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Le début de l’année 2020 a été marqué par la diffusion rapide de l’épidémie de COVID-19 à l’échelle planétaire. Malgré les nombreuses incertitudes sanitaires qui perturbent alors fortement la campagne, le gouvernement français décide de maintenir le premier tour des élections municipales le 15 mars. À l’issue de ce premier tour, le taux de participation s’élevait à 44,7 %, soit 18,8 points de moins que lors du premier tour des élections municipales précédentes en 2014, qui affichaient déjà un minimum historique pour ce type de scrutin (63,5 %).

Si ce taux historiquement bas apparaît avec évidence comme la conséquence directe du contexte pandémique, on peut toutefois s’interroger sur les mécanismes qui sous-tendent cette relation. Les réponses apportées par les études réalisées jusqu’ici nous semblent insatisfaisantes en ceci qu’elles révèlent une double ambiguïté. Premièrement, elles s’accordent assez mal sur les liens entre intensité de l’épidémie et progression de l’abstention à l’échelle locale. Deuxièmement, elles présentent des résultats contradictoires en ce qui concerne la variabilité de l’effet démobilisateur de l’épidémie selon les caractéristiques de la population.

Le questionnement principal qui anime cet article ne porte donc pas tant sur l’existence ou non d’un effet de la crise sanitaire sur la participation au premier tour des élections municipales françaises de 2020 que sur les logiques qui expliquent et accompagnent cet effet. La progression de l’abstention a-t-elle été dépendante du degré d’intensité de l’épidémie? Dans quelle mesure le contexte pandémique a-t-il renforcé ou, au contraire, nuancé les logiques explicatives habituelles de la participation électorale?

Afin de répondre à ces questions, nous avons choisi de resituer le contexte spécifique du premier tour des élections municipales de mars 2020 en France dans le temps long. Pour cela, nous nous appuyons sur une analyse longitudinale de l’évolution de la participation électorale au cours de l’ensemble des premiers tours des élections municipales depuis 2001 pour un échantillon de 2 564 communes de la France métropolitaine.

Contexte épidémique et participation électorale : une revue de la littérature

À de rares exceptions près, dans tous les pays du monde, les élections qui se sont tenues dans le contexte de la pandémie ont vu leur taux de participation décroître en comparaison des scrutins précédents. La plupart des travaux s’accordent pour dire que les territoires les plus touchés par la pandémie sont ceux où la progression de l’abstention a été la plus importante (Santana, Rama et Casal Bértoa, 2020). Pour expliquer ce résultat, plusieurs travaux se sont notamment inspirés du modèle de l’électeur rationnel : le contexte épidémique aurait ainsi poussé à l’abstention en augmentant le coût du déplacement aux urnes, associé ici à un risque accru de contracter la maladie (Santana, Rama et Casal Bértoa, 2020; Noury et al., 2021).

En s’appuyant sur les données d’un sondage national français, Dolez (2020) constate ainsi que l’épidémie de COVID-19 est le principal facteur d’abstention invoqué par les personnes interrogées, constat partagé par Haute (2020) et Haute et al. (2021), qui s’appuient quant à eux sur une enquête réalisée auprès d’un échantillon d’électeurs de la métropole lilloise. Bien que les données déclaratives en matière de participation électorale méritent d’être interprétées avec une grande prudence, ces enquêtes tendent à confirmer l’hypothèse de la crainte de la contamination comme principal facteur d’abstention en France.

Cette crainte est-elle pour autant liée à l’intensité objective de l’épidémie à l’échelle locale? Brouard et McAvay (2020), à partir d’une analyse multiniveau, concluent que l’intensité de l’épidémie à l’échelle départementale explique les taux d’abstention enregistrés au premier tour au sein des communes françaises de plus de 1 000 habitants. Noury et al. (2021), à partir de données agrégées, aboutissent aux mêmes résultats et identifient également un effet positif de la distance par rapport aux différents foyers épidémiques : l’abstention lors du premier tour des municipales de 2020 aurait été plus forte au sein des communes les plus proches de ces foyers. Enfin, Guerra (2021), qui utilise les données de l’enquête en ligne sur « La vie en confinement », réalisée auprès de plus de 16 000 Français âgés de 18 ans et plus, conclut également à un effet négatif sur la participation de l’excès de mortalité observé à l’échelle départementale.

