, 2013 ; Bouba-Olga, Grossetti, 2015).
11Les espaces de la précarité urbaine ont été peu documentés à l’échelle de l’ensemble du territoire national. En revanche, les espaces de la pauvreté monétaire ont été étudiés (Bresson, 2020 ; Ribardière, 2018) et reconnus en termes d’action publique, avec l’existence de zonages spécifiques. Conçus pour être des territoires cibles de la politique de la ville, les quartiers prioritaires de la politique de la ville, définis en 2014, en fournissent un bon exemple. Ces quartiers sont caractérisés par un écart de développement économique et social marqué avec le reste des agglomérations dans lesquelles ils sont situés ; ils sont définis par le revenu médian de leurs habitants par unité de consommation, plus faible que dans le reste des unités urbaines environnantes. Au 1er janvier 2024, 1 362 quartiers en France métropolitaine et 140 dans les départements et régions d’outre-mer sont recensés. L’Insee4 a bien montré que la pauvreté monétaire y était plus présente qu’ailleurs, et les quartiers prioritaires rendent compte de dynamiques sociales différenciées. Gilbert (2024) démontre cependant que, même dans ces quartiers, la précarité est multidimensionnelle, et pas seulement monétaire, à l’image des autres quartiers de résidence des classes populaires. Les quartiers prioritaires sont aussi centraux, et sont présents dans toutes les villes, grandes, petites ou moyennes : Dupuy le Bourdèlles (2018) montre que le déploiement des quartiers prioritaires depuis 2014, notamment à Châtellerault, se fait avec difficulté, les dispositifs d’accompagnement étant d’abord conçus pour les espaces de banlieues construits autour des grands ensembles.
12La multi dimensionnalité de la précarité rend impossible une définition unique. Elle renvoie à des conditions d’emploi et de travail moins favorables, à un niveau de vie insuffisant ou instable, à des difficultés d’accès à des biens de consommation, à des limitations pour s’alimenter, se loger, se soigner ou encore se chauffer. Dans les approches quantitatives, les analyses cherchent à estimer la part de populations précaires et à recueillir leurs caractéristiques sociales, à partir de données de recensement ou au moyen de questionnaires portant sur des échantillons (types de population spécifiques). Le seuil de pauvreté, les conditions de logement, d’emploi, de santé, de loisirs, le niveau de diplôme, le lieu de résidence, la composition ou le statut familial sont autant d’indicateurs qui permettent de classer dans ou hors de la précarité les individus enquêtés. Des indicateurs synthétiques, dits de « deprivation » ou de « défaveur », ont aussi été développés, notamment dans le champ de la géographie de la santé (Townsend, 1987 ; Carstairs, Morris, 1989 ; Pampalon et al., 2012 ; Pampalon, Raymond, 2003). Ainsi, pour démontrer des inégalités de santé entre les comtés écossais, anglais et gallois, Townsend (1987) combine le taux de chômage des hommes, la surpopulation des logements, l’absence de voiture, l’appartenance à une classe sociale défavorisée. L’objectif de son indice est bien de souligner le caractère multidimensionnel de la précarité qui ne peut être résumée à un niveau de revenu. Dans des utilisations plus récentes (Leloup et al., 2005 ; Havard et al., 2008 ; Sass et al., 2006 ; Leloup et al., 2015), cet indice s’appuie sur des résultats d’analyses de données pour obtenir un score qui résume la combinaison d’un grand nombre de variables : il peut combiner des variables qui décrivent l’emploi, les revenus, les logements, le niveau d’éducation, l’accessibilité aux services et équipements collectifs.
13Au terme de cet état de la question, il apparaît clairement que la précarité ne peut être approchée dans toutes ses dimensions à la fois. On retiendra néanmoins qu’à l’origine, les situations de précarité semblent prendre leur source dans « l’en deçà de l’emploi » (Castel, 2011) et donnent lieu à une forme d’institutionnalisation. En retenant cette entrée-ci, trois principales dimensions la définissent : la relative désaffiliation à la société salariale, la pauvreté monétaire, et l’éloignement à un emploi stable (CDI). Les travaux menés se concentrent souvent sur l’une ou l’autre de ces dimensions. Se pose par conséquent la question de savoir comment la combinaison de ces trois dimensions pourrait enrichir notre connaissance de la précarité, et en particulier sa géographie. C’est le défi que tente de relever cet article.
- 5 Notre choix résulte d’un travail exploratoire sur une acception plus large de la précarité prenant (...)
- 6 CASD : Centre d’accès sécurisé aux données.
