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La revue de travaux publiée en 1999 par Maryse Marpsat dans Population est l'un des rares articles en langue française qui a attiré l'attention sur une littérature en provenance d'Outre-Atlantique et en croissance rapide : elle a trait à la manière dont, à l'aide de modélisations statistiques, les social scientists américains étudient et tentent d'isoler « l'effet du quartier ou du voisinage » sur les comportements et les situations des individus, en particulier des jeunes. Alors qu'une lecture rapide de la bibliographie réunie par Dominique Goux et Éric Maurin pourrait suggérer qu'il s'agit d'un champ investi quasi exclusivement par les économistes, un examen plus large fait apparaître combien cet objet scientifique revêt en réalité un caractère pluridisciplinaire. Ainsi, l'une des premières revues de littérature est rédigée par les sociologues Christopher Jencks et Susan E. Mayer en 1990 : elle traite des conséquences sociales du fait d'avoir grandi dans un quartier pauvre. Ou encore, les deux volumes intitulés Neighborhood Poverty et rassemblés par la Russell Sage Foundation en 1997 sont publiés sous la direction de trois scientifiques : l'une est professeur de développement de l'enfant à l'Université Columbia, un autre est professeur d'éducation et de politique sociale à Northwestern University et le dernier appartient au département de Santé publique de Columbia.

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Au cours des dernières années, les études empiriques se sont multipliées et des revues de travaux sont disponibles qui dressent un point actuel de l'avancée de la connaissance en ce domaine (Small et Newman [2001] ; Dietz [2002] ; Sampson, Morenoff et Gannon-Rowley [2002]). Elles mettent l'accent sur les processus sociaux qui rendent compte des mécanismes par lesquels le contexte écologique pourrait affecter le comportement individuel – on distingue notamment les théories de la contagion qui insistent sur l'influence du groupe des pairs comme mécanisme générateur des effets de voisinage, et les théories de la socialisation collective pour lesquelles les modèles de rôle que les adultes de l'environnement proposent jouent un rôle central, mais bien d'autres conceptualisations encore ont été proposées. Elles s'appesantissent aussi sur les obstacles méthodologiques – à bien des égards « formidables », on y reviendra plus loin – qu'il faut s'efforcer de lever pour isoler et mesurer l'ampleur d'un effet de voisinage, obstacles dont la recherche empirique n'a pris conscience que très progressivement.

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Le volume de cette littérature aux États-Unis doit probablement être mis en relation avec l'importance qu'a revêtue la perspective d'écologie sociale dès les premiers écrits de Park et Burgess, et plus généralement dans toute l'École de Chicago. Dès les années 1960, des recherches sociologiques quantitatives étudient ainsi la question de l'influence du contexte sur la réussite ou les choix scolaires. Par exemple, Sewell et Armer [1966] examinent la thèse communément répandue selon laquelle le statut socio-économique du quartier influencerait fortement les aspirations scolaires des jeunes. Pour un échantillon scolarisé en 1957 en fin d'études secondaires dans les établissements publics de Milwaukee, il s'avère que les fortes différences initiales en matière de projet d'entrée à l'université sont grandement réduites lorsque le statut socio-économique de la famille, le sexe de l'élève et ses capacités intellectuelles sont simultanément contrôlés. Aussi les auteurs concluent-ils que le sens commun tend à surévaluer l'influence du contexte de voisinage sur le développement des aspirations scolaires. Plus généralement, Hauser [1970] a attiré l'attention sur la difficulté fondamentale à laquelle se heurte la mise en évidence d'effets contextuels : « En général, leur ampleur sera inversement proportionnelle au degré d'adéquation et de complétude du modèle sous-jacent de relation parmi les variables individuelles » (p. 662). En d'autres termes, le risque est réel d'interpréter comme un effet contextuel un artefact qui ne serait créé que comme la conséquence d'un modèle mal spécifié au niveau individuel.