Plusieurs arguments laissent cependant penser que ce n’est pas le cas. L’étude menée par Le Bras (2020) à partir de résultats de sondages préélectoraux réalisés dans neuf grandes villes françaises montre qu’on ne peut pas faire de lien entre l’abstention et l’importance du risque de contamination encouru. Une autre étude, menée par Zeitoun et al. (2020), conclut elle aussi à l’absence de corrélation entre la progression de l’abstention et l’intensité de l’épidémie au sein des municipalités. Selon les auteurs, qui procèdent à partir d’une analyse agrégée à l’échelle des départements français, les écarts d’abstention entre 2014 et 2020 ne sont pas supérieurs dans les communes des départements les plus touchés par la maladie.

Ces résultats sont d’autant plus convaincants que, lors du premier tour de ces élections municipales de mars 2020, l’abstention progresse de façon importante alors que le contexte épidémique est encore loin d’avoir atteint une haute intensité. Les foyers épidémiques identifiés alors sont limités en nombre et, exception faite de la situation dans l’Oise, ne concernent que peu de cas avérés. Au cours de la semaine précédant l’élection, l’Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) n’observe aucun excès de mortalité dans 87 départements, un excès modéré pour seulement huit d’entre eux (Alpes-de-Haute-Provence, Jura, Oise, Bas-Rhin, Haute-Savoie, Somme, Var et Vosges), et un excès élevé uniquement pour le Haut-Rhin.

Comme pour les décès, en mars 2020, la pression qui s’exerce sur les services hospitaliers départementaux est d’intensité très inégale. Une fois encore, les départements les plus touchés se trouvent essentiellement dans l’est du pays – avec quelques exceptions, comme le Morbihan, département où les suspicions de contaminations à la COVID-19 représentent près de 12 % des passages aux urgences. Il s’agit aussi pour la plupart de départements densément peuplés (Levratto, Amdaoud et Arcuri, 2020).

Au-delà de ces éléments, d’autres arguments indiquent que la crise sanitaire a pu avoir des effets sur la mobilisation indépendamment de l’intensité de l’épidémie à l’échelle locale. Le contexte épidémique aurait ainsi joué sur la confiance des individus envers les gouvernants. Plusieurs travaux observent que la pandémie et les mesures de confinement auraient entraîné un regain de confiance envers les institutions et les gouvernements (Baekgaard et al., 2020; Bol et al., 2020).

L’épidémie a également pu perturber la campagne électorale, dont l’intensité est traditionnellement reconnue comme un facteur de mobilisation (Holbrook et Weinschenk, 2014). On peut considérer de ce point de vue que le contexte épidémique a pu contribuer à dépolitiser la campagne, conduisant à décourager les électeurs des forces d’opposition de se rendre aux urnes. Certaines études (Giommoni et Loumeau, 2020; Martin, 2020) ont en effet montré qu’à un taux plus élevé qu’habituellement, une nette majorité des équipes municipales ont été reconduites à l’issue du premier tour des élections françaises de 2020. L’épidémie a pu par ailleurs réduire la médiatisation de la campagne électorale (Martin, 2020) en mobilisant les principaux responsables politiques et en occupant une place proéminente dans le traitement médiatique de l’actualité (Bayet et Hervé, 2020).

Enfin, à partir d’une étude prospective menée auprès d’électeurs de la ville de Lagos (Nigéria), Nwankwo (2021) montre que la diminution des interactions – dont on connaît depuis longtemps l’effet mobilisateur en période d’élection (Lazarsfeld, Berelson et Gaudet, 1944; Braconnier et Dormagen, 2007) – induite par les mesures visant à restreindre les déplacements a pu elle aussi décourager les électeurs à se rendre aux urnes.

