1 Mises à jour

1 septembre :

  • Ceci est un rapport séparé généré pour le sous-échantillon LINK, sans la base de référence pré-pandémique.

2 Introduction

Le 16 mars 2020, les 3700 participants qui ont complété l’étude MOBIS entre septembre 2019 et janvier 2020 ont été invités à réinstaller l’application de suivi GPS et de journal de voyage “Catch-My-Day”, développée par MotionTag. Grâce à cet enregistrement volontaire de leur comportement de mobilité, nous avons pu suivre l’impact des différentes mesures spéciales prises pendant la pandémie. Un an plus tard, la pandémie est toujours en cours et de nombreux participants sont encore en train de participer.

Les résultats sont présentés en comparaison avec les données de mobilité des premières semaines de l’étude MOBIS originale, qui ont été enregistrées entre le 1er septembre et le 1 novembre 2019, et servent donc de référence bien avant que la pandémie ne frappe la Suisse. Seuls les déplacements à l’intérieur de la Suisse sont actuellement pris en compte, bien que des données sur les déplacements transfrontaliers soient disponibles.

La participation est passée d’environ 1’300 participants à environ 500 au début de la deuxième vague COVID-19 à l’automne 2020. Cela peut être dû à plusieurs facteurs, tels qu’un nouveau smartphone, des mises à jour du système d’exploitation, etc. Environ 250 ont réintégré le panel après une deuxième invitation en octobre 2020. Nous leur sommes très reconnaissants pour leur engagement. Néanmoins, nous avons volontiers accepté la proposition de LINK de recruter davantage de participants au panel, ce qui nous a permis de complémenter le noyau existant. À la mi-janvier, 393 participants supplémentaires avaient rejoint le panel via LINK.

Pour l’étude MOBIS, les participants n’étaient éligibles que s’ils utilisaient une voiture au moins 3 jours par semaine, ce qui biaise l’échantillon par rapport à la population suisse en général. Nous n’avons pas imposé de condition similaire aux participants recrutés par LINK, afin d’obtenir un échantillon plus représentatif de la population. Cela signifie toutefois que l’échantillon de 2021 ne peut plus être comparé à celui de 2019 et 2020, car le comportement des deux groupes en matière de mobilité est très différent. Ainsi, seuls les participants LINK qui répondent aux critères MOBIS sont inclus dans les analyses qui établissent des comparaisons avec la période avant la pandémie.

Le nombre de participants actifs chaque jour, utilisé pour calculer les valeurs moyennes quotidiennes, comprend tous les participants qui ont enregistré des données avant ou après cette date. Cela permet de considérer ceux qui restent à la maison tout en tenant compte de ceux qui se sont retirés de l’enquête.

Il peut y avoir un délai de 2 à 3 jours avant que les données de l’application Catch-My-Day (pour iOS et Android) ne soient disponibles pour analyse. La pondération par le nombre de participants actifs permet de tenir compte de ce délai, mais les résultats des rapports précédents peuvent changer lors des mises à jour. Les pondérations sont calculées en fonction de l’échantillon représentatif obtenu lors du processus de recrutement MOBIS.

Les couleurs choisies pour les graphiques ci-dessous servent à regrouper les différents modes de transport : les verts indiquent les modes actifs, les bleus/violets les transports publics, le marron correspond à la voiture et le noir au total de tous les modes. Ces couleurs apparaissent dans tous les graphiques relatifs aux modes de transport.

3 Distance quotidienne moyenne

La distance quotidienne moyenne parcourue par les participants est présentée ici en fonction du sexe. Une moyenne mobile sur 7 jours est utilisée pour faciliter la lecture. On constate une nette réduction du nombre de déplacements due au confinement au début de la pandémie, suivie d’une augmentation progressive au cours des mois suivants. Le nombre de déplacements revient lentement au niveau d’avant la pandémie, comme cela a été le cas pendant la période relativement normale précédant la deuxième vague de l’automne 2020.

4 Journées actives

5 Données sociodémographiques

L’évolution de la moyenne des kilomètres quotidiens parcourus selon différentes données sociodémographiques peut être visualisée à l’aide des onglets ci-dessous. Les lignes ont été lissées pour en améliorer la lisibilité. Veuillez noter que le nombre de participants est faible pour certaines données sociodémographiques (voir la section sur la distribution des participants). Les différences observées en fonction de la taille du ménage pendant et après le confinement sont particulièrement intéressantes, tout comme le comportement de la tranche d’âge des 25-35 ans pendant l’été 2020. Pendant le premier confinement, le groupe aux revenus les plus élevés a réduit davantage ses déplacements quotidiens.