14Pour saisir les formes de désaffiliation à la société salariale et de « l’en deçà de l’emploi » (Castel, 1994, 2011) qui se manifestent aujourd’hui, nous avons retenu huit indicateurs renvoyant à une acception de la précarité suivant trois dimensions5. Elles ont été définies, a priori, en fonction des trois sources de données mobilisées (CASD6, encadré 1) et de la signification des indicateurs.
15La première dimension de la précarité cherche à capter ce que nous appelons les « marges de la société salariale ». Elle privilégie une entrée par certaines aides sociales qui ont été pensées comme une prise en charge partielle de la désaffiliation au marché de l’emploi (liée à la perte d’un emploi ou à l’incapacité à l’assurer en raison d’un handicap), voire une incitation au retour à l’emploi dans les cas des personnes très éloignées du travail salarié (Castel, 2013). À partir des données produites et compilées par la Caisse nationale d’allocations familiales, nous avons sélectionné deux dispositifs pour éclairer cette dimension : le revenu de solidarité active (RSA) et l’allocation aux adultes handicapés (AAH). Le montant maximum du RSA pour une personne seule en 2018 est de 551 euros, et celui de l’AAH de 860 euros, soit des aides qui sont entre un tiers et moitié inférieur au smic en 2018 (1 174 euros net).
- 7 La base FILOSOFI (Fichier localisé social et fiscal) est établie par une agrégation de données fisc (...)
16La deuxième dimension de la précarité, centrée sur la « pauvreté monétaire », concerne plus directement la question des ressources monétaires des foyers et propose une exploitation des données de la Direction générale des Finances publiques produites à l’échelle communale (impôt sur le revenu des Communes de France)7. Deux modalités sont retenues : les foyers actifs pauvres et les foyers retraités pauvres (tableau 1).
17La troisième dimension de la précarité concerne les « marges du Contrat à Durée Indéterminée », et se focalise sur les formes de l’activité dites subalternes (se rapprochant des salariés de l’exécution au sens de l’Insee)8 et les emplois non permanents. Quatre indicateurs sont retenus (Insee) : la proportion de chômeurs selon deux formes (recherche d’emploi « courte » ou « longue »)9 ; la part des travailleurs en intérim pour aborder les conditions d’emploi discontinu et précaire ; et enfin un indicateur synthétique mêlant position professionnelle et condition d’emploi, permettant de saisir plus précisément une forme de travail précaire mêlant discontinuité dans l’emploi (toutes les formes de contrats courts) et une position professionnelle d’exécution dans la hiérarchie interne de l’entreprise.
Tableau 1 : Variables et sources des données
*. Le seuil de 12 000 euros correspond au montant du seuil de pauvreté en 2018.
**. Résulte du croisement de la variable de position professionnelle et de celle de condition d’emploi : 1) position professionnelle (POSP) : manoeuvre, ouvrier spécialisé ; ouvrier qualifié ou hautement qualifié, technicien d’atelier ; employé ; agent de catégorie C de la fonction publique ; 2) variable d’emploi court qui recouvre : contrat d’apprentissage, intérim, emplois aides (contrat d’insertion, …), stagiaires rémunérés en entreprise, autres emplois à durée limitée, CDD, contrat court, saisonnier, vacataire, etc. Source Insee : https://www.insee.fr/fr/information/6051714.
Sources : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019
Encadré 1 : Source des données
Les analyses proposées sont construites à partir de trois sources de données qui correspondent à trois institutions différentes, dont l’accès sécurisé a été garanti par le CASD (Centre d’accès sécurisé aux données). Les règles du secret statistique ont été respectées avec 10 individus minimum par case pour les données du recensement et de la DGFIP (Direction générale des Finances publiques), et de 5 individus pour les données de la Cnaf (Caisse nationale des allocations familiales).
Les deux indicateurs concernant les « marges de la société salariale » ont été construits à partir des données produites par la Cnaf. Le fichier mobilisé via le CASD est ALL STAT FR6 qui correspond à des extractions mensuelles, consolidées à 6 mois. Le mois de décembre 2018 a été retenu. La nature même des dispositifs d’aides sociales de la Caisse d’allocations familiales (notamment le contrôle des ressources et les obligations de rendez-vous) et les situations personnelles de certains allocataires font qu’une partie des bénéficiaires ont une allocation de manière intermittente et ne sont ici pas pris en compte. Il existe aussi un fichier annuel (FAR6, regroupant tous les allocataires sur une année) dont la pérennité n’est pas assurée selon la Caf. Pour l’AAH (Allocation aux adultes handicapés), l’unité statistique de ces fichiers est le « foyer allocataire » (qui correspond à la personne porteuse du dossier Caf, le fichier comprend aussi des informations sur les autres personnes couvertes dans le foyer allocataire) ; pour le RSA, l’unité statistique est la personne couverte.
