Introduction

1En 1980, Zahavi a émis l’hypothèse de la stabilité du budget temps de transport (BTT) autour de 66 mn de transport quotidien par personne. Cette dépense temporelle étant d’après lui similaire entre les villes et les différentes périodes d’observation. La conjecture de Zahavi peut alors être formulée comme la transférabilité spatiale et temporelle du BTT. Depuis, elle est devenue un concept commun dans la recherche en transport et la gestion des temps individuels. Nous verrons par exemple que l’étalement urbain et la croissance des transports trouvent une explication avec l’hypothèse de Zahavi.

2Cependant de nombreuses critiques existent. Les dimensions temporelles et spatiales de l’hypothèse ont été étudiées. Et il a été démontré que la stabilité qui apparaît à un niveau d’observation agrégé, cache des variations considérables à des niveaux plus fins (Levinson et Kumar, 1995 ; Kumar et Levinson, 1995 ; Purvis, 1994 ; Kitamura et al., 1992 ; Gordon, et ai, 1991 ; Godard, 1981 ; Landrock, 1981 ; Van der Hoorn, 1979). De nombreuses variables socio-économiques ou liées aux activités ou aux zones géographiques ont été identifiées comme étant des variables explicatives des niveaux de BTT observés. Par exemple, les variables telles que le revenu, le niveau d’équipement automobile, l’âge, les horaires de réalisation des déplacements ou la densité urbaine affectent le BTT. Ces multiples critiques constituent autant d’avertissements contre l’application abusive de la stabilité des BTT à un niveau autre que celui défini par Zahavi : le niveau mondial.

3Une question clef de l’étude des BTT est son niveau d’observation et d’application. L’article propose de revenir sur le concept de la stabilité des BTT, d’actualiser la connaissance du niveau de ces dépenses et de discuter des niveaux de pertinence de l’hypothèse de Zahavi. Pour montrer l’existence de multiples zones de pertinence de l’hypothèse, nous proposons d’analyser les BTT en décomposant la dimension d’observation des BTT, du niveau mondial jusqu’au niveau urbain de l’agglomération lyonnaise.

1. Le niveau mondial – La constance des BTT

A. L’hypothèse de Zahavi

4Y. Zahavi1 est le fondateur de l’hypothèse de la double constance des budgets de transport : constance des budgets monétaire et temporel de transport (BMT et BTT). Il étudiait les mobilités urbaines au niveau mondial. Selon son hypothèse formulée dans son modèle de mobilité (UMOT2, 1979), les BMT et BTT sont tels que :

• le BTT moyen d’une agglomération est calculé comme la moyenne sur l’ensemble de la population mobile de l’agglomération, des durées individuelles consacrées aux déplacements effectués au cours d’une journée ;

• le BMT moyen d’une agglomération est calculé comme la moyenne sur l’ensemble des ménages mobiles de l’agglomération, des parts du revenu disponible des ménages consacrées aux déplacements effectués au cours d’une année ;

• les deux budgets de transport moyens sont constants au cours du temps pour chaque ville ;

• Les budgets de transport moyens sont similaires entre les villes du monde.

5Cette constance est donc, d’après lui, spatialement et temporellement transférable.

6L’hypothèse de Zahavi est fondée sur un ensemble de données dont la diversité constitue à la fois un atout et une faille. En effet, l’analyse d’un tel ensemble de données, à la fin des années soixante-dix, rencontre un certain nombre de problèmes majeurs. La multitude de méthodes d’étude de la mobilité employées dans les agglomérations rend difficile la comparaison d’enquêtes et par exemple les définitions des durées ou des déplacements comptabilisés ne sont pas homogènes. Malgré cette forte dépendance à l’ensemble de données disponibles et les multiples limites et contraintes imposées par la comparaison internationale, Zahavi parvient à éclairer un mécanisme devenu classique de l’économie de la mobilité. Et malgré des fondements qui pourraient être qualifiés de fragiles, l’hypothèse de constance des BTT, permet de mieux comprendre une partie de la chaîne des relations de la coproduction espace-mobilité. Et les difficultés rencontrées lors de la comparaison de données aussi variées, sont contrebalancées par la régularité du résultat. En effet, comment expliquer que malgré les différences historiques, géographiques, culturelles, économiques, etc. des situations, l’intervalle relativement étroit des BTT persiste ? Ainsi, l’hypothèse de stabilité des BTT est définie par l’observation des BTT mondiaux. L’ambiguïté des interprétations et des utilisations de ce constat réside alors dans le passage à des niveaux d’application plus fins.

