Examen du lien entre la criminalité et la situation socio-économique à Ottawa et à Saskatoon : Analyse géographique à petite échelle

6. Résultats de l'étude no 1 : aires de diffusion d'Ottawa

6. Résultats de l'étude no 1 : aires de diffusion d'Ottawa

6.1 Statistiques descriptives

Le tableau 6.1 montre les statistiques descriptives pour les six variables liées à la criminalité et les 26 variables de recensement employées dans l'analyse. Le tableau révèle que les six variables liées à la criminalité ont des coefficients de variation élevés (l'écart-type divisé par la moyenne), ce qui dénote une dispersion considérable des valeurs individuelles autour de la moyenne. En particulier, les données se rapportant aux crimes mineurs contre les biens et aux infractions relatives aux stupéfiants varient beaucoup parmi les 1 187 AD étudiées à Ottawa, ce qui témoigne d'une disparité géographique substantielle au sein d'Ottawa. De même, plusieurs variables du recensement présentent également des coefficients de variation élevés, y compris les variables décrivant les immigrants récents, les personnes à faible revenu, le chômage chez les jeunes et les tours d’habitation, ce qui laisse entrevoir une disparité géographique considérable des résidents défavorisés de la ville.

6.2 Analyse des composantes principales

Comme nous pouvons le voir dans le tableau 6.2, l'analyse a produit une solution à huit composantes, expliquant 78,5 % de la variance totale de l'ensemble des données. Un examen du poids des composantes dans le tableau 6.3 révèle que les cinq variables liées à la criminalité (crimes de violence, crimes importants et mineurs contre les biens, stupéfiants et désordre public/autres) sont étroitement corrélées les unes avec les autres (composante 2) mais sans être significativement liées à l'une quelconque des 26 variables socio-économiques. Les autres composantes se rapportent à plusieurs aspects de la situation socio-économique à Ottawa, dont « la mobilité et le logement » (composante 1), « le revenu et la scolarité » (composante 3), « les immigrants et les minorités visibles » (composante 4) et « la jeunesse et le chômage » (composante 7). Comme nous le voyons dans le tableau 6.3, aucun de ces aspects (d'après les poids des composantes) n'est lié de façon significative à l'une quelconque des cinq variables de la criminalité, ce qui donne à penser que dans l'ensemble, le lien entre la criminalité et la situation socio-économique à Ottawa est faible à l'échelle intra-urbaine, du moins selon les données à l’échelle de l'AD. Ces résultats confirment essentiellement le résultat de la matrice de corrélation (31 variables x 31 variables) qui montrait des coefficients de corrélation relativement faibles entre les variables liées à la criminalité et les variables socio-économiques, variant entre r = -0,35 à r = 0,35.

6.3 Régression multiple

Le tableau 6.4 renferme les résultats de l'analyse de régression effectuée entre chacune des six variables liées à la criminalité et les six variables de recensement retenues, caractérisant le désavantage. Nous avons tenté de choisir des variables indépendantes qui n'étaient pas étroitement corrélées les unes avec les autres mais qui, néanmoins, illustrent un éventail des facteurs liés aux collectivités défavorisées (jeunes, immigrants récents, faible revenu, mobilité, tours d’habitation et peu de scolarité). Le tableau montre qu'à Ottawa, il semble y avoir un lien statistique plutôt faible entre la criminalité et les facteurs liés au désavantage socio-économique, puisque les coefficients de corrélation multiple {R} et les coefficients de détermination multiple {R2} sont faibles. En fait, toutes les variables liées à la criminalité ont un coefficient R2 inférieur à 0,11, ce qui indique clairement que les six variables socio-économiques, collectivement, ne sont pas des indicateurs efficaces des taux de criminalité accrus. Autrement dit, les variables socio-économiques ne peuvent expliquer plus de 11 % de la variation d'un quelconque indicateur de la criminalité à l’échelle de l'AD.