Les deux indicateurs concernant la « pauvreté monétaire » ont été construits à partir des données sur l’impôt sur le revenu, agrégées à la commune, produites par la DGFIP (Ircom 2019). Ces données donnent la répartition par tranche de foyers fiscaux en 2019 (année fiscale 2018). L’unité statistique est le « foyer fiscal » qui désigne l’ensemble des personnes inscrites sur une même déclaration de revenus.
Les quatre indicateurs « marges du CDI » ont été construits à partir des données du recensement général de la population de l’Insee dans son exploitation principale. L’unité statistique est l’individu, choisi plutôt que le ménage pour appréhender les indicateurs liés à l’emploi et la position sociale sans agrégation intermédiaire au niveau du ménage.
18La diversité des unités statistiques, selon les sources (foyer allocataire, foyer fiscal, individu), a conduit à la mobilisation de dénominateurs spécifiques pour construire les huit indicateurs relatifs (tableau 1). Ces derniers traduisent aussi une idée d’intensité de la précarité.
19Cet article propose de travailler à partir d’une définition fonctionnelle de la ville. Ce choix est motivé par une analyse résolument inter-urbaine et centrée sur la précarité par rapport à l’emploi. Or, les périmètres communaux ou morphologiques ne prennent pas en compte les mobilités pour emploi dans leur définition. De plus, ce travail n’a pas vocation à analyser les différenciations intra-urbaines existantes, déjà abondamment étudiées, alors que les différenciations inter-urbaines restent largement à explorer. Le choix d’une maille fonctionnelle permet à la fois de saisir l’espace densément urbanisé et l’arrière-pays qui lui est relié fonctionnellement et donne la possibilité de s’interroger sur l’existence d’une différenciation de la précarité entre villes plutôt qu’entre quartiers. Parmi les mailles fonctionnelles disponibles, nous avons choisi les aires urbaines (AU dans le texte), du zonage Insee 201010, plutôt que les AAV11 (aire d’attraction des villes) de 2020. En effet, du fait de leur définition, le périmètre des AAV est plus large et comprend environ 94 % de la population nationale, englobant davantage d’espaces ruraux. Le choix a été également fait de conserver l’ensemble du système urbain français, incluant les DROM, ces derniers se distinguant par « des niveaux de vie moyens bien plus faibles qu’en métropole, une pauvreté nettement plus élevée et des conditions de vie relativement dégradées » (Damon, 2023).
20Les trois dimensions de la précarité étudiée concernent plusieurs millions de personnes. La pauvreté monétaire touche 4,8 millions de foyers fiscaux ; ce sont ceux qui gagnent moins de 12 000 euros par an en revenus et salaires, soit un foyer fiscal sur cinq. 3,3 millions de foyers fiscaux retraités sont pauvres et gagnent moins de 12 000 euros par an, soit un foyer fiscal retraité sur quatre. Du côté des aides sociales, 3,9 millions de personnes sont couvertes par le RSA et 1,2 million de foyers allocataires bénéficient de l’AAH. Les formes d’emploi les plus éloignées du salariat en CDI concernent 512 000 personnes sur les 31 millions d’actifs en France, soit 1,6 % des actifs de 15 ans et plus. Les salariés d’exécution peu qualifiés en contrat court sont 1,4 million et représentent 4,5 % des actifs de 15 ans et plus.
21Certaines variables de la précarité (tableau 2) présentent un caractère plus urbain et rejoignent les résultats présentés en partie 1 : le RSA avec 62 ‰ personnes couvertes dans les AU (contre 58,5 ‰ au niveau national et 36,9 ‰ hors AU) et le chômage qu’il soit de longue ou de courte durée. Concernant le RSA, la littérature académique considère que le moindre recours hors AU est lié à des difficultés d’accès à ce type de service et à un déficit d’information sur les conditions d’éligibilité au RSA (Deville, 2015 ; Chareyron, 2018). À l’inverse, certains marqueurs de la précarité se signalent davantage dans les espaces ruraux : les foyers retraités pauvres représentent 27 % des foyers retraités dans les espaces ruraux contre 24 % dans les AU ; la part des salariés d’exécution peu qualifiés en contrat court parmi les actifs est de 5,4 % dans le rural contre 4,3 % dans les AU.
- 12 Somme des distances euclidiennes (normalisées) avec la moyenne.
22Les villes les plus proches du profil moyen12 renvoient à une variété de situations territoriales et de taille urbaine : on trouve une petite ville de 14 000 habitants en Haute-Saône (Luxeuil-les-bains), une ville de 40 000 habitants dans le Calvados (Lisieux), une ville moyenne du sud-ouest (Dax, 66 000 habitants) et deux agglomérations de taille plus importantes (Béthune, 370 000 habitants et Amiens, 300 000 habitants). Ces deux plus grandes agglomérations présentent simplement des écarts au profil moyen relativement importants sur la variable du RSA, avec des scores respectifs de 76 ‰ et 71 ‰.