7Zahavi fait apparaître le mécanisme d’opportunités auquel accède un individu acquérant de nouvelles vitesses plus rapides. La réduction du prix temporel du transport permet d’étendre l’espace-temps des accessibilités. L’arbitrage met donc face à face les gains de temps et les gains d’accessibilité. L’hypothèse de stabilité des BTT signifie donc que le résultat de ce choix est en faveur des gains d’accessibilité. En effet, l’individu en choisissant de réinvestir l’intégralité de ses gains de temps dans du transport supplémentaire, fait le choix d’étendre la zone espace-temps de ses activités. Cette extension se traduit, soit par une fréquentation accrue des activités menées jusqu’à présent, soit par un éloignement des lieux de réalisation de ces activités, soit par l’apparition de nouvelles activités dans l’emploi du temps de l’individu. Dans tous les cas, l’individu parcourt plus de distance au quotidien.

8Ce mécanisme classique de réinvestissement peut être résumé par le schéma « de l’urbaniste », où, sous l’hypothèse de stabilité des BTT, la croissance économique permet par exemple par le progrès technique, ou par l’amélioration des systèmes, une accélération des vitesses relâchant ainsi la contrainte temporelle de la mobilité. La vitesse agit alors comme un levier sur les distances parcourues. La corrélation observée entre la stabilité des BTT et la croissance des vitesses et des distances est considérée comme une causalité.

Schema N^o 1. Schéma de l’urbaniste

9Ainsi, sous l’hypothèse de Zahavi, la vitesse et toute politique visant à améliorer les conditions de circulation supportent toute la responsabilité de la hausse de la mobilité et de ses externalités, telles que l’étalement urbain, les pollutions et les consommations énergétiques.

B. Actualisation des BTT

10Depuis le début des années 1980, d’autres chercheurs ont pu, en fonction de leur ensemble de données, confirmer l’hypothèse de Zahavi (Schafer et Victor, 2000 ; Bieber et al., 1994 ; Purvis, 1994 ; Hupkes, 1982 ; Zahavi et Ryan, 1980 ; Zahavi et Talvitie, 1980). Mais peu de ces travaux possèdent la même dimension très agrégée de l’étude de Zahavi. La recherche d’une constance des BTT à un niveau moins agrégé (national ou urbain), revient à étudier un cas particulier de l’hypothèse de Zahavi. De façon plus générale, l’usage des BTT dans les modèles de transport et la démonstration de leur constance sont encore des sujets de débats (Katiyar et Ohta, 1993 ; Polack, 1987 ; Supernak et Stevens, 1987 ; Supernak, 1982, 1983, 1984 ; Goodwin, 1981 ; Gunn, 1981 ; Landrock, 1981 ; Prendergast et Williams, 1981 ; Wigan et Morris, 1981).

11Plus récemment, Schafer (2000) et Schafer et Victor (2000) disposent d’une vaste base de données et n’apportent pas d’infirmation à cette hypothèse. Ils vérifient et utilisent la stabilité des BTT afin de réaliser une projection de la mobilité mondiale. Ainsi, ils ne quittent pas le niveau d’observation agrégé de la stabilité des BTT. Leurs résultats (graphique n^o 1) laissent apparaître un intervalle d’une quarantaine de minutes autour de 66 mn qui concentre l’ensemble des BTT moyens des villes et pays étudiés. La stabilité du BTT face aux évolutions économiques apparaît. Le PIB par personne des villes considérées ne semble pas affecter le niveau du BTT. Et la stabilité temporelle, face à la croissance économique, est observable, par exemple, pour les villes Paris, Tokyo, Osaka. Le mécanisme qui est au centre des enjeux du couplage des croissances économiques et des transports apparaît. La stabilité des BTT est observée malgré la croissance des PIB et la croissance des distances parcourues.