Malgré la relation faible dans l'ensemble, plusieurs variables indépendantes, prises une à une, donnent des coefficients bêta significatifs (coefficients de régression partielle transformés) à un niveau de confiance de 95 % ((p<0,05). La variable « immigrants récents » a donné des coefficients bêta négatifs significatifs sur cinq des six variables liées à la criminalité, ce qui indique une relation inverse entre les deux indicateurs : plus le taux de criminalité dans un secteur est élevé, moins les immigrants récents y sont nombreux. Le tableau 6.4 indique également que les personnes à faible revenu (LOW_INC) et la mobilité résidentielle (MOVERS_1_yr) étaient les meilleurs indicateurs de la criminalité. En fait, la mobilité est le seul indicateur socio-économique qui a donné des coefficients bêta significatifs pour toutes les variables liées à la criminalité. Fait intéressant à noter, la présence de jeunes (TOT_YOUTH) n'était pas un indicateur significatif de la criminalité.

Nous avons classé les 1 187 AD d'Ottawa en ordre descendant selon leur score Z sur la variable « toutes les infractions », le quintile supérieur (20 %) d'AD étant décrit comme les « secteurs à haut taux de criminalité » (n=237). Nous avons soumis les données de ces AD à une deuxième analyse de régression multiple. Les résultats figurent au tableau 6.5et ils montrent que dans les secteurs à haut taux de criminalité (SHTC) d'Ottawa, il semble y avoir un lien statistique faible entre la criminalité et les facteurs liés au désavantage socio-économique, les valeurs de R et R2 étant faibles pour chacune des six variables liées à la criminalité. De plus, une seule variable indépendante, la mobilité (MOVERS_1_yr), a donné des coefficients bêta significatifs aux indicateurs de la criminalité liés à la violence et aux stupéfiants. Nous avons exécuté une troisième analyse de régression multiple sur l'ensemble de données. Cette fois-ci, nous avons classé les 1 187 AD en ordre descendant selon leur score Z sur la variable « faible revenu », le quintile supérieur (20 %) d'AD étant qualifié de « secteur défavorisé » (n= 237). Le tableau 6.6 montre les résultats de l'analyse qui révèlent une fois encore un lien global faible dans ces secteurs entre la criminalité et les facteurs liés au désavantage.

6.4 Analyse cartographique et analyse fondée sur le SIG : examen des caractéristiques spatiales de la criminalité et du désavantage

Secteurs à haut taux de criminalité (SHTC)

La figure 6.1 reproduit une carte illustrant l'emplacement des « secteurs à haut taux de criminalité » (SHTC) par rapport à l'ensemble des infractions en 2001. La carte en médaillon illustre clairement que ces secteurs sont concentrés dans le noyau central construit et dans les banlieues d'Ottawa, très peu de SHTC étant visibles dans les secteurs périphériques et ruraux de la ville. (Il y a deux SHTC dans la portion sud-ouest de Cumberland et un autre dans la portion sud-est de Goulbourn.) Cependant, l'agrandissement de la carte montre une configuration dispersée des SHTC aux trois niveaux (élevée, haute et la plus haute) dans le cœur urbain, y compris les sections du centre-ville, et une présence évidente des grandes AD (en fait de superficie) dans les banlieues. Comparativement au centre d'Ottawa, ces banlieues ont des densités résidentielles plus faibles et des espaces plus grands consacrés aux activités commerciales et aux parcs industriels.

Il y a plusieurs grappes d'AD au niveau de la criminalité « la plus haute » (plus de 1 écart-type) au centre-ville d'Ottawa (le district commercial central et le secteur du « Marché »), dans la partie centre-est de la ville (Vanier, Overbrook et Nord-Est d'Ottawa) et dans plusieurs collectivités à l'ouest du centre-ville, dont Carlington. Un examen des données brutes révèle que les taux de criminalité les plus élevés dans ces secteurs sont attribuables aux nombreuses infractions mineures contre les biens (en particulier, le « vol de moins de 5 000 $ » et les « vols dans des véhicules ») et dans une moindre mesure, aux infractions importantes contre les biens (plus particulièrement « l'introduction par effraction résidentielle » et le « vol de voiture »). Par ailleurs, les SHTC du centre-ville (dont le Marché) affichent un nombre beaucoup plus grand que la moyenne de crimes de violence, en particulier les « menaces » et les « voies de fait ». La carte met aussi en évidence ce qui a l'allure de « couloirs » de SHTC à proximité des principales voies de transport, comme les autoroutes 417 et 17 (est-ouest) et l'autoroute 16 (nord-sud), révélant une relation spatiale entre la criminalité et la mobilité/accessibilité. On relève dans ces « couloirs » certaines des densités résidentielles les plus grandes de la ville et des activités commerciales considérables, y compris plusieurs des plus grands centres commerciaux de la ville, comme Place d'Orléans, St. Laurent, Pinecrest et Bayshore.