Au regard de ces éléments, et dans le but d’évaluer les liens entre l’épidémie et l’ampleur de la démobilisation lors du premier tour des dernières élections municipales en France, nous proposons l’hypothèse suivante :

Hypothèse 1. L’intensité de l’épidémie affecte positivement la progression de l’abstention : celle-ci est plus marquée dans les territoires les plus touchés par l’épidémie.

Quels sont les effets de l’épidémie sur la structure du corps électoral qui s’est mobilisé lors de ces élections? À ce sujet, les études existantes suggèrent que l’épidémie a pu provoquer des effets contradictoires, réduisant la mobilisation chez toutes les catégories d’électeurs, quelle que soit leur propension participationniste. Les données de sondages nationaux (Dolez, 2020; Martin, 2020) comme locaux (Haute, 2020; Haute et al., 2021) montrent que les écarts de participation entre 2014 et 2020 sont particulièrement élevés chez les plus de 65 ans. L’effet démobilisateur de l’épidémie aurait donc été particulièrement prégnant pour cette catégorie d’électeurs traditionnellement plus participative (Braconnier, Coulmont et Dormagen, 2017), mais aussi plus exposée aux formes les plus graves de la maladie (Bonanad et al., 2020). Les analyses agrégées à l’échelle des départements français vont également dans ce sens (Brouard et McAvay, 2020; Rivière, 2020; Noury et al., 2021).

Dolez (2020) estime par ailleurs que le contexte épidémique aurait minimisé l’impact des déterminants sociaux sur la participation : les écarts entre catégories sociales ou entre catégories de diplôme auraient été « arasés » par la baisse générale de la participation. C’est un point de vue opposé que défendent Haute (2020) et Haute et al. (2021) : selon eux, si le contexte épidémique n’a pas modifié le sens des relations généralement observées entre variables sociodémographiques et abstention, il les a en revanche intensifiées. Les résultats de ces travaux conduisent donc à penser que l’épidémie aurait pour effet de réduire un peu plus la mobilisation des catégories les plus abstentionnistes, n’affectant que marginalement l’attitude des catégories les plus participatives. Cette conclusion se justifie d’un point de vue théorique, si l’on admet le lien entre position sociale, diplôme et intérêt pour la politique (Gaxie, 1978), et que l’on considère que les catégories sociales les plus aisées et les plus diplômées sont, en raison de cet intérêt, moins susceptibles d’être affectées dans leur comportement vis-à-vis du vote par un choc exogène tel que l’épidémie de coronavirus.

Afin d’évaluer ces effets au premier abord contradictoires, nous testerons deux nouvelles hypothèses :

Hypothèse 2. L’épidémie a favorisé la progression de l’abstention des électeurs les plus âgés.

Hypothèse 3. L’épidémie a favorisé la progression de l’abstention des milieux populaires.

Méthode et matériaux empiriques

Pour tester ces hypothèses, nous avons choisi de travailler à l’échelle des communes de France métropolitaine. Malgré le risque d’erreur écologique[1] (Robinson, 1950), le choix d’une analyse agrégée présente l’avantage d’une possible objectivation des effets de la variation du contexte, ici épidémique, sur la participation (Luana et Beauguitte, 2012). En outre, l’analyse agrégée permet de travailler sur des données électorales d’une grande robustesse et d’éviter ainsi les écueils propres à la sur-déclaration de la participation électorale des études par questionnaires (Selb et Munzert, 2013).

Afin d’analyser les fluctuations de l’abstention à l’échelle communale et d’identifier les spécificités du contexte des élections de 2020, nous nous appuierons sur une analyse longitudinale multiniveau (Snijders et Bosker, 2011) de la participation au premier tour des élections municipales de 2001 à 2020, soit en tout quatre tours de scrutin (2001, 2008, 2014 et 2020). Ce type de modélisation permet d’analyser comment évolue une variable à travers le temps. Dans le cas de notre étude, elle se justifie également par la structure hiérarchique des données mobilisées.

