La mobilité de la population suisse pendant la seconde vague de coronavirus

La distanciation sociale est un facteur clé pour freiner la propagation de la pandémie de coronavirus. La mobilité physique des personnes ne fournit pas une parfaite mais une bonne approximation de l'ampleur de la distanciation sociale.

Le KOF a donc analysé un large éventail de données sur la mobilité - notamment les volumes de trafic sur les autoroutes suisses, le nombre d'arrivées et de départs à l'aéroport de Zurich, les fréquences des trains à la gare centrale de Zurich et les données sur la mobilité à l'échelle nationale fournies par Google sur la base de l'évaluation des smartphones (Google Mobility Report, 2020). Une autre source importante de données est le système de surveillance de la mobilité COVID-19 d'intervista (intervista, 2020). Cette société publie chaque jour de la semaine des données sur la mobilité d'un échantillon représentatif de la population suisse, sur la base des données de mouvement des smartphones.1

Comment la mobilité évolue-t-elle au cours de la seconde vague ?

Les données de mobilité à haute fréquence provenant des diverses sources fluctuent souvent fortement, se déplaçant parfois de manière très différente et présentant des schémas saisonniers différents. Afin d'extraire néanmoins un schéma commun des données, les chercheurs du KOF ont conçu un indicateur dit de mobilité à partir de la multitude de données disponibles (Eckert et Mikosch 2020). Cet indicateur de mobilité du KOF est mis quotidiennement à la disposition du public depuis mars 2020 dans le external pagetableau de bord du suivi économique à haute fréquence du KOFcall_made (2020) (cf. G 1). L'indicateur montre que la population suisse avait déjà considérablement réduit sa mobilité avant la fermeture des magasins à la mi-mars 2020, l’adoption générale du télé-travail et l'appel à rester chez soi si possible. À partir de la fin avril, la mobilité a ensuite progressivement repris.

Le schéma décrit ci-dessus a été répété lors de la seconde vague. C'est ce que montrent l'indicateur global de mobilité du KOF et la distance journalière en kilomètres parcourue dans la médiane d'un échantillon représentatif de la population suisse suivie par le biais des données des smartphones (voir G 2). La mobilité a diminué avec l'augmentation du nombre de cas à partir de septembre - mais jusqu'à présent, elle a nettement moins diminué, et plus lentement, que lors de la première vague. Fin mars, la distance parcourue en moyenne était d'un peu plus de 5 kilomètres par jour ; début novembre, elle était d'environ 14 kilomètres par jour. Depuis début novembre, la mobilité n'a pas diminué davantage. Elle a plutôt eu tendance à remonter légèrement - comme lors de la première vague - suite à la baisse du nombre de cas de coronavirus.

La différence de niveau de mobilité entre la première et la seconde vague est probablement due à plusieurs raisons : contrairement à ce qui s'était passé en mars, il n'y a pas encore eu de confinement soudain. Les magasins restent généralement ouverts, et les employés continuent donc à se rendre au travail. En outre, les appels des autorités à adopter le travail à domicile étaient moins pressants que lors de la première vague. En conséquence, le télétravail est actuellement beaucoup moins répandu qu'au printemps (voir G 3).³

Y a-t-il des différences entre les régions linguistiques ?

En ce qui concerne la gestion de la crise sanitaire, il est souvent question actuellement du Röstigraben entre la Suisse romande et la Suisse alémanique. Or il n'y a pas de différences significatives entre les régions linguistiques en termes de mobilité, mais plutôt une forte synchronicité (cf. G 4). Cependant, la série chronologique concernant les italophones est basée sur 121 personnes seulement et montre donc une marge de fluctuation plus élevée que celle des deux autres régions linguistiques.

Y a-t-il des différences entre les catégories de transport ?

En ce qui concerne les différents moyens de transport, les transports publics sont particulièrement visés, car on y soupçonne parfois un risque accru de contamination. Le graphique 5 montre les distances kilométriques quotidiennes parcourues (valeurs moyennes, lissées et corrigées de la saisonnalité hebdomadaire) par la population suisse en fonction des moyens de transport. Il n'est pas surprenant que la voiture joue un rôle prédominant par rapport aux autres catégories. Il est à noter que la mobilité dans la catégorie des voitures et des motos a été plus forte pendant les mois d'été qu'avant le déclenchement de la pandémie en janvier et février 2020, alors que les transports publics n'ont jamais atteint le niveau du début de l'année.⁴

Quel est le lien entre la mobilité et les contaminations ?