Les figures 6.2 à 6.5 consistent en une série de cartes illustrant la distribution géographique des SHTC selon quatre catégories d'infractions : « crimes de violence », « crimes majeurs contre les biens », « crimes mineurs contre les bien » et « stupéfiants », les SHTC de la catégorie « crimes de violence » (figure 6.2) sont quelque peu plus concentrés au cœur d'Ottawa (à l'exception de plusieurs AD dans la portion rurale de Cumberland) et sont particulièrement notables dans les quartiers centraux (centre-ville et le Marché) de même que dans Vanier/Overbrook et dans des parties plus nord-est d'Ottawa. La grande majorité des SHTC de la catégorie « crimes majeurs contre les biens » sont situés dans le noyau central de la ville, la figure 6.3 révèle une configuration plus dispersée, plusieurs SHTC étant également visibles dans les banlieues et les collectivités rurales, où les taux d'introduction par effraction dans des résidences et des commerces ont tendance à être plus élevés. La figure 6.4 montre que les SHTC de la catégorie « crimes mineurs contre les biens » affichent une distribution plus compacte, en particulier dans les quartiers centraux et le long des voies de transport où les densités de population sont plus élevées et la concentration d'activités commerciales offre probablement plus d'occasions de commettre des infractions comme le vol. La figure 6.5 montre que les SHTC de la catégorie « infractions relatives aux stupéfiants » sont les plus géographiquement dispersés à Ottawa, plusieurs de ces secteurs se retrouvant dans les portions rurales de la ville. Toutefois, les crimes liés aux stupéfiants ne représentent que 2 % de toutes les infractions commises à Ottawa en 2001 (tableau 4.2).

Secteurs défavorisés

La figure 6.6 consiste en une carte montrant la distribution géographique des AD défavorisées à Ottawa selon leur score Z sur la variable « faible revenu ». À la lumière des graves problèmes socio-économiques se rapportant aux personnes à faible revenu, dont les taux de chômage plus élevés, les taux moins élevés de participation à la population active et de scolarité et la dépendance plus grande vis-à-vis de l'aide sociale, nous pensions que cette variable représenterait la mesure composite du désavantage la plus pertinente. Comme nous l'avions fait pour la classification des actes criminels, nous avons classé les scores Z par ordre descendant, le quintile supérieur (20 %) d'AD étant qualifié de « défavorisé » (n=237). La carte montre clairement une concentration spatiale très circonscrite des conditions défavorisées à tous les niveaux (« élevé », « haut » et « grave ») dans le cœur d'Ottawa, en particulier dans les quartiers centraux de Dalhousie, Centre-ville, Sandy Hill et Basse-ville, de même qu'une grande grappe (y compris des AD à un niveau « grave » de conditions défavorisées) dans la portion centre-est de la ville, comprenant les collectivités de Vanier et Overbrook et du Nord-Est d'Ottawa.

On trouve d'autres poches d'AD défavorisées dans la partie centre-sud de la ville, dont plusieurs quartiers de Riverview, Alta-Vista et Hunt Club et dans le centre-ouest d'Ottawa et à Carlington. Plus à l'ouest, on trouve des conditions similaires dans plusieurs AD de Pinecrest/Queensway, Nepean-Nord et Bells Corners. Il est également évident qu'à travers la ville, des secteurs particuliers de désavantage « grave » sont bordés dans la plupart des cas par des secteurs de désavantage « élevé » et « haut ». Tous ces secteurs se caractérisent par des revenus familiaux et des revenus de ménage nettement plus faibles, des taux plus élevés de chômage, des niveaux de scolarité plus bas et des proportions plus fortes d'immigrants récents, de minorités visibles, de familles monoparentales et de personnes seules.