Tableau 2 : Ordres de grandeur et résumés statistiques des indicateurs de précarité
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Ordres de grandeur à l’échelle nationale (2018)
|
Résumé statistique pour les 789 aires urbaines (2018)
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Variable
|
Population nationale
|
Population AU
|
Population Hors AU
|
Moyenne
|
Min
|
Q1
|
Médiane
|
Q3
|
Max
|
CV
|
|
Nombre de personnes couvertes par le RSA (‰)
|
58,5
|
62,2
|
36,9
|
58,0
|
5,3
|
33,7
|
49,3
|
68,5
|
443,0
|
0,75
|
|
Nombre d’allocataires AAH (‰)
|
17,3
|
17,7
|
14,9
|
22,4
|
1,5
|
16,5
|
21,0
|
27,1
|
67,3
|
0,40
|
|
Part foyers retraités pauvres (%)
|
24,3
|
23,7
|
27,0
|
27,1
|
12,1
|
23,1
|
26,5
|
29,9
|
73,9
|
0,24
|
|
Part foyers actifs pauvres (%)
|
19,5
|
19,4
|
19,6
|
21,9
|
10,7
|
18,7
|
21,4
|
24,6
|
41,7
|
0,22
|
|
Part de l’intérim (%)
|
1,6
|
1,6
|
1,7
|
2,0
|
0,0
|
1,3
|
1,9
|
2,5
|
8,4
|
0,51
|
|
Part des salariés d’exécution peu qualifiés en contrat court (%)
|
4,5
|
4,3
|
5,7
|
6,0
|
1,8
|
4,8
|
5,7
|
6,8
|
20,4
|
0,30
|
|
Part chômeurs longue durée (%)
|
6,1
|
6,2
|
5,4
|
6,9
|
0,7
|
4,8
|
6,1
|
8,1
|
51,7
|
0,56
|
|
Part chômeurs courte durée (%)
|
7,3
|
7,5
|
6,5
|
7,8
|
1,3
|
6,7
|
7,6
|
8,8
|
19,4
|
0,24
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Sources : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019
- 13 En complément, voir la section 2.4 de l’annexe.
23Notre première interrogation quant à la distribution de la précarité dans le système urbain porte sur l’hypothèse d’un effet hiérarchique. En effet, les discours et les travaux qui assurent que les métropoles sont mieux équipées pour résister aux crises économiques pourraient laisser entendre que le bas de la hiérarchie urbaine est plus exposé aux marqueurs de la précarité que le haut. Cette hypothèse est testée grâce à la construction de relations log-linéaires entre la population totale des villes et le nombre de personnes ou foyers concernés par chacune des variables (figure 1)13.
- 14 L’effet hiérarchique est défini à partir des valeurs du bêta de la pente de la droite de régression (...)
24Nos résultats ne permettent pas de valider totalement cette première hypothèse. Sur nos huit variables prises une à une, seules trois d’entre elles témoignent d’un effet hiérarchique marqué14 : le nombre de personnes couvertes par le RSA, le nombre de foyers retraités pauvres et le nombre de salariés d’exécution peu qualifiés en contrat court.
25S’agissant des bénéficiaires du RSA (avec en indicateur β de presque 1,1), le résultat indique une forme de surreprésentation des bénéficiaires vers le haut de la hiérarchie urbaine. À l’image des différences déjà observées entre espace urbain et rural, nous faisons l’hypothèse que le taux de recours s’explique par un meilleur accès aux services et aux informations dans les plus grandes villes, notamment celles qui sont préfectures, à l’inverse des villes situées en périphérie des départements. Pour ce qui est des foyers retraités pauvres et des salariés d’exécution peu qualifiés en contrat court (avec un indicateur β de 0,9), les résultats sont plus conformes à l’idée que les situations de précarité sont surreprésentées dans le bas de la hiérarchie urbaine. Ce résultat rend compte de la surreprésentation de populations retraitées pauvres dans certaines petites villes, tout comme la présence de systèmes productifs spécialisés qui font appel à des contrats courts et peu qualifiés (Gourdon et al., 2024). Pour les autres indicateurs, il n’y a pas d’effet hiérarchique marqué : la répartition est, en 2018, bien proportionnelle à la taille de la ville.
Figure 1 : relation entre la taille de la ville et le niveau de précarité
Sources : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019
26L’exploration des trois dimensions de la précarité est intéressante à creuser, car elle souligne les spécificités géographiques de chacune de ces dimensions et dresse un premier portrait de la France de la précarité.