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Après cette première génération de travaux, la recherche sur les effets de quartier/voisinage connaît une nouvelle vitalité à la suite de la publication en 1987 de The Truly Disadvantaged, ouvrage du sociologue américain William Julius Wilson sur les mécanismes de formation et de reproduction de l'underclass dans les métropoles américaines. C'est dans cette ligne que s'inscrivent les volumes Neighborhood Poverty déjà évoqués (Massey [1998]). Prenant en compte l'objection de Hauser, les études empiriques – notamment celles relatives à la réussite scolaire – s'appuient alors typiquement sur des modèles de régression qui, outre des mesures caractérisant le voisinage (statut socio-économique, taux de chômage, diversité ethnique, densité de l'habitat), incluent un nombre aussi élevé que possible de variables explicatives de niveau individuel ou familial (Connell et Halpern-Felsher [1997] ; Halpern-Felsher et al. [1997]). Les résultats obtenus s'appuient parfois sur l'analyse de données longitudinales et leur tonalité générale peut être résumée comme suit. Même si les variables qui décrivent le voisinage apparaissent souvent comme des prédicteurs statistiquement significatifs du développement des enfants, l'ampleur de leur effet est généralement beaucoup plus faible que celle associée aux variables de niveau familial, par exemple l'éducation de la mère ou le revenu de la famille. Par ailleurs, plus que la concentration de la pauvreté en elle-même, ce serait le fait d'avoir ou de ne pas avoir dans son voisinage des adultes de statut socio-économique élevé qui affecterait le devenir des enfants – un résultat que Brooks-Gunn et al. [1997] interprètent comme étant en faveur des théories de la socialisation collective.

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L'étude sur données écossaises de Garner et Raudenbush [1991] fournit un point de comparaison utile. Sous l'angle méthodologique, elle a l'intérêt de mettre en œuvre un modèle de régression de type multiniveau, encore appelé hierarchical linear model ou random-coefficient model : en prenant explicitement en compte l'effet de grappe commun à tous les individus observés dans une même zone géographique, il autorise des conclusions plus précises que le modèle classique estimé par les moindres carrés ordinaires. L'analyse porte ainsi sur environ 2 500 jeunes dont le niveau de réussite est mesuré à la fin de la scolarité obligatoire et qui appartiennent à 437 aires ou « voisinages », chacune pouvant être décrite par un score composite de pauvreté à partir du recensement de population. Les résultats obtenus sont les suivants. D'une part, la variance totale du niveau de réussite scolaire se décompose en 20 % entre les aires et 80 % entre les individus à l'intérieur des aires, ce qui confirme que l'« effet » de l'environnement doit être considéré comme de second ordre. D'autre part, la prise en compte d'une batterie très complète de variables explicatives au niveau individuel et familial1 rend compte de 85 % de la variance de réussite scolaire entre les aires : cela reflète le fait que les écarts observés entre celles-ci tiennent avant tout aux différences de performance initiale et d'appartenance socio-démographique des jeunes qui y résident. Enfin, l'ajout d'indicatrices pour les écoles fréquentées et du score composite de pauvreté explique 5 % supplémentaires de la variance de réussite scolaire entre les aires ; le coefficient de régression partiel qui lie score de pauvreté et réussite scolaire moyenne au niveau de l'aire (à variables individuelles et écoles contrôlées) est négatif et hautement significatif.

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En raison du nombre et de la précision des « contrôles » statistiques qu'elle inclut, l'étude de Garner et Raudenbush tend donc à convaincre de l'existence d'un effet (relativement modeste, mais mesuré sur une période de seulement quatre ans) de la zone de résidence et, plus spécifiquement, du degré de pauvreté de celle-ci, sur la réussite scolaire. Elle ne lève pas pour autant l'ensemble des difficultés méthodologiques que la recherche d'un effet causal proprement contextuel doit affronter. Duncan et al. [1997] en ont dressé une liste relativement complète. Premièrement, il est possible que la structure additive particulièrement simple des modèles estimés induise en erreur. En effet, on ne peut, a priori, exclure l'existence d'interactions importantes entre conditions familiales et conditions environnementales. Deuxièmement, le fait que les familles aient une latitude de choix quant au voisinage dans lequel elles vivent implique qu'un biais d'endogénéité reste possible : si des caractéristiques non mesurées des familles les conduisent à la fois à sélectionner certains types de voisinage et à avoir des enfants qui connaissent tel ou tel développement, alors l'effet apparent du voisinage sur celui-ci, tel qu'il est appréhendé dans les modèles habituels, est susceptible de surévaluer ou de sous-évaluer l'effet « vrai » et il est impossible de prédire a priori la direction de ce biais. Troisièmement, les modèles estimés supposent que l'environnement de voisinage influence les enfants. Cependant, s'il influence aussi leurs parents, alors les mêmes modèles sous-estiment l'effet total du voisinage puisqu'ils ignorent le fait que celui-ci affecte les caractéristiques parentales. En réalité, le fait d'introduire dans les modèles des contrôles statistiques pour les caractéristiques familiales a pour conséquence que l'on estime les seuls effets du voisinage sur le développement de l'enfant qui sont non corrélés avec ses effets sur le développement familial. Quatrièmement, il est possible que, dans les modèles habituels, l'influence du voisinage soit sous-estimée en raison des effets suppressifs d'autres variables non mesurées. Cinquièmement, les modèles estiment habituellement un effet linéaire des caractéristiques du voisinage. Pourtant, on ne peut, a priori, exclure que cet effet ne soit en réalité pas linéaire, mais s'exprime plutôt à partir d'un certain seuil (threshold effect). Sixièmement, les modèles habituels ont l'inconvénient d'ignorer la structure typiquement multiniveau des données analysées. Alors que la variable dépendante – une mesure du développement de l'enfant – est située au niveau individuel, certaines variables explicatives sont de niveau familial et d'autres de niveau quartier ou voisinage. Ne pas en tenir compte peut induire en erreur quant à la significativité statistique des effets de voisinage. En dépit de son intérêt, l'étude de Garner et Raudenbush ne prend explicitement en compte que cette dernière difficulté et laisse entière les cinq autres.