5.1 Âge

5.2 Éducation

5.3 Statut d’emploi

5.4 Genre

5.5 Taille du ménage

5.6 Revenu mensuel

5.7 Langue de correspondance

5.8 Accès à la voiture

6 Analyse de l’objectif de déplacement

Le motif de chaque déplacement est déterminé à partir de l’activité effectuée à destination. Ces motifs sont imputés à l’aide d’un modèle de forêt d’arbres décisionnels (random forest), entraîné sur les données des personnes qui ont volontairement indiqué le motif de leurs activités. L’évolution des parts modales est plus marquée pour certains motifs de déplacement que pour d’autres. En 2020, le vélo est devenu plus populaire pour faire les courses. Aucune distinction n’est faite entre les courses à l’épicerie et les autres types de courses. Le train n’est presque jamais pris pour aller faire des courses, alors que les transports publics locaux sont encore utilisés.

6.1 Achats

6.2 Assistance

6.3 Autre

6.4 Commissions

6.5 Domicile

6.6 Éducation

6.7 Loisirs

6.8 Travail

7 Réduction des kilomètres parcourus selon la situation professionnelle

Les personnes ayant participé à l‘enquête MOBIS-Covid19 ont été invitées à décrire leur situation professionnelle au moyen de courts questionnaires en ligne. Cette situation étant susceptible de changer fréquemment, les participants ont été invités à répondre à ces questionnaires à de multiples reprises. Les graphiques suivants ont été réalisés grâce aux réponses collectées dans ce cadre. Pour les participants n’ayant pas répondu à ces questionnaires, on prend en compte la réponse qu’ils ont indiquée dans l‘enquête MOBIS initiale. Concrètement, nous avons interrogé les participants sur le nombre de jours pendant lesquels ils ont travaillé soit à leur domicile, soit hors de chez eux ; ils ont ensuite été groupés en différentes catégories, qui sont utilisées dans la suite de l‘analyse :

  • Télétravail exclusivement
  • Travail uniquement hors du domicile
  • Alternance entre télétravail et travail en présentiel

Une enquête menée fin 2020 comportait une question portant sur le chômage partiel, cette information n’a pas été actualisée depuis.

Le premier graphique montre la moyenne glissante sur 7 jours du pourcentage de participants en situation d‘emploi ayant travaillé hors de leur domicile. La différence entre les participants autorisés à télétravailler et ceux pour qui cela est impossible n‘est pas bien perceptible. Toutefois, même le groupe de ceux qui ne peuvent pas télétravailler a reporté moins de déplacements qu‘avant le début de la pandémie, probablement parce que les conditions de travail ne sont pas encore revenues à la normale. De plus, on constate clairement une résistance face au retour sur le lieu de travail de la part des télétravailleurs.

8 Réduction des kilomètres parcourus par canton

La série des graphiques cantonaux représente la variation du nombre de kilomètres parcourus par les participants à notre enquête, selon le canton dans lequel est situé leur lieu de résidence (défini par le code postal). Les cantons correspondent au niveau administratif régional en Suisse. Si un code postal peut correspondre à plusieurs cantons, le canton couvrant la plus grande surface du territoire défini par le code postal est retenu. Seuls les cantons dans lesquels suffisamment (N > 5) de participants résident sont représentés. Les données sont lissées sur des périodes de 6 semaines. Les lignes grises discontinues indiquent la moyenne au niveau fédéral. Genève se distingue des autres cantons par l‘absence de réduction de la mobilité qu‘on y constate.

9 Durée de trajet par mode de transport et par genre

Pour certains modes de transport, on remarque des différences dans la durée moyenne du trajet selon le genre. En particulier, les participants masculins ont tendance à utiliser leur vélo et leur voiture pour des trajets plus longs que leurs homologues féminines. En particulier, la durée des trajets effectué en vélo a augmenté pendant le confinement et, si l‘utilisation du vélo a diminué quand les mesures ont été relâchées, elle se maintient à un niveau élevé par rapport à ce qu‘on observait avant la pandémie, et cela même si la période d’étude couvre aussi les mois d‘hiver. Pour la voiture et le train, les différences dans la durée des trajets selon le genre a diminué significativement.

10 Longueur de trajet moyenne par mode de transport (km)

Les tendances quant à la distance parcourue à chaque trajet selon le mode de transport utilisé, ne sont pas clairement définies. Pour tous les modes, sauf le vélo et la marche, on a observé une réduction de la distance moyenne parcourue pendant le confinement.

