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Résultats Winnipeg en contexte
Répartition de la criminalité entre les quartiers de Winnipeg
La population à risque — Calcul des taux de criminalité dans de petites régions
Variation de la répartition spatiale des affaires selon l’heure
Caractéristiques et criminalité des quartiers
Discussion Winnipeg en contexte En 2001, la population de la région métropolitaine de recensement (RMR) de Winnipeg, soit 671 274 habitants, se classait au huitième rang parmi les populations des 25 RMR canadiennes5. En 2001, la population avait augmenté de 0,6 % depuis 1996 (667 093 habitants), taux de changement qui ressemble à la variation moyenne en pourcentage (0,7 %) des 25 RMR pendant la même période. En 2001, environ 60 % de la population manitobaine vivait dans la RMR de Winnipeg. La ville de Winnipeg, qui est le territoire étudié, se situe à l’intérieur de la RMR correspondante et s’étend sur environ 475 kilomètres carrés. Son périmètre de 130 kilomètres circonscrit 230 quartiers ou ACQ (voir la définition dans l’encadré 1). En 2001, la population du territoire étudié s’élevait à 610 455 personnes. Ce territoire est entièrement desservi par le Service de police de Winnipeg, qui compte 1 127 policiers, 6 postes de police principaux et 8 centres de services de police communautaires. À Winnipeg, le territoire se répartit en gros de la façon suivante : 19 % en logements unifamiliaux; 5,3 % en logements multifamiliaux et autres types de bâtiments résidentiels; 3 % en bâtiments commerciaux; 13 % en bâtiments industriels; 7 % en parcs et aires récréatives; 35 % en districts d’agriculture et de résidences rurales; 0,5 % en bâtiments résidentiels du centre ville (logements multifamiliaux principalement); et 0,5 % en bâtiments non résidentiels du centre ville (bâtiments commerciaux principalement). Ce zonage correspond à environ 83 % des 475 kilomètres carrés du territoire étudié; les 17 % qui restent sont notamment des emprises routières, des cours d’eau et d’autres traits naturels. Depuis le milieu des années 1990, la RMR de Winnipeg déclare des taux de criminalité qui comptent parmi les plus élevés au pays. En 2001, année visée par l’étude, la RMR de Winnipeg se classait au quatrième rang derrière les RMR de Regina, de Saskatoon et de Vancouver. La figure 1 présente les taux de criminalité de 1991 à 2002 pour Winnipeg et l’ensemble du Canada. Ces taux étaient généralement en décroissance dans les années 1990, mais la baisse a été moins considérable à Winnipeg. En outre, à partir de 1999, le taux de criminalité de cette ville a grimpé pendant trois ans avant de reculer de nouveau en 2002. Figure 1
Taux de criminalité de Winnipeg et du Canada, 1991 à 2002 1. Taux fondés sur le nombre d’affaires visées par le Code criminel, excluant les délits de la route.
Sources : Statistique Canada, Programme de déclaration uniforme de la criminalité, 1991 à 2001 et Recensement de 2001. Les catégories d’infractions prises en compte dans cette étude sont les crimes avec violence, les crimes contre les biens, les infractions relatives aux drogues, la prostitution, les infractions liées aux armes offensives et les infractions liées aux jeux et paris. En 2001, le Service de police de Winnipeg a déclaré plus de 66 000 de ces infractions. Il s’agissait dans la vaste majorité des cas de crimes contre les biens (83 %), suivis des crimes avec violence (15 %) et des autres infractions (2 %), incluant la prostitution, les infractions relatives aux drogues, les infractions liées aux armes offensives et les infractions liées aux jeux et paris. Cette répartition est semblable à celle enregistrée pour l’ensemble du Canada en 2001 (79 %, 17 % et 4 %), ainsi que celles affichées par d’autres services de police de l’Ouest canadien, comme ceux de Calgary, d’Edmonton et de Regina. Environ le quart des affaires dénombrées, soit près de 16 000, ont été résolues et un ou plusieurs auteurs présumés ont été identifiés. La majorité des auteurs présumés étaient des hommes (57 %). Les femmes en représentaient 14 %, les adolescents de 12 à 17 ans, 20 %, les adolescentes du même âge, 7 % et les enfants de moins de 12 ans, 2 %, c’est-à-dire le reste. Pour l’ensemble des auteurs présumés identifiés par la police à Winnipeg, la délinquance atteignait un sommet entre 15 et 19 ans (figure 2), ce qui concorde en gros avec la fourchette des âges de culmination dans tout le Canada. Figure 2
Structure par âge des auteurs présumés, Winnipeg, 2001 1. Fondé sur 17 227 auteurs présumés de 4 à 87 ans et sur quelque 16 000 affaires dans lesquelles un ou plusieurs auteurs présumés ont été identifiés.
Source : Statistique Canada, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire de 2001.