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Dans ce champ de recherche, l'apport des travaux des économistes – à partir, tout particulièrement, de Manski [1993, 1995] – est intervenu sur deux plans. Alors que les études principalement sociologiques visaient surtout la mise au jour d'un effet contextuel – au sens où la propension à adopter un comportement varierait en fonction des caractéristiques socio-démographiques des membres du voisinage – on s'est mis à rechercher aussi un effet endogène – effet d'imitation, de renforcement ou du « groupe de référence », au sens où la propension à adopter un comportement varierait en fonction de la prévalence du même comportement dans le voisinage. Par ailleurs, l'effort a porté sur les aspects d'identification des effets et d'estimation des modèles, notamment sur la question du biais d'endogénéité – la deuxième difficulté. À ce sujet, le chapitre de Duncan et al. [1997] inclut, sur les données longitudinales du Panel Study of Income Dynamics, une analyse qui prend appui sur une variable instrumentale convaincante : les caractéristiques du voisinage de la résidence de la mère une fois que tous les enfants – et non pas seulement celui dont on analyse la réussite – ont quitté le foyer. L'argument est ici que ce choix maternel de résidence ne sera plus influencé par une éventuelle préoccupation relative au devenir des enfants. Il peut donc être utilisé comme variable instrumentale, i.e. variable non ou peu corrélée avec une caractéristique parentale non mesurée et susceptible d'affecter la variable dépendante, mais corrélée avec la variable initiale d'environnement, en vue d'identifier un effet causal de ce dernier1.

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C'est donc dans ces directions que se situe la recherche de D. Goux et É. Maurin. En France où les travaux sur les effets de voisinage sont beaucoup plus rares qu'aux États-Unis, il s'agit sans nul doute d'une étude innovante. On retiendra en particulier l'utilisation judicieuse de la structure aréolaire des échantillons des enquêtes Emploi pour définir de petits voisinages de quelques dizaines de logements. De même, comparer le sous-échantillon des adolescents qui viennent d'arriver dans une aire au sous-échantillon de ceux qui résident depuis plus longtemps, comme comparer les adolescents habitant en hlm depuis peu à ceux qui y habitent de longue date, constituent deux « expériences naturelles » éclairantes à partir desquelles les auteurs parviennent à identifier un effet de voisinage, à la fois contextuel et endogène. Il faut encore ajouter l'utilisation de la distribution des mois de naissance des adolescents du voisinage comme variable instrumentale pour estimer l'effet « vrai » de l'environnement. Les résultats obtenus par ces différentes stratégies sont convergents et rejoignent la conclusion d'une revue de littérature à paraître : même lorsqu'elles traitent sérieusement la question du choix du voisinage, les études récentes mettent en évidence un effet de l'environnement sur la réussite scolaire (Breen et Jonsson [2005]).