12Les deux auteurs parviennent à reconstituer un intervalle des BTT relativement étroit, étant donné la diversité des villes étudiées. Malgré les différences de méthodologies, de définitions, etc., l’intervalle obtenu, est très proche de celui de Zahavi. Leurs données étant des séries chronologiques de différentes agglomérations, ils corroborent l’hypothèse d’une transférabilité spatiale et temporelle du BTT moyen, et proposent l’application dans leur modèle d’un BTT proche de 60 mn.

13Des travaux du LET (Joly et al., 2003 et Joly, 2003) ont étudié les BTT mondiaux renseignés par la base « Millenium Cities Database » de l’UITP (Union internationale des transports publics). Cette base de données apporte une information rare sur la mobilité quotidienne dans les grandes villes du monde. Les données collectées concernent la démographie, l’économie, la structure urbaine, le système de transports, la mobilité qui est pratiquée dans ces villes, etc.3. La base de données nous permet alors de croiser les informations propres à la mobilité individuelle avec les caractéristiques des villes et de leur système de transports.

14Ainsi le croisement des durées de déplacement avec les distances parcourues, les vitesses accessibles ou encore les concentrations spatiales d’activités, permet d’éclairer la relation existant entre le comportement de mobilité, la structure de l’espace urbain et le système de transports urbains. En définitive, le BTT constitue le lien entre les sources génératrices de transport, qui sont l’activité et la situation socio-économique de l’individu, le système d’offre de transports, et enfin la structure de l’espace urbain. Les données disponibles pour chacune des villes sur la mobilité individuelle quotidienne sont des moyennes individuelles calculées à l’échelle de chaque agglomération. Elles concernent par exemple : le nombre de déplacements quotidiens, les distances et les durées individuelles de transport observées en moyenne dans une journée suivant le mode de transport utilisé (modes de transport public et privé)4. Ce jeu de données nous permet de recomposer plusieurs indicateurs de mobilité, dont le BTT.

Graphique n^o 1. BTT moyen par personne et PIB par personne

15Les BTT motorisés moyens sont compris dans un intervalle d’une quinzaine de minutes (41 mn à 56 mn). Les écarts types des BTT des différentes zones sont par contre relativement importants. Ils représentent de 12 % à 48 % de la moyenne. Dans les deux cas de la moyenne mondiale et la moyenne des pays développés, l’agrégation des différentes zones géographiques accroît la dispersion autour de la moyenne. Les écarts types sont plus importants pour ces zones vastes que ceux de chaque région.

16Ainsi, des niveaux propres à certains groupes peuvent être identifiés. Les villes des pays d’Europe de l’Ouest et les métropoles asiatiques se regroupent autour d’un BTT proche de 40 mn et des distances quotidiennes parcourues de 20 km. Et les villes d’Amérique du Nord (USA et Canada) et d’Océanie se concentrent autour d’un BTT proche de 50 mn et des distances quotidiennes parcourues d’environ 35 km. Ce regroupement est retrouvé au niveau de l’organisation des systèmes de transports. Les parts modales des transports en commun (TC) des villes d’Amérique du Nord et d’Océanie sont très réduites (5 %). Ces agglomérations affichent une très forte dépendance à la voiture particulière (VP). Alors que les villes d’Europe de l’Ouest et les métropoles asiatiques parviennent à conserver des TC actifs (20 à 40 % de part de marché).

17Au niveau mondial, la constance spatiale des BTT, telle qu’elle est définie par Zahavi et revue par Schafer, n’est donc pas rejetée par nos premiers résultats. Cependant la dispersion dont font preuve les BTT, laisse présager l’existence de mécanismes internes. Seul le niveau mondial d’observation semble donc soutenir l’hypothèse de stabilité des BTT.