Carte 1 : Nombre de personnes couvertes par le RSA pour 1 000 habitants
Sources : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019
27Les « marges de la société salariale » sont ici décrites par la variable RSA (carte 1). Les villes avec un nombre important de personnes couvertes par le RSA sont relativement peu nombreuses et concentrées dans l’espace (185 villes ont un nombre de bénéficiaires supérieure à 70 ‰). Ces villes sont localisées dans les DROM (Saint-Laurent-du-Maroni, Saint-Benoît, Saint-Paul, Saint-Pierre), dans le Nord de la France (Bassin minier autour de Béthune, Lens, Hénin-Beaumont, Douai, Valenciennes, Fourmies, Cateau-Cambrésis, Hirson), sur les pourtours du Bassin parisien (Péronne, Noyon, Romilly-sur-Seine), et le long du littoral méditerranéen et de son arrière-pays (Agde, Port-la-Nouvelle, Béziers, Nîmes, Bagnols-sur-Cèze). À l’opposé, d’autres villes ont un nombre de bénéficiaires faible : dans le Choletais, en Mayenne, ou encore dans le Chablais (Morzine, Thônes, Abondance) et le Genevois savoyard, ou autour de Mende et Rodez.
Carte 2 : Part des foyers retraités pauvres
Sources : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019.
28À la différence de la précédente, la dimension « pauvreté monétaire » visualisée ici avec la part des foyers retraités pauvres (carte 2), présente une régionalisation moins marquée. Il n’empêche que les DROM, la Thiérache (Maubeuge, Cambrai, Fourmies), la Corse (Bastia, Porto-Vecchio, Aléria), la vallée de la Garonne (La Réole, Villeneuve-sur-Lot, Moissac) et le Languedoc et son arrière-pays (Béziers, Agde, Pézenas, Lodève, Beaucaire, Arles) ressortent comme des territoires à la pauvreté marquée chez les retraités (187 villes ont un taux supérieur à 30 %).
Carte 3 : Part des salariés d’exécution en contrat court peu qualifiés
Source : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019
29Enfin, la troisième dimension « marge du CDI », abordée avec la part des salariés d’exécution peu qualifiés en contrat court, ne semble exclure aucun territoire dans la mesure où ce type d’emploi se retrouve dans toutes les villes (coefficient de variation de 0,3, tableau 2 ; carte 3). Seules les plus grandes villes semblent moins concernées telles Paris (2,85 %) ou Montpellier (3,48 %). Une lecture régionale plus fine indique néanmoins que les villes de l’arc alpin (Bourg-Saint-Maurice, Moûtiers, Abondance) ou encore les villes viticoles et agro-industrielles de la vallée de la Garonne, de Loire-Atlantique, de la Somme ou de la Haute-Savoie (Pauillac, Castillon-la-Bataille, Feuquières, Nantua, Cluses) sont celles qui regroupent les valeurs les plus élevées.
30La lecture cartographique des variables d’étude suggère des logiques combinatoires qu’il convient d’étudier plus avant. Pour cela, nous faisons appel à une analyse en composantes principales (ACP) ; elle permet de dégager cinq types de ville dans leur rapport à la précarité. Les analyses de voisinage rendent compte des effets de proximité finalement assez limités.
- 15 Pour une présentation exhaustive, voir les sections 3.1 et 3.2 des annexes.
- 16 Cette situation rend compte d’effets cumulatifs (retraités pauvres et AAH par exemple), et des form (...)
31L’analyse en composantes principales menée sur les 789 aires urbaines a permis de saisir les principales oppositions et associations des 8 variables15. Les cinq premiers axes résument 91 % de la variance. L’ACP rend avant tout compte d’un espace relatif orthogonal (l’axe 1 regroupe 50 % de la variance totale et l’axe 2 de 15 % de la variance totale). L’axe 1 combine 6 des 8 variables, liant le degré d’intensité d’éloignement à l’emploi et la pauvreté monétaire16. L’axe 2, quant à lui, est porté par la structure et les formes de l’emploi en marge du CDI (intérim et emplois peu qualifiés en contrat court). L’axe 3 est structuré par la seule variable de l’AAH, l’axe 4 différencie deux formes d’emploi, l’intérim et les emplois peu qualifiés en CDD, et l’axe 5 les chômeurs de courte durée et les foyers retraités pauvres.
32À partir des coordonnées des AU sur les cinq premiers axes de l’ACP, une classification ascendante hiérarchique (CAH) permet d’identifier cinq classes d’aires urbaines en 2018 (carte 4).