11 Espace d’activité et rayon de déplacement quotidien

La notion d‘ « espace d‘activité » est une approche possible pour décrire l‘espace dans lequel se déroule la majorité des activités d‘un individu. Une mesure de cet espace couramment utilisée est l‘aire de l‘ellipse dans laquelle la majorité des activités, pondérées par leur durée, a lieu. Un seuil de confiance de 95% est retenu. Dans l‘analyse qui suit, les activités qui se sont déroulées au domicile sont incluses pour les participants qui ont activé l‘application lors de la journée en question. Il s‘agit d‘une mesure importante pour donner un aperçu de la surface dans laquelle les déplacements ont lieu. Le rayon de déplacement quotidien est également représenté. Ici, le rayon (mesuré sur le grand axe) de l‘ellipse est utilisé.

Dans le premier graphique, un élargissement important de l‘espace d‘activité dès la fin du confinement peut être observé. On peut comprendre cette augmentation comme une « décompensation » après les semaines de confinement, pendant lesquelles la plus grande partie des infrastructures étaient fermées. Dans le deuxième graphique, la distribution des espaces d‘activité quotidiens est présentée. Une valeur de 1 m² signifie en substance que le participant est resté à son domicile. Il est clair, également, que, si de nombreux participants sont restés à leur domicile lors du confinement (ce que l’on constate avec la petite « bosse » sur la ligne noire en pointillés), d‘autres, nombreux également, sont restés relativement mobiles. Depuis le confinement, l‘espace d‘activité moyen a crû lentement ; toutefois, il est encore, de loin, plus réduit que ce que la distribution observée avant la pandémie (représentée en rouge) montre.

Le troisième graphique représente les variations de l‘espace d‘activité médian selon la tranche d‘âge. La mobilité des groupes les plus jeunes, après le confinement, est évidente.

12 Comptages horaires

Le nombre de trajets commencés par heure. L’axe des y est normalisé par la valeur horaire maximale dans le graphique.

13 Participation

14 Variations dans les distributions

Les graphiques suivants montrent les caractéristiques de l’échantillon MOBIS:COVID-19 par rapport à l’échantillon MOBIS original. Il y a quelques petites différences, mais les échantillons sont généralement cohérents. Ce graphique sera étendu pour être comparé aux données pertinentes du recensement.

Die Zahlen des Mikrozensus beziehen sich nach wie vor auf die ganze Schweiz. Dies wird in den folgenden Berichten aktualisiert.

Comparaison avec le dernier Microrecensement mobilité et transports (MZ) 2015
Covid
MZ
Ce rapport
N % N %
Appenzell Ausserrhoden
369 0.6
Appenzell Innerrhoden
92 0.2
Argovie 37 8.4 4,325 7.6
Autre 19 4.3
Bâle-Campagne 25 5.7 1,940 3.4
Bâle-Ville 9 2.0 1,555 2.7
Berne 62 14.1 7,244 12.7
Fribourg 13 3.0 1,942 3.4
Genève 11 2.5 3,062 5.4
Glarus
285 0.5
Graubünden 6 1.4 1,385 2.4
Jura
481 0.8
Luzern 40 9.1 2,658 4.7
Neuchatel
1,290 2.3
Neuchâtel 8 1.8
Nidwalden
282 0.5
Obwalden
239 0.4
Saint-Gall 29 6.6 3,286 5.8
Schaffhouse
560 1.0
Schwytz 11 2.5 1,005 1.8
Soleure 19 4.3 1,813 3.2
Thurgau 14 3.2 1,799 3.2
Ticino
2,539 4.4
Uri
243 0.4
Valais 9 2.0 2,172 3.8
Vaud 29 6.6 5,303 9.3
Zug 9 2.0 812 1.4
Zurich 90 20.5 10,410 18.2

15 Pondération de l’échantillon

Afin de prendre en compte les variations dans la taille et la composition de l’échantillon, des pondérations ont été calculées pour chaque participant, puis appliquées pour chaque semaine de l’étude MOBIS-Covid (les semaines de la période de référence étant incluses). Cela permet de corriger les résultats correspondant à des semaines où un groupe démographique particulier était sur- ou sous-représenté. À partir des données récoltées parmi les 21 571 participants qui ont complété le questionnaire d’introduction, la pondération a été réalisée en utilisant la méthode dite d’« ajustement proportionnel itératif » (Iterative Proportional Fitting) prenant en compte les attributs suivants : âge, genre, niveaux de revenu et d’éducation, possession éventuelle de moyens de transports et accessibilité du lieu de résidence. La pondération des données collectées n’a eu que peu d’impact sur les résultats.