2. Premier niveau de décomposition : le niveau continental

18La désagrégation du niveau d’observation réduit la solidité de l’hypothèse de stabilité. L’étude des BTT de la base de l’UITP fait apparaître des niveaux de BTT contrastés selon la zone géographique étudiée. L’opposition apparaît entre deux types d’organisation urbaine possédant des dynamiques de BTT distinctes. Tout d’abord, un modèle extensif composé des agglomérations nord-américaines et océaniques qui se développe par l’extension de ses consommations d’espace et de temps. Et un modèle intensif composé des villes européennes et des métropoles asiatiques qui parvient à maintenir ses consommations d’espace et de temps relativement stables. Les relations révélées par la base de l’UITP sont articulées autour des trois axes : géographie, activité économique, et mobilité des agglomérations.

A. Géographie des agglomérations

19L’organisation géographique de la ville dresse un cadre d’exercice de la mobilité affectant les BTT, tant au niveau de la dispersion spatiale des opportunités socio-économiques, qu’au niveau des conditions de déplacements.

20L’analyse de la géographie des villes fait apparaître des morphologies urbaines contrastées. Ainsi, le modèle extensif est caractérisé en moyenne par une densité plus faible, une surface et une population plus importantes que le groupe intensif.

21De plus, une relation décroissante s’établit entre les BTT et la dispersion des opportunités socio-économiques, mesurée par la densité urbaine (graphique n^o 2), la densité d’emplois et la proportion d’emplois au centre. Nous retrouvons là le constat de Newman et Kenworthy (1989) et Kenworthy et Laube (1999). Cette relation semble donc indiquer que les villes du type extensif payent leur extension spatiale et leur dispersion spatiale par un surcoût temporel de déplacement.

Graphique n^o 2. BTT motorisé par personne (en min) et densité urbaine (en personne par ha) en Europe occidentale, Amérique du Nord, Océanie et métropoles asiatiques

22Mais, la mesure de la densité est aussi révélatrice de l’organisation du réseau de voirie de la ville. Comme l’a montré F. Héran (2003), le temps de déplacement entre deux points de la ville dépend du « détour moyen », soit le rapport entre la distance parcourue en utilisant le réseau viaire et la distance à vol d’oiseau. La comparaison de ce détour moyen pour différentes morphologies urbaines, fait là encore apparaître une opposition entre les villes « européennes » et « américaines ». Dans le cas du réseau régulier, en damier ou en forme de grille, typique des villes américaines et de quelques quartiers de villes européennes, le détour moyen est d’environ 30 %. Alors que, dans le cas du réseau de centre-ville, irrégulier mais bien maillé, typique de nombreuses villes européennes, le détour moyen est d’environ 15 à 25 %. Notons que la forme du réseau viaire dépend en grande partie du mode dominant. Plus récemment, les villes modernes, en tenant compte de la vitesse automobile, n’ont pas hésité à allonger le détour moyen. La distance accrue étant plus que compensée par la vitesse.

Graphique n^o 3. BTT motorisé par personne (en min) et PIB urbain par personne (en millier de dollars US) en Europe occidentale, Amérique du Nord, Océanie et métropoles asiatiques

B. Économie des agglomérations

23À niveau de PIB donné, l’observation de la mobilité en tant que facteur de production de l’activité économique de la ville laisse apparaître la présomption suivant laquelle le développement économique du modèle extensif est basé sur la consommation accrue des ressources espace-temps. Alors que les villes de type intensif parviennent à développer leur économie tout en restreignant le besoin en transport et en espace de ce développement.

24La distinction continentale et les formes relationnelles sont identiques lorsque les distances quotidiennes ou les BTT moyens (graphique n^o 3) sont analysées relativement aux PIB urbains. Ainsi, les systèmes économiques du modèle intensif et leur organisation urbaine semblent plus efficients, car ils nécessitent moins de temps de transport et de distances.

C. Mobilité des agglomérations

25Cette opposition des performances des modèles d’organisation urbaine est accentuée par les différences de vitesses observées. Malgré ses vitesses accrues, le modèle extensif a des BTT plus élevés (graphique n^o 4). Dans ces agglomérations, tout se passe comme si l’accès à un niveau de revenu supérieur procurait des vitesses plus grandes et nécessitait des distances plus importantes. L’orientation du système de transports vers l’automobile, permise par les hausses de revenu, ne semble pas « faire gagner du temps ». Malgré l’efficacité relative du modèle extensif en terme de vitesse, ces villes subissent la dilatation de leurs espaces et de leurs temps. La portée des déplacements a dépassé la limite que pouvait représenter le BTT d’une heure. Ce constat amène alors à reconsidérer le lien causal établi entre distance-temps-vitesse, qui sous la conjecture de Zahavi se réduisait à un réinvestissement systématique des gains de temps.