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Sur deux points précis cependant, j'avoue être moins convaincu. Premièrement, il est un peu troublant que, pour les adolescents présents depuis moins d'un an dans un voisinage (tableau 3 – modèle 3) et lorsqu'on contrôle de leur sexe, de la nationalité et du niveau d'éducation de leurs parents, il subsiste une liaison nettement significative entre le retard scolaire à 15 ans et deux caractéristiques socio-démographiques du voisinage – la proportion de sans-diplôme ou cep et la proportion d'étrangers. Si l'on suit la critique de Hauser sur la nécessité d'une spécification aussi complète que possible du modèle statistique au niveau individuel, ce résultat contre-intuitif suggère en effet que ce qui est capté ici pourrait n'être que la trace d'une corrélation entre ces traits du voisinage et d'autres caractéristiques non observées de la famille qui affecteraient elles-mêmes le fait d'être, ou non, en retard scolaire. On songe ici à la catégorie sociale, au revenu, à la structure de la famille ou au nombre d'enfants, toutes variables dont la recherche internationale en éducation a amplement montré qu'elles entretenaient un lien spécifique avec la réussite scolaire. En d'autres termes, il ne paraît pas acquis que la prise en compte des seuls diplômes et nationalité des parents suffise à rendre compte de toute la variabilité entre les familles à l'intérieur des aires. Deuxièmement, il est un peu ambigu d'écrire, à propos du tableau 4 – modèle 4, que l'effet associé au fait de vivre au voisinage de familles sans diplôme « est à peu près aussi considérable que celui d'avoir une mère diplômée plutôt que non diplômée ». Le premier effet (+ 0,55) est effectivement identique à celui d'une mère sans diplôme ou titulaire du cep plutôt que diplômée du cap ou du bep (+ 0,53). Mais le même premier effet est en réalité trois fois plus faible que le contraste entre les modalités extrêmes (mère sans diplôme ou cep, mère dont le titre est strictement supérieur au baccalauréat) : 0,53 – (– 1,06)=+ 1,59. Ici encore, les résultats des auteurs rejoignent une autre conclusion des revues de littérature récentes, tant celle de l'économiste Dietz que celle des sociologues Breen et Jonsson : par comparaison aux variables familiales, l'ampleur de l'effet de l'environnement paraît assez modeste.

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La place manque pour discuter des implications que les résultats de la recherche sur les effets de voisinage sont susceptibles d'avoir en matière de politique publique. À propos du contexte américain, on trouvera une discussion lucide de ces aspects dans le chapitre de Lehman et Smeeding [1997]. De même, ce n'est que très brièvement que l'on peut évoquer les nouvelles directions dans lesquelles la recherche s'est engagée. Des données longitudinales permettant de mesurer la durée d'exposition à tel ou tel environnement semblent de plus en plus nécessaires. On s'orienterait aussi vers une science de l'évaluation écologique (ecometrics) qui développerait des voies systématiques pour mesurer directement les processus opérant dans les voisinages et s'inspirerait aussi de la psychométrie pour améliorer les mesures environnementales disponibles (Raudenbush et Sampson [1999]). Sur un plan plus théorique, la réflexion sur la modélisation de l'effet des interactions sociales sur le comportement individuel s'est approfondie (cf. à ce sujet, dans Sociological Methodology 2001, la contribution de Durlauf et sa discussion par l'économiste Bowles et les sociologues Dechter, Tao et Winship).

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Un dernier mot pour conclure. Plusieurs, et non des moindres, des auteurs que l'on a évoqués sont (ou ont été) professeurs à l'Université du Wisconsin à Madison. C'est le cas des économistes Manski et Durlauf comme des sociologues Sewell et Hauser. Un bel exemple – écologique ! – du fait que le dialogue et la fertilisation croisée des deux disciplines sont possibles, et qu'ils permettent de progresser vers la construction d'une science sociale empirique plus convaincante.

Louis-André Vallet*

Notes

[ *]  cnrs Grecsta, umr cnrs-insee, Crest, Laboratoire de sociologie quantitative. Adresse : Timbre J350 – 3, avenue Pierre-Larousse, 92245 Malakoff Cedex.
Courriel : louis-andre. vallet@ ensae. fr

[ 1] Performances scolaires en fin d’école élémentaire, sexe, catégorie sociale du père, éducation du père, chômage éventuel du père, éducation de la mère, nombre de frères et sœurs, appartenance éventuelle à une famille monoparentale.

[ 1] Aaronson [1997] présente une autre stratégie en vue de lever le biais lié au fait que les familles ne sont pas affectées aléatoirement à un voisinage, mais choisissent au moins en partie celui-ci pour des raisons éventuellement liées à l’importance qu’elles accordent au bien-être de leurs enfants. Il s’agit d’un modèle à effets fixes estimé sur des fratries.