Répartition de la criminalité entre les quartiers de Winnipeg Bien qu’on ait déclaré des affaires dans 228 des 230 ACQ de cette ville, un examen plus minutieux de la répartition des affaires permet de constater que la criminalité déclarée n’est pas distribuée également sur ce territoire urbain. Les cartes 3 et 4 indiquent la répartition spatiale selon l’ACQ des crimes avec violence et des crimes contre les biens. Les ACQ où sévit le plus la criminalité sont présentées en bleu foncé6. Environ 30 % des affaires de crimes avec violence déclarées en 2001 ont eu lieu dans 3 % des ACQ et 30 % des affaires de crimes contre les biens déclarées, dans 7 % des aires7. Carte 3. Répartition des affaires de crimes avec violence selon l’ACQ, Winnipeg, 2001 Carte 4. Répartition des affaires de crimes contre les biens selon l’ACQ, Winnipeg, 2001 D’autres études soulignent que, dans les villes, la criminalité est concentrée dans un nombre relativement restreint de quartiers (Sherman, Gartin et Buerger, 1989; Brantingham et Brantingham, 1982). À Winnipeg, la plupart des crimes déclarés en 2001 se sont produits dans les quartiers du centre ville et dans ceux au nord de ce secteur. Une façon de se représenter le phénomène est d’examiner la densité des affaires déclarées au kilomètre carré. La carte 5 indique les valeurs de densité par cercles concentriques de deux kilomètres à partir du centre géographique de la ville. On a dénombré quelque 1 100 affaires au km2 dans le bloc central, soit celui ayant la teinte la plus foncée. À mesure qu’on s’éloigne du centre ville, les valeurs de densité décroissent considérablement, chutant de cercle en cercle à 431, 259 et 151 affaires au km2. Carte 5. Concentration des affaires, densité au kilomètre carré, Winnipeg, 2001 Les cartes 6 et 7 indiquent les noyaux où se concentrent les affaires de crimes avec violence et de crimes contre les biens, soit les points chauds, en rouge le plus foncé. La première carte montre plus clairement que les secteurs présentant les densités relatives les plus élevées de crimes avec violence se trouvent dans le noyau urbain et la région qui le surplombe, au nord. La même constatation vaut pour les crimes contre les biens, mais la concentration est plus étalée à partir du noyau. Les points chauds extérieurs au centre ville se situent dans les grands secteurs commerciaux de Winnipeg. Les cartes décrivant la répartition des points chauds dans la ville pour certains types d’infractions se trouvent à l’annexe A. Carte 6. Étalement du noyau de densité des affaires de crimes avec violence, Winnipeg, 2001 Carte 7. Étalement du noyau de densité des affaires de crimes contre les biens, Winnipeg, 2001
Encadré 2 : La population à risque — Calcul des taux de criminalité dans de petites régions
Normalement, les taux de criminalité sont calculés en examinant la répartition des affaires selon la population résidentielle d’un territoire donné. Cette méthode donne de bons résultats aux échelons urbain, provincial et national, mais elle présente des difficultés lorsque les unités spatiales d’intérêt, comme les quartiers, sont de petite taille et comptent de faibles populations résidentielles.
Dans les territoires urbains, les affaires criminelles sont souvent concentrées au centre ville ou à proximité, où la population résidentielle est relativement clairsemée, mais où l’on peut observer de fortes concentrations de gens qui travaillent ou se livrent à d’autres activités. Les taux fondés uniquement sur le nombre de résidents exagèrent la criminalité propre à ces quartiers du noyau urbain, puisqu’ils ne tiennent pas compte de toute la population à risque de ces quartiers (voir Oberwittler et Wiesenhütter, 2002).
Il n’existe pas pour l’instant de données d’une quelconque précision sur les populations qui sont véritablement exposées, mais Oberwittler (à l’impression) et Wikstrom (1991) ont proposé d’autres méthodes pour calculer les taux de criminalité des petites régions. Il s’agit de combiner le chiffre de la population résidentielle et d’autres chiffres portant, par exemple, sur les gens qui entrent dans un quartier donné par les transports en commun (Oberwittler, à l’impression) ou encore qui y travaillent (Wikstrom, 1991). Les taux fondés sur la combinaison de ces chiffres rendent plus fidèlement compte de toute la population exposée au crime, c’est-à-dire de la population qui peut en être la cible. On pourrait faire valoir que ces taux se prêtent mieux à la mesure de la répartition des crimes avec violence, qui font des victimes, mais ils peuvent aussi représenter une mesure améliorée des crimes contre les biens, puisque le chiffre des résidents et des travailleurs offre une meilleure approximation du nombre de logements et d’entreprises qui peuvent être la cible des crimes contre les biens.
Le tableau 1 présente une comparaison des taux produits à l’aide des deux mesures distinctes de la population à risque dans les quartiers de Winnipeg, à savoir les résidents seulement et l’ensemble des résidents et des travailleurs, mesures qui servent de dénominateur dans le calcul des taux.