L'intersection des secteurs à haut taux de criminalité et des secteurs défavorisés

Nous avons utilisé la fonctionnalité d'« intersection » dans ArcGIS pour créer une série de cartes illustrant l'emplacement des AD à Ottawa qui sont à la fois défavorisées et qui ont un taux élevé de criminalité. La figure 6.7montre une carte de l'intersection des SHTC (selon le total des infractions) et des secteurs défavorisés de la ville. En tout, les deux conditions existent dans 98 des 1 187 AD (8 % du total et 41 % des SHTC). Du point de vue géographique, ces « points chauds » sont étroitement groupés dans les quartiers centraux d'Ottawa (Dalhousie, Centre-ville, Sandy Hill et Basse-ville) de même que dans des portions importantes de Vanier, Overbrook et du nord-est d'Ottawa. La carte montre également plusieurs petits « points chauds » isolés, dans les collectivités de banlieue en périphérie du cœur d'Ottawa, dont Riverview, Alta-Vista, Hunt Club, Pinecrest/Queensway et Nepean-Nord. La figure 6.8 illustre l'intersection des SHTC (selon les crimes de violence) et des secteurs défavorisés. La distribution spatiale est très similaire. Dans ce cas, 103 AD (9 % du total et 43 % des SHTC) sont à la fois violentes et défavorisées.

Le tableau 6.7 résume les données relatives aux infractions criminelles et aux conditions socio-économiques dans les quatre principaux groupes spatiaux présentés jusqu'ici :

  1. secteurs à haut taux de criminalité (n=237)
  2. secteurs défavorisés (n=237)
  3. « points chauds » A – intersection des SHTC selon le total des infractions et des secteurs défavorisés (n=98)
  4. « points chauds » B – intersection des SHTC selon les crimes de violence et des secteurs défavorisés (n=103).

Le tableau présente les scores Z moyens sur les six variables liées à la criminalité et les 23 indicateurs de recensement retenus pour les AD dans les quatre groupes. Les scores supérieurs à 0 indiquent des conditions supérieures à la moyenne de la ville tandis que les scores inférieurs à 0 indiquent des conditions inférieures à la moyenne de la ville. Il est important de signaler que les chiffres dans ce tableau n'impliquent pas forcément une relation de cause à effet entre la criminalité et la situation socio-économique, mais ils présentent plutôt un portrait global des conditions dans ces secteurs.

Le tableau révèle que les SHTC comportent, en moyenne, des proportions plus élevées de personnes à faible revenu (0,671) et de personnes seules (0,831) et une plus grande proportion de logements locatifs (0,673) et immeubles d’habitation de faible hauteur (0,599). Pour leur part, les « secteurs défavorisés » affichent des taux d'infractions criminelles totales seulement légèrement supérieurs à la moyenne (0,279) mais des taux modérément supérieurs à la moyenne de crimes de violence (0,495). Le tableau 6.7 montre également que les « points chauds » (A et B) sont caractérisés par des proportions nettement plus grandes d'immigrants récents (0,841 et 0,822), de minorités visibles (0,978 et 1,039), de résidents ayant déménagé au cours de la dernière année (0,850 et 0,749), d'immeubles d’habitation de faible hauteur (0,938 et 0,907) et des taux considérablement plus élevés de résidents sans diplôme d'études secondaires (1,042 et 1,174). Quant à la prévalence de criminalité, les « points chauds » affichent des taux de crimes de violence nettement supérieurs à la moyenne (1,284 et 1,310).