26Nos résultats indiquent un « goût » pour l’étalement de la zone d’activités plus présent que celui correspondant à l’hypothèse de constance des BTT.

27Tout se passe comme si le désir ou le besoin d’espace avaient gagné en intensité et incitaient les individus à étendre leur champ spatial au-delà de ce qui leur est permis par les hausses de vitesse. Alors que jusqu’à présent, l’interprétation qui est faite du lien entre vitesse, distance et BTT rend la vitesse responsable de l’extension de la portée spatiale des déplacements en supposant le BTT fixe, il semble à la vue de nos résultats que l’extension spatiale a franchi la barrière du BTT.

28Sous la conjecture de Zahavi, le maintien d’un BTT stable se fait par le réinvestissement total des gains de temps dont la vitesse est « responsable ». Mais ce que semble indiquer le modèle extensif est une « stabilité fortuite » (schéma n^o 2). La croissance économique nécessite une plus grande mobilité, et permet, par le progrès technique, une amélioration des vitesses. Ces deux effets peuvent alors se compenser et permettre de conserver les BTT stables. Ou, peut-être dans le cas des agglomérations du modèle extensif, les gains de vitesse ne suffisent pas. Et afin de répondre à la croissance économique et à son besoin de mobilité, les BTT doivent être revus à la hausse.

Graphique n^o 4. Indicateurs de mobilité selon le modèle d’organisation urbaine

Schéma n^o 2. Schéma de la stabilité fortuite

D. Nouvelle causalité

29Plusieurs mécanismes de stabilisation des BTT peuvent être envisagés. L’observation de la stabilité des BTT peut être la conséquence d’un simple hasard statistique. D’autres champs disciplinaires (sociobiologie, chronobiologie) ont cherché des invariants comportementaux propres à l’espèce humaine. Plus souvent, la stabilité est interprétée comme étant structurelle et donc résultant de compensations au sein de la population. Enfin, à la croisée de ces différentes approches, l’économiste, Hagerstrand (1973) expliquait le constat de BTT relativement proche ainsi : « Après soustraction des activités obligatoires telles que le sommeil et le travail, l’individu ne dispose que d’environ 4 h dans sa journée à consacrer aux activités de son choix. Il ne paraît alors pas déraisonnable de constater un regroupement des BTT vers 1 h ».

30En plus d’invalider la transférabilité de la conjecture de Zahavi à un niveau moins agrégé que le niveau mondial, le modèle de villes extensif remet en question le lien de causalité possible entre les vitesses, les BTT et les distances parcourues. Si les BTT perdent leur rôle de maintien du niveau de mobilité, les vitesses conservent leur pouvoir générateur. La croissance des transports, qui pouvait selon la conjecture de Zahavi être simplement une projection linéaire des gains de vitesses, pourrait être pour le modèle extensif, une croissance exponentielle.

3. Le niveau urbain – modèle de durée appliqué aux BTT lyonnais

31Dans la perspective d’une discussion de l’hypothèse de Zahavi, les BTT de Lyon déduits de l’enquête ménage 1995 seront étudiés à l’aide d’un modèle de durées. Ce modèle permet d’identifier et de quantifier les effets des attributs socio-économiques des individus sur leur BTT et d’explorer la dynamique temporelle du processus générant les BTT.

32La probabilité la plus classique, en termes de durée, est la notion de survie. La fonction de survie, S(t) donne la probabilité d’atteindre une date donnée t. Les modèles de durée modélisent la probabilité instantanée que le processus étudié s’achève dans un intervalle de temps infinitésimal ∆ après la date t, sachant que ce processus a duré jusqu’à la date t. Cette probabilité conditionnelle est appelée la fonction de hasard h(t).