(1) Si l’on ne considère que la population résidentielle de chaque ACQ, on dénombre en moyenne 148 affaires pour 1 000 résidents. Au minimum, certains quartiers affichent 15 affaires pour 1 000 résidents et, au maximum, il y en a un peu moins de 4 400 pour 1 000 résidents. Pour les infractions avec violence uniquement, le taux maximal est de 235 affaires pour 1 000 résidents et, pour les infractions contre les biens, il est d’environ 4 100 pour 1 000 résidents.
(2) Les chiffres de la population active occupée des diverses ACQ proviennent du Recensement de 2001. Il s’agit du nombre de personnes dont le lieu de travail habituel se situe dans les limites de l’ACQ. On obtient une approximation de la population à risque en additionnant le nombre de travailleurs et le nombre de résidents dans chacune des ACQ. Selon cette mesure, le taux moyen tombe à environ 70 affaires pour 1 000 personnes à risque et le taux maximal s’établit à 348. Il y a aussi diminution des taux maximaux de crimes avec violence (88) et de crimes contre les biens (229).
Pour jauger avec plus de précision les risques de crime dans les ACQ, dans les analyses multivariées figurant plus loin dans ce document, les taux de criminalité sont fondés sur la population à risque utilisant la population résidentielle et la population employée combinées.
Tableau 1. Nombre et taux d’affaires criminelles dclares par la police, quartiers de Winnipeg, 2001 (Excel, CSV)
La carte 8 affiche la combinaison de la répartition des affaires de crimes contre les biens et de la population résidentielle seule, alors que la carte 9 montre la combinaison des affaires de crimes contre les biens et de la « population à risque », qui comprend tant les résidents que les travailleurs dans chaque ACQ (voir l’encadré 2)8. Dans ces figures, la répartition de l’activité criminelle varie sensiblement dans l’ensemble du territoire urbain. Avec la mesure moins restreinte de la population à risque, en particulier, la répartition de la densité est élargie à un plus grand nombre d’aires au-delà du centre ville. Ces différences s’accentuent lorsqu’on examine la répartition des crimes avec violence (Cartes 10 et 11). Carte 8. Étalement du noyau de densité des affaires de crimes contre les biens et de la population résidentielle, Winnipeg, 2001 Carte 9. Étalement du noyau de densité des affaires de crimes contre les biens et de la population à risque (ensemble des résidents et des travailleurs), Winnipeg, 2001 Carte 10. Étalement du noyau de densité des affaires de crimes avec violence et de la population résidentielle, Winnipeg, 2001 Carte 11. Étalement du noyau de densité des affaires de crimes avec violence et de la population à risque (ensemble des résidents et des travailleurs), Winnipeg, 2001
Variation de la répartition spatiale des affaires selon l’heure Avec l’emplacement des infractions, l’heure à laquelle elles ont lieu revêt une importance toute particulière dans l’optique d’une stratégie pour combattre la criminalité. Les affaires criminelles peuvent se produire à toute heure de la journée, mais la recherche indique que les divers types de crime sont concentrés à des moments précis (Assuncao, Beato et Silva, 2002). En guise d’illustration, la figure 3 indique la répartition selon l’heure de toutes les affaires de vol qualifié qui ont été signalées en 2001. Comme la durée de certains actes criminels peut être appréciable, on recueille, dans le cadre du Programme DUC 2, des données sur le début et la fin de la période de perpétration de l’infraction. Dans la figure qui suit, les colonnes représentent le moment déclaré d’accomplissement des actes en question. Un modèle ressort de l’examen des vols qualifiés, c’est-à-dire qu’il y en a le moins le matin et le plus le soir, avant minuit. Figure 3
Affaires de vol qualifié selon l’heure, Winnipeg, 20011 1. Comprend 1 652 affaires déclarées de vol qualifié dont on connaît le moment de perpétration.