Carte 4 : Les cinq formes de précarité au sein des villes françaises
Sources : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019
33La classe 1 regroupe des villes avec des indicateurs de précarité moins marqués dans les trois dimensions, relativement aux autres classes. Elle se compose d’une grande partie des grandes villes et des villes moyennes : Paris, Lyon, Bordeaux, mais aussi Saint-Brieuc, Brive-la-Gaillarde, Châlons-en-Champagne, Bourg-en-Bresse. L’appartenance à cette classe ne signifie pas pour autant l’absence de précarité : ces villes présentent, en moyenne, presque un foyer fiscal pauvre sur cinq.
34La classe 2 regroupe des villes, principalement petites et moyennes, dont les structures et formes d’emploi sont marquées par un recours plus important à l’intérim et aux emplois peu qualifiés en contrat court. En revanche, ces villes ont des taux de chômage plus faibles, et moins de bénéficiaires du RSA et de l’AAH. Elle réunit de nombreux territoires avec des systèmes productifs industriels traditionnels ou ayant bénéficié des politiques de décentralisation dans les années 1960, ce qui témoigne d’une mutation de l’emploi dans ces villes. Des logiques régionales apparaissent, autour des Pays de la Loire, de la Normandie et de la Somme (Sablé-sur-Sarthe, Flers, Feuquières-en-Vimeu, Eu), dans les Charentes (Cognac), dans l’est de la France (Belfort, Montbéliard, Haguenau), dans les vallées alpines (Cluses), ou encore sur les pourtours des aires urbaines parisiennes et lyonnaises.
35La classe 3 regroupe des villes marquées avant tout par la pauvreté monétaire, et l’AAH. Elle se distingue par des concentrations régionales qui concernent une large partie de l’arc méditerranéen (de Marseille à Perpignan), de l’Occitanie (Castelnaudary, Carcassonne, Pamiers, Auch, Montauban), du Morvan, de la Corse (Bastia, Calvi, Propriano), de la Champagne (Saint-Dizier, Vitry-le-François, Verdun), de la Picardie (Beauvais, Creil, Amiens, Abbeville), et du Nord (Dunkerque, Calais, Boulogne, Berck, Saint-Omer, Béthune).
36La classe 4 regroupe des petites villes avec une précarité forte, dans chacune des trois dimensions. On y trouve au sud les arrière-pays languedociens et provençaux (Le Vigan, Bollène, Beaucaire, Port-la-Nouvelle), des villes du Nord, de la Thiérache ou encore des Ardennes (Revin, Le Cateau-Cambrésis, Hirson, Maubeuge, Fourmies). Dans ces petites villes, les logiques de désindustrialisation se combinent parfois à un relatif éloignement des métropoles et des préfectures.
37La classe 5 se compose de villes avec une précarité très forte, essentiellement configurée par l’éloignement à la société salariale et la pauvreté monétaire. Elles se concentrent uniquement dans les DROM, qui sont tous concernés (seules les villes de Fort-de-France [classe 4] et du Lamentin [classe 3], en Martinique, sont hors de cet ensemble).
38Cette classification apporte des éléments intéressants à deux niveaux. D’une part, elle justifie le fait de travailler sur plusieurs dimensions de la précarité liée à l’emploi, puisque leur géographie respective ne se confond pas systématiquement et que chacune montre des spécificités territoriales ; pour en comprendre toutes les subtilités et les logiques, il faudrait pouvoir ensuite entrer dans les transformations socio-économiques des contextes locaux.
39D’autre part, alors que l’analyse variable par variable ne montrait pas d’effet hiérarchique généralisé, la combinaison des différents marqueurs de précarité invite à nuancer le propos. Ainsi, les villes de la classe 2, marquées par la dimension « marges du CDI » sont surreprésentées parmi les AU les plus petites (entre 2 000 et 50 000 habitants) ; les villes de la classe 4, les plus précaires, sont majoritairement des AU avec une population comprise entre 5 000 et 10 000 habitants ; enfin, les villes avec les marqueurs de précarité les moins prononcés (classe 1), sont surreprésentées parmi les AU les plus grandes, celles de plus de 100 000 habitants. Autrement dit, nos résultats suggèrent bien que les marqueurs de la précarité présentent une incidence beaucoup plus forte dans le bas de la hiérarchie urbaine que vers le haut, en particulier lorsqu’on passe sous la barre des 10 000 habitants.
40Les représentations cartographiques précédentes suggèrent certaines logiques régionales, ici testées en mobilisant des méthodes d’auto-corrélation spatiale (Anselin, 1995 ; Oliveau, 2010 ; Anselin, 2019). Ces méthodes permettent ici de sortir d’une lecture administrative des effets régionaux.
- 17 Pour une présentation détaillée, voir le fichier d’annexes : section 2.5 pour la construction des v (...)
- 18 Cet adjectif « significatif » est retenu pour plus de simplicité. Toutefois, dans la littérature, A (...)
- 19 Pour distinguer, de manière globale, l’auto-corrélation positive et l’auto-corrélation négative, no (...)