6.5 Discussion

Ottawa est une ville relativement sûre dont le taux de criminalité est bas. Dans l'ensemble, elle a une population à l'aise et une économie solide mais de graves problèmes sociaux persistent dans plusieurs collectivités défavorisés. En 2001, les crimes mineurs contre les biens étaient les infractions les plus fréquentes, représentant 54 % du total. Deux sous-catégories des crimes mineurs contre les biens, soit le « vol de moins de 5 000 $ » et les « méfaits » représentaient 40 % de toutes les infractions. Les crimes de violence ont constitué 16 % de toutes les infractions en 2001.

L'étude a révélé un lien statistique faible à Ottawa entre la criminalité et le désavantage socio-économique. Les résultats d'analyse (analyse des composantes principales et régression multiple) montrent que dans l'ensemble, il n'y a pas d’« indicateur » social clair de la criminalité dans la ville à l’échelle de l'aire de diffusion (AD). Par exemple lorsqu'on examine la ville dans son ensemble, les AD comportant des proportions plus élevées de jeunes, de chômeurs, d'immigrants récents, de minorités visibles, de locataires et de décrocheurs du niveau secondaire ne sont pas plus susceptibles d'afficher des taux de criminalité plus élevés.

La cartographie des variables liées à la criminalité a permis de discerner des caractéristiques géographiques de l'activité criminelle dans la ville. En 2001, les « secteurs à haut taux de criminalité » (SHTC) étaient en grande partie limités au noyau urbain construit d'Ottawa (y compris les banlieues) tandis que les secteurs périphériques et ruraux comportaient très peu de SHTC. C'était également le cas pour les « crimes de violence » et les « crimes mineurs contre les biens », mais les cartes ont révélé une configuration plus dispersée des « crimes majeurs contre les biens » et des « infractions relatives aux stupéfiants », plusieurs SHTC étant situés dans les banlieues et les collectivités rurales. L'analyse effectuée à l'aide du SIG a révélé une relation géographique modérée entre la criminalité et la situation socio-économique dans la ville, puisque 40 % des AD défavorisées sont également des SHTC. Les endroits où ces deux conditions se recoupent sont qualifiés de « points chauds » et ils ne représentent que 8 % de toutes les AD de la ville. Ces « points chauds » se retrouvent surtout dans les collectivités des quartiers centraux mais nous en avons aussi repéré plusieurs dans les quartiers de banlieue comportant des projets de logements subventionnés pour personnes à faible revenu.

La relation entre la criminalité et la situation socio-économique semble ténue à l'échelle de la ville, mais plusieurs caractéristiques sont ressorties quand nous avons examiné de plus près des secteurs particuliers. Par exemple les SHTC présentent certaines conditions compatibles avec l'approche écologique de la criminologie et avec la théorie de la désorganisation sociale, plus particulièrement des taux supérieurs à la moyenne de personnes à faible revenu et de résidents de passage. En outre, nous avons constaté que les « points chauds » ont des taux plus élevés de crimes de violence et des proportions nettement plus grandes d'immigrants récents, de minorités visibles et de personnes vivant dans des immeubles d’habitation.

L'idée des opportunités criminelles s'applique clairement à la situation d'Ottawa puisque la majorité des SHTC de la ville (60 %) ne sont pas socialement défavorisés. Les cibles de choix des criminels se retrouvent dans des secteurs où l'on trouve des activités commerciales, institutionnelles et récréatives, comme des centres commerciaux, des bureaux, des lieux de transition, des entrepôts et des espaces récréatifs. De plus, les maisons sans surveillance des collectivités de banlieue sont prises pour cibles parce qu'elles renferment des biens précieux et faciles à transporter. De plus, la théorie des activités routinières aide à expliquer les taux élevés des crimes de violence relevés dans les secteurs comportant une concentration de bars et de restaurants, comme dans le district du Marché d'Ottawa.

Tableau 6.1 - Statistiques descriptives (n=1187)

Tableau 6.2 - Puissance explicative des composantes principales
Composante Valeur propre % de la variance totale % cumulatif
1 9,8 31,6 31,6
2 3,8 12,3 43,9
3 2,7 8,8 52,7
4 2,3 7,6 60,2
5 2,0 6,3 66,5
6 1,5 4,7 71,3
7 1,2 3,7 75,0
8 1,1 3,5 78,5