Source : Statistique Canada, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire. Les cartes 12 à 14 indiquent la répartition des points chauds pour les affaires de vol qualifié à trois moments de la journée, à savoir le matin (7 h à 9 h), le soir (20 h à 22 h) et la nuit (1 h à 3 h). En 2001, 4 % des vols qualifiés signalés ont été perpétrés entre 7 h et 9 h, 14 % l’ont été entre 20 h et 22 h et 12 %, entre 1 h et 3 h. La répartition spatiale varie selon le moment de la journée. Il y a variation tant pour le nombre d’actes criminels que pour les secteurs où la densité de la criminalité est la plus élevée, c’est-à-dire les points chauds, qui sont indiqués par le rouge le plus foncé. Carte 12. Étalement du noyau de densité des affaires de vol qualifié ayant lieu entre 7 h et 9 h, Winnipeg, 2001 Carte 13. Étalement du noyau de densité des affaires de vol qualifié ayant lieu entre 20 h et 22 h, Winnipeg, 2001 Carte 14. Étalement du noyau de densité des affaires de vol qualifié ayant lieu entre 1 h et 3 h, Winnipeg, 2001
Caractéristiques et criminalité des quartiers9 Depuis les années 1940 (Shaw et McKay, 1942), nombreuses sont les études qui ont décrit les liens entre les caractéristiques des quartiers et leurs taux de criminalité. Elles varient cependant pour ce qui est de leur insistance sur l’importance de facteurs comme le faible revenu, la mobilité résidentielle, la composition ethnoculturelle, les opportunités criminelles, l’efficacité collective, c’est-à-dire le degré de confiance et de réciprocité dans un quartier, et la désorganisation sociale, qui est caractérisée par la diminution de l’influence des règles sociales sur le comportement (Cohen et Felson, 1979; Brantingham et Brantingham, 1982; Roncek et Maier, 1991; Sampson et Lauritsen, 1994; Sampson et coll., 1997; Oberwittler, à l’impression). La présente section porte sur les liens entre un grand nombre de ces facteurs et les taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens observés dans les ACQ de Winnipeg en 2001. Aux fins de cette analyse, on examine le taux d’ensemble de chacune de ces deux catégories de crime plutôt que les taux des divers types de crime faisant partie de ces catégories, de manière à obtenir un maximum d’affaires à considérer. L’analyse vise les ACQ ayant plus de 250 habitants puisque que Statistique Canada supprime les données sur le revenu pour les aires géographiques sous ce seuil en raison de la confidentialité et de la qualité des données10. Par conséquent, seulement 175 des 230 ACQ sont incluses. Les caractéristiques examinées dans cette analyse sont tirées du Recensement de 2001 et des données de zonage de la ville de Winnipeg. Ces caractéristiques sont définies à la section Description des variables. Résultats descriptifs : comparaison des quartiers à forte et
à faible criminalité Pour examiner les liens entre les taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens et certaines caractéristiques des quartiers, les 175 ACQ ont été classées en deux groupes pour chaque catégorie de crime. La première comprend les 25 % des ACQ présentant les taux les plus élevés de crimes contre les biens et de crimes avec violence, alors que la seconde est formée 75 % restants des ACQ11. Avant toute prise en compte d’autres facteurs, on note des différences significatives pour certaines caractéristiques lorsque les quartiers présentant les taux de criminalité élevés sont comparés avec les quartiers où les taux sont plus faibles. Les écarts entre les taux sont semblables pour un certain nombre de caractéristiques démographiques, socioéconomiques, du logement et de l’utilisation du terrain, et ce, tant dans le cas des crimes avec violence que dans celui des crimes contre les biens. À titre d’exemple, la figure 4 indique que, par rapport aux ACQ où il y avait moins de crimes avec violence, les ACQ présentant les taux les plus élevés se caractérisaient en moyenne par un taux de mobilité résidentielle significativement, c’est-à-dire qu’une plus forte proportion de gens ne demeuraient pas à la même adresse une année avant le Recensement de 2001 (22 % et 13 % respectivement). Les pourcentages étaient aussi plus élevés pour les immigrants récents, soit ceux arrivés au pays de 1991 à 2001 (29 % et 18 %, respectivement), les résidents autochtones (19 % et 5 %)12 et les familles monoparentales à chef féminin (24 % et 12 %). On relevait des différences du même ordre dans le cas des crimes contre les biens (figure 5). Figure 4
Caractéristiques démographiques des quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes avec violence, Winnipeg, 2001 1. Criminalité élevée : ACQ appartenant au quart supérieur des quartiers pour ce qui est du taux de crimes de violence. Faible criminalité : les autres 75 % des ACQ. Taux pour 1 000 résidents et travailleurs.
2. Les différences entre les moyennes de la « criminalité élevée » et de la « faible criminalité » sont statistiquement significatives à *** p < 0,001.
N = 175 aires caractérisées des quartiers (ACQ).
Sources : Statistique Canada, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire de 2001 et Recensement de 2001. Figure 5
Caractéristiques démographiques des quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes contre les biens, Winnipeg, 2001 1. Criminalité élevée : ACQ appartenant au quart supérieur des quartiers pour ce qui est du taux de crimes contre les biens. Faible criminalité : les autres 75 % des ACQ. Taux pour 1 000 résidents et travailleurs.
2. Les différences entre les moyennes de la « criminalité élevée » et de la « faible criminalité » sont statistiquement significatives à *** p < 0,001.
N = 175 aires caractérisées des quartiers (ACQ).