41À partir des aires urbaines (espace non contigu), 30 matrices de voisinage ont été construites, en utilisant la distance kilométrique au point le plus proche des limites des AU, avec un minimum de 5 km et un maximum de 250 km17. Les résultats (figure 2) montrent une auto-corrélation globale (Moran) « significative »18. Cette auto-corrélation globale est avant tout positive19, et s’explique donc par des ressemblances entre des villes considérées comme voisines.
42Ces scores d’auto-corrélation globale positive suivent, assez classiquement, une fonction décroissante selon la distance de voisinage choisie. Les variables qui affichent les scores d’auto-corrélation spatiale positive les plus élevés sont le RSA, les foyers fiscaux pauvres actifs et le chômage longue durée. La même démarche a été utilisée pour l’information multivariée, en calculant l’auto-corrélation spatiale à partir des positions de chaque AU sur les différents axes de l’ACP. L’auto-corrélation positive globale la plus forte apparaît pour l’axe 1 (entre 0,7 et 0,5 de 5 à 40 kilomètres), distinguant les villes qui cumulent une combinaison importante de marqueurs de précarité des autres villes.
Figure 2 : Indice de Moran global observé et variation de voisinage pour les 8 variables
Sources : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019
- 20 Seules les AU qui présentent des pseudo-pvalue inférieures à 0.005 (selon la méthode d’ajustement F (...)
43Afin d’identifier les groupes de villes fonctionnant sur des logiques de voisinage, des indices locaux de Moran sont calculés pour toutes les distances20.
44Les indices de Moran locaux (figure 3), à l’inverse des indicateurs globaux d’auto-corrélation spatiale, ont des scores significatifs plus nombreux à mesure que la distance de voisinage définie augmente. Ce résultat s’explique par le fait que chaque ville a un nombre de voisins de plus en plus important et une probabilité de covariation mécaniquement de plus en plus élevée.
Figure 3 : Indice de Moran locaux « significatifs » sur l’axe 1 et position dans le quadrant
Source : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019
- 21 Selon la corrélation entre la valeur de villes i et de ses voisines j.
- 22 Pour donner des ordres de grandeurs, avec la distance de 5 km, une ville a en moyenne 2,3 voisines. (...)
45La figure 3 présente le nombre de villes avec un Moran local significatif, en fonction de leur position dans le quadrant21. Pour les configurations de voisinages entre 5 et 40 km22 (petits groupes d’aires urbaines presque contiguës), quelques dizaines d’aires urbaines ont des scores significatifs. Elles renvoient majoritairement à une auto-corrélation positive de la forme High-High : des villes avec de forts marqueurs de précarité, entourées de villes dans la même situation. Au-delà de 40 km, la majorité des AU présentent l’autre forme d’auto-corrélation positive, la forme Low-Low (des villes avec des marqueurs de précarité plus faibles, entourées de villes dans la même situation). Ce résultat vient confirmer l’existence de zones relativement circonscrites de précarité forte, et aussi d’ensembles régionaux plus larges avec des villes aux degrés de précarité moindres.
46La carte 5 illustre ces configurations spatiales (à 30 km et 70 km). Le premier fait marquant est l’absence d’auto-corrélation locale forte pour des pans entiers du territoire national (sud-ouest, centre, nord-est). Raisonner en termes de voisinage sur l’axe 1 de l’ACP fait « disparaître » certaines configurations visibles avec la variable qualitative de la typologie : e.g. l’agglomération toulousaine (classe 1) entourée d’agglomérations plus petites avec une précarité relativement plus forte (classe 3). En comparaison, l’analyse des Moran locaux délimite, de manière plus restrictive, quelques territoires bien spécifiques.
47Avec un voisinage de 30 km, les configurations de villes avec de forts marqueurs de précarité (High-High) sont très localisées avec : un ensemble de villes petites et moyennes s’étalant du Douaisis aux Ardennes en passant par la Thiérache (Valenciennes, Maubeuge, Fourmies, Cambrai, Hirson, Charleville-Mézières) ; deux grandes villes de l’Hérault (Montpellier et Béziers) et de nombreuses villes des DROM (dont Saint-Pierre, Pointe-à-Pitre, Saint-Denis). En contrepoint, on décèle deux zones de voisinage avec une précarité relativement faible : dans les vallées alpines (Annecy, Morzine, Chambéry, Thônes) et dans l’ouest atlantique autour de Nantes et du Choletais.