La figure 6 montre la relation entre la mobilité et le taux de reproduction effectif R au fil du temps. La mobilité est mesurée par la distance moyenne quotidienne de la population suisse. Le taux de reproduction effectif est déterminé sur la base des cas confirmés (source des données : Scrire et al., 2020). La ligne continue représente la moyenne sur 7 jours. À l'exception de la phase de juillet à septembre, il existe une corrélation évidente entre les deux variables : si une variable diminue (augmente), alors l'autre variable diminue (augmente).

La régression du taux effectif quotidien de reproduction R par rapport à la mobilité des jours précédents (délai de 1 à 14 jours) révèle une corrélation significative. Une relation significative et tardive peut également être démontrée entre le nombre de nouvelles contaminations (au lieu de R) et la mobilité. Toutefois, dans un premier temps, il ne faut interpréter cette relation que de manière corrélative et non causale. Une autre analyse de causalité de Granger suggère que la causalité va dans les deux sens. D'une part, la mobilité diminue parce que les gens sont plus prudents face à la hausse des taux de contamination et parce que les contre-mesures prises par les décideurs politiques entraînent une réduction de la mobilité. D'autre part, à mesure que la mobilité diminue, le degré de distanciation sociale dans la population augmente, ce qui ralentit la propagation du virus.

-------------------------------------------------------------------

1) Les données sont publiées pour le compte de StatistikZH, de la Task Force scientifique nationale COVID-19 et du KOF.

2) Dans le graphique 1, il convient de noter que les décès sont décalés de trois semaines dans le passé, puisque les décès quotidiens sont utilisés ici comme une approximation des nouvelles contaminations quotidiennes. Par conséquent, des valeurs approximatives ne sont pas disponibles pour les nouvelles infections actuelles.

3) Les parts de navetteurs indiquées dans le graphique G 3 ne fournissent qu'une information indirecte sur le degré d'activité en télétravail. Les personnes qui ne se déplacent pas selon la classification effectuée sont, outre les personnes travaillant à domicile, celles qui n'ont pas de lieu de travail fixe en dehors de leur domicile (par exemple, les chauffeurs de taxi et de bus et les agriculteurs) et les personnes qui restent chez elles en raison d'un chômage partiel, de vacances, de maladie etc.

4) Il n'est pas exclu que des effets saisonniers jouent ici un rôle qui ne peut être contrôlé sur la base des données disponibles.

Références

Eckert F. und Mikosch H. (2020) : Mobility and Sales Activity During the Corona Crisis, Revue suisse d'économie et de statistique, 156(9), external pagehttps://doi.org/10.1186/s41937-020-00055-9call_made.

Google (2020) : COVID-19 Community Mobility Reports, external pagehttps://www.google.com/covid19/mobility/call_made, Google.

intervista (2020) : Surveillance de la mobilité COVID-19 sur mandat de l'Office statistique du canton de Zurich, de la Task Force scientifique COVID-19 et du Centre de recherche conjoncturelle de l’EPF Zurich (KOF), external pagehttps://www.intervista.ch/mobilitaets-monitoring-covid-19/call_made, Bern/Zürich: intervista AG.

KOF High Frequency Economic Monitoring Dashboard (2020) : external pagehttps://kofdata.netlify.appcall_made, KOF Swiss Economic Institute, ETH Zurich.

Scrire, J., Huisman J. S. , Angst D., Neher R., Leventhal G., Bonhoeffer S., und Stadler T. (2020): https://ibz-shiny.ethz.ch/covid-19-re/, Zurich: ETH Zurich.

StatistikZH (2020): Gesellschaftsmonitoring COVID19, external pagehttps://www.zh.ch/de/news-uebersicht/mitteilungen/2020/politik-staat/statistik/durch-die-krise-begleiten---gesellschaftsmonitoring-covid19-.htmlcall_made, Statistical Office of the Canton of Zurich.