Sources : Statistique Canada, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire de 2001 et Recensement de 2001. Pour ce qui est des caractéristiques de l’utilisation du terrain, la proportion en zonage commercial était beaucoup plus forte dans les quartiers affichant les taux les plus élevés de crimes avec violence que dans les autres quartiers (15 % et 5 %, respectivement); celle en zonage multifamilial y était aussi plus importante (30 % contre 8 %) alors que la proportion en zonage unifamilial était plus faible (18 % contre 38 %) (figure 6). Les quartiers où le taux de crimes avec violence était important ont aussi enregistré une plus forte proportion de logements exigeant de grandes réparations (12 % contre 8 %) et de logements construits avant 1961 (60 % contre 36 %). Dans ces mêmes ACQ à forts taux de crimes avec violence, les logements occupés par le propriétaire étaient proportionnellement moins nombreux (43 % contre 76 %) et les logements à prix inabordable (ménages dépensant plus de 30 % de leur revenu pour le logement), plus nombreux (30 % contre 17 %). Les différences quant aux caractéristiques de l’utilisation du terrain et du logement étaient à peu près semblables dans le cas des crimes contre les biens (figure 7). Figure 6
Caractéristiques de l’utilisation du terrain et du logement dans les quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes avec violence, Winnipeg, 2001 1. Criminalité élevée : ACQ appartenant au quart supérieur des quartiers pour ce qui est du taux de crimes de violence. Faible criminalité : les autres 75 % des ACQ. Taux pour 1 000 résidents et travailleurs.
2. Les différences entre les moyennes de la « criminalité élevée » et de la « faible criminalité » sont statistiquement significatives à *** p < 0,001.
N = 175 aires caractérisées des quartiers (ACQ).
Sources : Statistique Canada, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire de 2001 et Recensement de 2001. Figure 7
Caractéristiques de l’utilisation du terrain et du logement dans les quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes contre les biens, Winnipeg, 2001 1. Criminalité élevée : ACQ appartenant au quart supérieur des quartiers pour ce qui est du taux de crimes contre les biens. Faible criminalité : les autres 75 % des ACQ. Taux pour 1 000 résidents et travailleurs.
2. Les différences entre les moyennes de la « criminalité élevée » et de la « faible criminalité » sont statistiquement significatives à *** p < 0,001.
N = 175 aires caractérisées des quartiers (ACQ).
Sources : Statistique Canada, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire de 2001 et Recensement de 2001. Enfin, la figure 8 indique les concentrations du désavantage socioéconomique dans les quartiers ayant des taux supérieurs de crimes de violence. De ce désavantage témoignent les beaucoup plus fortes proportions d’habitants de ces quartiers recevant des transferts gouvernementaux (23 % contre 11 %), n’ayant pas terminé leurs études secondaires (27 % contre 18 %), touchant un revenu inférieur au seuil de faible revenu (39 % contre 13 %) ou se trouvant en chômage (9 % contre 5 %). De plus, ces quartiers affichent un revenu médian des ménages sensiblement inférieur à celui des ACQ dont le taux de crimes avec violence est faible (28 000 $ contre 57 000 $). La figure 9 révèle des résultats à peu près semblables pour les taux de crimes contre les biens. Figure 8
Caractéristiques socioéconomiques des quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes avec violence, Winnipeg, 2001 1. Criminalité élevée : ACQ appartenant au quart supérieur des quartiers pour ce qui est du taux de crimes de violence. Faible criminalité : les autres 75 % des ACQ. Taux pour 1 000 résidents et travailleurs.
2. Les différences entre les moyennes de la « criminalité élevée » et de la « faible criminalité » sont statistiquement significatives à *** p < 0,001.
3. Le revenu médian des ménages est exprimé en milliers de dollars.
N = 175 aires caractérisées des quartiers (ACQ).
Sources : Statistique Canada, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire de 2001 et Recensement de 2001. Figure 9
Caractéristiques socioéconomiques des quartiers présentant de grands et de moindres taux de crimes contre les biens, Winnipeg, 2001 1. Criminalité élevée : ACQ appartenant au quart supérieur des quartiers pour ce qui est du taux de crimes contre les biens. Faible criminalité : les autres 75 % des ACQ. Taux pour 1 000 résidents et travailleurs.
2. Les différences entre les moyennes de la « criminalité élevée » et de la « faible criminalité » sont statistiquement significatives à *** p < 0,001.
3. Le revenu médian des ménages est exprimé en milliers de dollars.
N = 175 aires caractérisées des quartiers (ACQ).