33L’étude de la fonction de hasard est réalisée selon trois approches : non-paramétrique, semi-paramétrique et paramétrique.

34Les deux premières méthodes permettent une étude des formes des fonctions de hasard et de survie et des effets des variables socio-économiques.

35Mais, ces deux méthodes ne parviennent pas à réaliser ces études simultanément, elles permettent finalement de donner un certain nombre d’intuitions nécessaires à la construction du modèle pleinement paramétrique.

36Les données utilisées sont issues de l’enquête ménage menée à Lyon entre novembre 1994 et avril 1995 par le CERTU. Elles sont composées d’informations sur les caractéristiques socio-économiques des 6000 ménages et de chaque membre des ménages. Elles renseignent aussi les pratiques de mobilité de chaque membre du ménage âgé de plus de 5 ans. Pour chaque déplacement sont notamment décrits a) les horaires de départ et de fin de déplacement, b) les types d’activité à l’origine et à la destination du déplacement, c) le mode de transport utilisé. Ainsi, l’emploi du temps hors domicile peut être déduit du premier jusqu’au dernier déplacement de la journée, pour les personnes mobiles le jour de l’enquête.

37Le tableau 4 décrit les BTT étudiés. Le BTT moyen (76,5 min) est inclus dans les intervalles des BTT observés par Zahavi et par Schafer. Les BTT quotidiens supérieurs à 6 heures (moins de 1 % de l’échantillon) ne peuvent raisonnablement correspondre à une mobilité quotidienne et urbaine régulière et sont donc exclus de l’analyse.

38La première étape de la construction du modèle est une analyse descriptive des probabilités de survies et du hasard réalisée à l’aide de l’estimateur de Kaplan-Meier (1958). Cette estimation non-paramétrique permet de déduire les formes des fonctions de survie et de hasard, mais ne modélise pas les effets des covariables.

39L’allure non-monotone de la courbe de hasard suggère l’usage de distributions non-monotones (log-logistique ou log-normale) lors de la modélisation paramétrique.

40La durée médiane espérée (graphique 5) approche à chaque date, le temps de transport restant espéré. Le BTT espéré au départ des déplacements (t=0) est de 65min et corrobore l’idée d’un BTT moyen d’une heure.

Tableau n^o 4. Statistiques descriptives des BTT (mn)

Graphique n^o 5. Survie médiane estimée en minutes et survie estimée

41La partie décroissante de la courbe semble soutenir l’idée d’une convergence du BTT moyen vers un niveau proche de 1 heure. Mais à partir de 60 mn et jusqu’à 150 mn, la durée médiane se stabilise autour de 35 mn. Puis la durée médiane est croissante. Tout se passe comme si deux catégories d’individus existaient : des individus dont le BTT est inférieur à 1 heure, qui recherchent une minimisation du BTT ; et un groupe dont le BTT est supérieur à 1 heure et dont le BTT espéré au-delà d’1 heure reste élevé, voire croissant. Ces individus ne peuvent ou ne veulent pas diminuer leur BTT et pour eux la minimisation du temps de transport ne permet plus la représentation de leur comportement.

42De plus, pour chaque variable de segmentation les survies des différentes classes sont comparées. Par exemple, un inactif aura globalement une courbe de survie, et donc un BTT plus faible que ceux d’un actif. Le titulaire du permis de conduire aura un BTT supérieur à celui d’un non-titulaire. L’ensemble des covariables affectant la survie sera utilisée dans les modélisations semi-paramétriques et paramétriques.

43L’estimation semi-paramétrique, réalisée par la méthode de Cox détermine l’ensemble des covariables les plus influantes sur les BTT, et confirme les résultats obtenus par segmentation dans la première étape non-paramétrique.

Graphique 6 : Hasard log-logistique estimé

44Enfin, le modèle paramétrique suppose un comportement non-monotone de la fonction de hasard et estime les effets des covariables identifiées dans les étapes précédentes. Le tableau 5 présente les coefficients estimés des variables les plus significatives. Globalement les mêmes effets que ceux des deux estimations précédentes sont obtenus. Les coefficients peuvent être interprétés directement par leurs effets sur le BTT estimé. Par exemple, les hommes auront un BTT estimé de 8 % supérieur à celui des femmes.