48Deux villes ont des configurations du type Low-High : Arras, avec une précarité moins marquée, est entourée de petites villes avec des profils plus précaires. Amiens, qui a une précarité plus marquée (classe 3), est entourée de petites villes avec une précarité forte dans les trois dimensions (classe 4). Avec un voisinage à 70 km, ces mêmes zones forment des ensembles un peu plus étendus sans qu’aucun nouveau sous-ensemble régional n’apparaisse véritablement sur la carte. Il convient ici de rappeler que les ensembles de villes marquées par des configurations de type Low-Low ne sont pas exempts de précarité : Samoëns, ou encore Chamonix sont caractérisées par des formes d’emploi précaires (contrats courts), qui ne sont pas ici saisies par l’axe 1.
Carte 5 : Indice de Moran locaux « significatifs » avec un voisinage à 30 et 70 km
Source : Insee-RP 2018, exploitation complémentaire ; Cnaf, All-Stat-FR6, décembre 2018 ; DGFIP, Ircom 2019
49Ces dernières analyses permettent de définir un peu mieux l’échelle à laquelle les situations de précarité se repèrent et d’en délimiter les contours. Les poches de forte précarité ne sont pas si nombreuses. Ce résultat signifie surtout que les situations de précarité se sont tellement répandues dans l’ensemble du système urbain, en particulier dans le bas de la hiérarchie, qu’elles ne sont plus toujours repérables par les analyses de voisinage.
50La notion de précarité a principalement été utilisée par des sociologues et ethnologues qui l’ont définie comme une instabilité de la situation des personnes par rapport à l’emploi, au logement, au statut familial. Castel (1995 ; 2011 ; 2013) a insisté sur la manière dont l’atteinte au statut salarial a favorisé cette instabilité et contribué à l’extension de la précarité en remettant en cause le fondement salarial des sociétés fordistes. Les géographes se sont peu saisis de cette notion et c’est pourquoi nous avons proposé ici d’en explorer les configurations dans le système urbain français. Nous avons choisi d’interpréter la précarité à l’aune du rapport à la désaffiliation de la société salariale et avons proposé trois dimensions pour en saisir la complexité à travers des indicateurs d’aide aux personnes aux marges de la société salariale, de pauvreté monétaire, de distance à l’emploi stable. L’analyse multi-dimensionnelle fait ressortir, dans un premier axe, le caractère cumulatif des situations d’éloignement à l’emploi et de pauvreté (RSA, AAH, pauvreté monétaire, chômage) et, dans un second axe, les formes d’emplois précaires éloignés du CDI (emplois CDD peu qualifiés, intérim).
51Les résultats confirment le caractère répandu du phénomène : toutes les villes présentent des formes plus ou moins prononcées de précarité, qu’elle soit liée à une forte dépendance aux aides sociales, à des emplois aux marges de la société salariale ou bien encore à la pauvreté.
52Cela étant dit, des différenciations entre les villes ressortent et, pour certaines, justifient une approche géographique. Ainsi, les villes marquées par une très forte précarité, cumulant plusieurs marqueurs, sont plutôt localisées dans le Nord ou les DROM, les villes moins marquées par la précarité sont plutôt des villes grandes ou moyennes. Ces résultats interrogent sur de possibles stades successifs de la précarité pour la population de ces villes : d’une forme initiale où l’emploi éloigné des contrats à durée indéterminée à la forte précarité dans les trois dimensions qui représente une situation aggravée, en fin de trajectoire de précarisation.
53Enfin, les hypothèses de configurations interurbaines de la précarité sont validées. Elles s’organisent autour de deux modalités de structuration de l’espace des villes : la hiérarchie d’une part, le voisinage d’autre part. Ainsi, les grandes villes hébergent de plus fortes proportions de personnes bénéficiant du RSA, mais sont relativement moins concernées que les plus petites villes par la présence de retraités pauvres et de salariés d’exécution en contrat court. L’analyse des ressemblances entre les villes en fonction de leurs caractéristiques en termes de précarité et de distance à leurs voisines montre des effets de proximité contenus : les villes avec un fort niveau de précarité ont tendance à être entourées de villes du même type dans les limites d’un rayon de 40 km, principalement dans le nord, les DROM et l’arc méditerranéen.
54Ces résultats nous mettent sur la piste d’hypothèses explicatives qu’il s’agirait toutefois de tester par d’autres approches : les effets de proximité observés relèvent-ils d’effets régionaux qui pourraient s’expliquer par les spécialisations productives des territoires ? À quel facteur qualitatif le seuil de 40 km peut-il être associé ? Ces résultats invitent également à interroger l’effet de la maille utilisée (politique et fonctionnelle), à envisager des analyses multi-niveaux combinant l’intra et l’interurbain et à explorer le caractère dynamique de la précarisation. Ils sont aussi une invitation à approfondir un travail fin de qualification des situations de précarité à partir des trois dimensions identifiées ici, en y intégrant d’autres composantes, comme l’âge, de genre, ou encore les structures familiales.