Sources : Statistique Canada, Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire de 2001 et Recensement de 2001. Comme on pouvait s’y attendre, les résultats obtenus pour la variable composée du désavantage socioéconomique (variable formée de cinq éléments dont la définition figure à la section Description des variables) font voir un même modèle, c’est-à-dire que les quartiers où la criminalité sévit le plus sont aussi les quartiers les plus défavorisés sur le plan socioéconomique13. Cependant, on n’a pas relevé de différences significatives entre les quartiers pour certains des facteurs analysés, comme la proportion d’hommes du groupe le plus à risque (15 à 24 ans) et celle des adultes de 64 ans et plus. Résultats de l’analyse multivarée Si l’on considère isolément les caractéristiques des quartiers dont nous avons parlé, elles sont liées à des taux supérieurs de crimes avec violence et de crimes contre les biens, mais l’importance du lien peut varier lorsqu’on combine plusieurs caractéristiques pour expliquer la criminalité. Dans la présente section, l’analyse à plusieurs variables sert à examiner l’interaction des variables et observer leur lien avec les niveaux de criminalité, une fois les autres facteurs pris en compte14. Bon nombre des caractéristiques des quartiers faisant l’objet de l’étude sont en étroite corrélation les unes avec les autres ou communiquent sensiblement la même information. Le problème de multicollinéarité entre facteurs tient à la forte association entre un grand nombre de facteurs structurels qui sont individuellement liés à la criminalité (Land, McCall et Cohen, 1990). Pour éviter le problème de multicollinéarité, qui est susceptible de fausser les résultats, on a retranché de l’analyse les variables en étroite corrélation. Ainsi, le tableau 2 indique que les proportions de familles monoparentales (r = 0,81), d’Autochtones (r = 0,82), de logements occupés par les propriétaires (r = -0,73) et de logements à prix inabordable (r = 0,76) sont toutes hautement corrélées avec le désavantage socioéconomique, d’où la nécessité de les éliminer15. Comme on l’a mentionné, la variable du désavantage socioéconomique réunit cinq facteurs apparentés qui rendent compte de l’importance des ressources sociales et économiques à la disposition des gens. Bien que ces autres variables en forte corrélation qu’on vient d’énumérer n’aient pas été incluses dans la variable composée du désavantage, elles y sont étroitement associées. En fait, on pourrait faire valoir que leur incidence sur la criminalité découle de l’étroitesse de leur lien avec le désavantage. Comme on pouvait aussi s’y attendre, le tableau 2 indique que la proportion de zonage résidentiel unifamilial est en étroite corrélation avec celle du zonage résidentiel multifamilial (r = -0,72). D’ordinaire, le premier augmente à mesure que diminue le second. Pour parvenir à des résultats qui soient les plus parcimonieux possible, on a conservé la variable du zonage multifamilial dans l’analyse à plusieurs variables, puisque des études antérieures ont démontré l’existence de liens entre le coût et la densité de l’habitation et la concentration de la criminalité (South et Crowder, 1997). Enfin, les résultats font voir une forte corrélation entre la proportion de logements construits avant 1961 et celle des logements exigeant d’importantes réparations (r = 0,75). Dans ce cas, on a retranché la première de ces variables de l’analyse, et ce, principalement parce que c’est l’état de délabrement de l’habitation qui est considéré comme un facteur important lié au désordre social et, par conséquent, aux taux de criminalité (Kelling et Coles, 1998). Tableau 2. Corrélation bidimensionnelle des variables indépendantes, quartiers de Winnipeg, 2001 (Excel, CSV) Pour évaluer la contribution relative des caractéristiques des quartiers à l’explication de la criminalité, on a calculé une régression distincte du jeu de variables sur le taux de crimes de violence et celui des crimes contre les biens (tableau 3). Les valeurs moyennes quadratiques corrigées indiquent que les huit variables explicatives qui restent rendent compte d’une très forte proportion de la variation des crimes avec violence (76 %) et des crimes contre les biens (66 %). Les coefficients de régression estimés nous offrent une indication de la contribution relative de chaque variable compte tenu des autres variables du modèle16. C’est le désavantage socioéconomique qui contribue relativement le plus à l’explication des taux de crimes de violence (b = 0,78) et de crimes contre les biens (b = 0,54) lorsqu’on tient compte des autres variables explicatives. Dans les deux modèles, les taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens augmentent en fonction du désavantage socioéconomique. Cette dernière caractéristique est suivie de l’état des logements du quartier, c’est-à-dire de la proportion d’habitations exigeant d’importantes réparations (b = 0,25 et b = 0,40). De même, à mesure que s’accroît la proportion de logements qui nécessitent d’importantes réparations, les taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens grimpent aussi, lorsqu’on maintient constantes les autres variables du modèle. D’autres variables dont la contribution est moindre — bien que statistiquement significative — à des taux accrus de crimes avec violence après correction sont notamment de plus fortes proportions de zonage résidentiel multifamilial (b = 0,14) et commercial (b = 0,12), une plus faible proportion d’adultes de plus de 64 ans (b = -0,12) et une proportion plus élevée de personnes à plus grand risque de devenir