45Ainsi, les covariables identifiées ont des effets classiques. Les hommes actifs à haut revenu ont un BTT plus élevé. Une localisation dans l’hypercentre (zone 1) augmente le BTT, alors qu’il est réduit en l^ère et 3^e couronnes de l’est lyonnais (zone 3 et 7). Le jour de déplacement affecte le BTT. Il est plus faible le lundi et le mardi et plus élevé le vendredi. Enfin, les coefficients des modes de transport permettent d’ordonner les modes par BTT croissant : marche à pied, vélo, 2 roues motorisées, voiture particulière (passager et conducteur), et les transports en commun.

46Enfin, le coefficient de la distribution log-logistique confirme la non-monotonie de la fonction de hasard (graphique n^o 6).

47La méthode paramétrique confirme les intuitions des deux méthodes précédentes : le hasard décrivant les processus des BTT est de forme non-monotone et un ensemble de variables affecte de façon régulière les BTT.

Conclusion

48Au niveau mondial, la stabilité des BTT semble démontrée. Mais l’évaluation de la variabilité des BTT autour de la moyenne mondiale reste problématique. Est-ce que, comme le suggère Hupkes (1982), le constat de stabilité n’est pas une composition de « hasards » ?

49La décomposition continentale fait apparaître des oppositions franches en terme de consommations temporelles entre agglomérations intensives et extensives (européennes et nord-américaines). À ce niveau d’étude un peu plus fin, les BTT semblent en partie déterminés par un ensemble de variables propres à la géographie, l’économie et le système de transports des villes. Ce ne sont alors pas les BTT qui sont stables, mais leurs relations avec d’autres variables. Dès lors, la transférabilité de la stabilité du BTT n’est plus assurée. Et le mécanisme de réinvestissement des gains de temps n’est plus le seul schéma explicatif possible. Par exemple pour les villes du modèle extensif l’amélioration des vitesses partage avec la croissance des BTT, la « responsabilité » de la croissance des distances.

50Enfin, les différents modèles estimés au niveau désagrégé mettent en évidence l’influence de variables explicatives, telles que le mode de transport principal, le statut professionnel ou la classe de revenu. Ce résultat apporte une illustration supplémentaire de l’instabilité des BTT au niveau désagrégé. De plus, l’estimation du modèle paramétrique log-logistique et du modèle non-paramétrique indiquent tous deux, que le hasard caractérisant les BTT est non-monotone (en forme de U inversée).

51Ces deux constats critiquent l’hypothèse de constance des BTT. L’application abusive d’un BTT fixe à l’ensemble de l’agglomération lyonnaise n’est pas pertinente, de nombreuses variables affectent le processus de formation du BTT. Comme l’indique Zahavi, il est préférable de parler de régularités des BTT, et d’exprimer le BTT comme une fonction d’autres variables. De façon plus générale, les modèles de transport et d’allocation des temps aux activités supposent pour la plupart que le temps de transport est une variable à minimiser. Or, cela devrait être observable au travers d’un hasard continuellement croissant. Ici, la non-monotonie de la forme logistique semble indiquer que tout se passe comme si deux catégories d’individus existaient : des individus dont le BTT est inférieur à 1 heure, qui recherchent une minimisation du BTT et un groupe dont le BTT est supérieur à 1 heure et dont le BTT espéré au-delà reste élevé, voire croissant. Ces individus ne peuvent ou ne veulent pas diminuer leur BTT et pour eux la minimisation du temps de transport ne permet plus la représentation de leur comportement.

52Cependant, l’application proposée a des limites. En termes d’analyse du comportement de transport, et de choix d’allocation des temps, cette approche n’intègre pas le concept de demande dérivée qui s’applique à la demande de transport. Les durées de transport sont étudiées indépendamment des durées des activités poursuivies. D’un point de vue méthodologique, la modélisation proposée ne prend pas en compte une éventuelle hétérogénéité de la population, ni une endogénéité des variables qui pourraient fortement être suspectées.