auteurs ou victimes d’actes criminels, soit les hommes de 15 à 24 ans (b = 0,10). Ni la proportion d’immigrants dans un quartier ni celle des résidents ayant déménagé dans la dernière année n’apportent une contribution significative à l’explication des taux de crimes avec violence après correction en fonction des autres variables du modèle. Pour ce qui est de l’ordre d’importance des contributions à l’explication des taux de crimes contre les biens, le zonage commercial (b = 0,25) suivait le désavantage socioéconomique et les logements exigeant d’importantes réparations. C’était la seule autre variable à apporter une contribution significative à cette explication. Après avoir maintenu constantes les autres variables, on a constaté que ce genre de crime était plus élevé là où la proportion du zonage commercial dans un quartier était plus forte. Tableau 3. Modèles de régression multiple des moindres carrés ordinaires pour les taux de crimes de violence et de crimes contre les biens, quartiers de Winnipeg, 2001 (Excel, CSV)
Discussion Dans le présent rapport, figurent les données issues d’une étude pilote de Statistique Canada sur la répartition spatiale de la criminalité dans une ville canadienne à l’aide d’analyses statistiques et de cartes de la criminalité établies au moyen de la technologie d’un système d’information géographique. Les résultats de l’examen des données de Winnipeg de 2001 concordent avec ceux d’autres études qui montrent que la criminalité ne se répartit pas au hasard sur les territoires urbains, mais se concentre plutôt dans certains quartiers où entrent en jeu d’autres facteurs démographiques et d’utilisation du terrain urbain. Les cartes du présent rapport décrivant la répartition des affaires criminelles déclarées par la police indiquent une concentration dans les quartiers centraux de la ville, c’est-à-dire sur une superficie relativement petite. Ainsi, on a déclaré quelque 1 100 affaires au km2 dans un rayon de deux kilomètres du centre géographique de la ville. Si l’on se déplace depuis le centre sur une distance de six à huit kilomètres, on constate que la densité des affaires déclarées chute littéralement à 151 affaires au km2. Il existe des différences du degré de concentration des crimes avec violence et des crimes contre les biens. Environ 30 % des affaires de crimes avec violence déclarées en 2001 ont eu lieu dans 3 % des quartiers et, s’il y a une répartition plus étalée des affaires de crimes contre les biens déclarées, environ 30 % des ces affaires ont été commises dans seulement 7 % des quartiers. Avant la prise en compte d’autres facteurs, les résultats font voir des différences significatives quant à certaines caractéristiques lorsqu’on compare les quartiers ayant des taux de criminalité supérieurs avec ceux dont les taux sont faibles. Les différences des taux sont semblables pour un certain nombre de caractéristiques démographiques, socioéconomiques, d’utilisation du terrain et du logement en ce qui concerne les crimes avec violence et les crimes contre les biens. Ces résultats bidimensionnels donnent à penser que le crime sévit davantage dans les quartiers qui ont moins accès aux ressources sociales et économiques. Par exemple, ce sont des quartiers qui se caractérisent par une population plus économiquement défavorisée et moins scolarisée, et qui sont plus susceptibles de comporter un plus grand nombre de familles monoparentales à chef féminin, d’Autochtones ou d’immigrants récents. Ils affichent en outre une moindre stabilité résidentielle, une plus forte densité et une plus grande proportion de logements multifamiliaux exigeant souvent des réparations. L’étude a démontré qu’un grand nombre de facteurs qui entrent en jeu sont étroitement apparentés. Ainsi, lorsqu’on maintient constantes les variables en appliquant une technique d’analyse à plusieurs variables, on constate qu’un petit nombre de facteurs clés sont des plus liés aux taux de crimes avec violence et de crimes contre les biens. Une fois prises en compte ces autres variables, on peut voir que c’est le désavantage socioéconomique qui est le plus étroitement lié aux deux catégories de crimes. Dans d’autres travaux de recherche, on a fréquemment démontré l’association intense entre la concentration du désavantage socioéconomique et la criminalité. Ainsi, Sampson et Raudenbush (1999) font valoir que le rapport entre désavantage et crime est en fait si étroit que d’autres « symptômes » propres aux quartiers de forte criminalité découlent en réalité du désavantage socioéconomique. Par ordre d’importance des facteurs explicatifs, le désavantage était suivi de l’état des logements d’un quartier, c’est-à-dire de la proportion de logements exigeant d’importantes réparations. Ce facteur est l’indice d’un moins grand sentiment d’appartenance à son milieu et d’un sens des responsabilités collectives moins développé, ce qui a pour conséquence une identification réduite avec les voisins et le quartier et un manque d’intérêt pour eux (Sampson et Raudenbush, 1999). Le type d’utilisation du terrain contribuait aussi à l’explication de la criminalité. En ce qui concerne les crimes avec violence, un facteur de contribution particulièrement important était le zonage résidentiel multifamilial et, dans une moindre mesure, le zonage commercial, c’est-à-dire les zones où l’on trouve, entre autres entreprises, des restaurants, des débits de boissons sous permis et des établissements de détail. Les résultats s’appliquant aux crimes contre les biens étaient un peu différents. Dans ce cas-là, le zonage commercial était le seul facteur qui s’est révélé significatif. Les possibilités d’agissements criminels s’accroissent lorsque le modèle d’utilisation du terrain dans les quartiers favorisent le crime (Hayslett-McCall, 2002). Les types d’aménagement qui ont été associés à la criminalité sont notamment le mélange de terrains résidentiels, commerciaux, industriels et vacants dans les quartiers, et l’existence de certains types d’établissements, comme les centres commerciaux. Les modèles de l’aménagement du territoire peuvent influer sur la criminalité en nuisant à la fonction de garde ou de contrôle social des habitants d’un quartier ou en créant des lieux privilégiés où peuvent s’exercer certaines activités, comme la consommation d’alcool dans les bars ou encore la vente ou la consommation de drogue dans des constructions désaffectées (Hayslett-McCall, 2002). L’étude a démontré que les quartiers où les taux de criminalité sont élevés affichent des caractéristiques particulières, qui sont très différentes de celles des quartiers à faible criminalité. Leurs résidents possèdent une part moins grande des ressources sociales et économiques, et les modèles d’utilisation du terrain semblent accroître les opportunités criminelles. Ces résultats laissent entendre que des politiques et programmes visant à améliorer les conditions socioéconomiques des résidents — incluant celles liées au logement — et tenant compte des répercussions du zonage du territoire constitueraient des interventions efficaces à l’échelon de la collectivité. En outre, le haut degré de concentration géographique de la criminalité que fait voir l’étude est l’indice qu’on a peut-être intérêt à cibler, dans les stratégies adoptées, les besoins particuliers des quartiers ou de plus petits secteurs d’une ville. Limites et possibilités Dans l’étude de démonstration de la ville de Winnipeg, les données ne portaient que sur une seule année, aussi a-t-il été impossible d’examiner l’évolution des taux de criminalité des quartiers et des caractéristiques connexes. Avec des données temporelles, on peut s’attacher à l’ordre causal des facteurs. Par exemple, des études de villes américaines révèlent que des taux de criminalité élevés entraînent le dépeuplement, qui en retour mène à un accroissement du désavantage socioéconomique dans les noyaux urbains. Il importe aussi de comprendre les facteurs d’évolution au fil des ans pour élaborer des stratégies de prévention et de réduction de la criminalité et pour évaluer les programmes en place. Dans les études à venir, l’examen des données sur plusieurs années devra être considéré et, par conséquent, l’analyse de l’évolution qui s’opère dans le temps. L’étude a permis d’examiner le lieu des affaires criminelles, des données n’étaient pas disponibles sur le lieu de résidence des auteurs présumés ou des victimes. On peut utiliser les données sur les déplacements vers le lieu du crime — ou les distances que franchissent les auteurs d’actes criminels pour les commettre — en vue d’éclairer les stratégies pour combattre le crime. On suppose souvent que les contrevenants parcourent des distances pour se livrer à leurs activités criminelles et qu’un nombre considérable d’actes criminels sont attribuables à ces mêmes contrevenants très actifs qui se rendent dans les différents quartiers de la ville. Toutefois, des données du Royaume-Uni indiquent que la plupart des déplacements des auteurs présumés sont relativement courts et que ceux-ci ne sont pas initiés par le crime mais que le crime est le résultat d’opportunités se présentant au cours de déplacements routiniers. Pour vérifier ces résultats dans le contexte canadien, l’examen des données sur les adresses des auteurs présumés devra être entrepris dans les travaux concernant d’autres villes du pays. Dans l’étude démonstration de Winnipeg, on a entrepris les premiers travaux afin d’étudier les facteurs distinguant les quartiers de moindre criminalité qui présentent des caractéristiques normalement attribuées aux quartiers de forte criminalité. Les caractéristiques et l’emplacement de ces quartiers sont d’un intérêt tout particulier du point de vue des interventions, puisqu’ils pourraient offrir certaines vertus protectrices. Toutefois, en raison du lien très étroit entre le crime et le désavantage socioéconomique à Winnipeg, le petit nombre de ces quartiers de faible criminalité et de fort désavantage a produit des résultats peu fiables. Il a donc été impossible de décrire les vertus de ces secteurs. D’autres travaux en ce sens portant sur d’autres villes canadiennes devront être entrepris. Enfin, la question de la disponibilité de données a une incidence particulière sur les analyses de la répartition spatiale de la criminalité. Dans la présente étude, on s’est servi des données du Recensement de la population et du zonage de la ville de Winnipeg pour décrire le lien entre les lieux et les crimes. Cette information permet de mieux comprendre les modèles de la criminalité dans les villes, mais il y a d’autres facteurs qui pourraient être liés au nombre de personnes qui circulent dans un quartier pendant une journée donnée, à la répartition de certains types de bâtiments (bars, boîtes de nuit, etc.), au lieu et à la prestation de divers services de justice et d’autres services, et ce qui est plus important encore, aux attitudes et aux perceptions des gens à l’égard de leur propre quartier, à leur confiance en autrui et leur disposition à participer. Pour mieux comprendre les facteurs liés à la répartition de la criminalité, il faut avoir accès à des ensembles de données provenant de diverses sources.
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