Nos individus statistiques[2] sont ainsi les 2 564 communes de la France métropolitaine (hors Corse[3]) pour lesquelles les élections municipales se sont déroulées au scrutin de liste de 2001 à 2020. En ne retenant que ces communes, nous avons souhaité raisonner en neutralisant l’effet du mode de scrutin, excluant de fait les très petites communes[4].

Notre variable dépendante est l’abstention au premier tour des quatre élections municipales. Le taux moyen d’abstention pour l’ensemble des occurrences est de 41,4 %[5], avec des variations importantes selon les élections et un constat général de son augmentation au fil des années. En 2001, le taux d’abstention moyen est ainsi de 34,5 %. Il s’élève ensuite à 35,2 % en 2008, puis à 37,9 % en 2014, et enfin à 55,3 % en 2020. On observe donc qu’au sein de notre échantillon, si l’abstention connaît une augmentation continue de 2001 à 2014 (+0,7 point entre 2001 et 2008, puis +2,7 points entre 2008 et 2014), cette augmentation connaît une inflexion marquée entre 2014 et 2020 (+18,8 points).

Nous avons choisi de mesurer l’intensité de l’épidémie à l’échelle locale à partir de quatre indicateurs. Le premier est la distance[6] par rapport aux foyers de contamination identifiés par les autorités publiques avant le 15 mars 2020, dont nous distinguerons l’effet sur l’abstention lors des dernières élections en l’intégrant en tant que variable fixe[7]. Les trois autres sont mesurés à l’échelle des départements et sont rendus accessibles par Santé publique France via GÉODES[8], le portail des géo-données en santé publique. Il s’agit tout d’abord du nombre de passages aux urgences et d’hospitalisations pour suspicion de COVID-19 au cours de la semaine précédant le premier tour des élections municipales de 2020. Nous avons également retenu le nombre cumulé de décès avec diagnostic de COVID-19 depuis le 1er mars, tel que reporté pour la semaine du 9 au 15 mars 2020[9].

Afin de déterminer dans quelle mesure le contexte épidémique spécifique aux élections de 2020 affecte les relations entre les variables sociologiques et l’abstention, nous évaluerons l’effet de deux variables mesurées pour chaque occurrence temporelle, la part des plus de 65 ans au sein de la commune et celle des ouvriers[10].

Nous introduirons également dans nos modèles la population de la commune en tant que variable de contrôle[11]. Dans le cadre d’un scrutin de liste, le nombre et la diversité des candidatures ont généralement un effet positif sur la mobilisation. Pour chaque occurrence, nous contrôlerons donc le nombre de listes présentes en compétition, en distinguant les scrutins où une seule liste est en lice et ceux où s’affrontent deux listes ou plus. De même, nous tiendrons compte du taux d’abstention aux élections législatives (1997, 2002, 2007, 2012 et 2017) et européennes (1999, 2004, 2009, 2014 et 2019) précédant chaque scrutin municipal. Nous nous servirons de cette variable comme d’une mesure de la dynamique générale en matière d’abstention. Enfin, nous contrôlerons également l’effet propre à la part de chômeurs à l’échelle des communes.

Les variables mobilisées interviennent donc à trois niveaux d’analyse : celui des occurrences temporelles, celui des communes et celui des départements. Comme dans tout modèle multiniveau, la constante comporte une partie dite « fixe » et une partie dite « aléatoire », autorisée à varier d’un groupe à l’autre au sein des différents niveaux d’agrégation (ici les communes et les départements)[12]. Afin de modéliser la dépendance entre les taux d’abstention mesurés au fil du temps, notre modèle comportera également une variable « Année » à pente aléatoire[13].

Résultats

L’abstention au 1er tour des municipales 2020 et l’intensité locale de l’épidémie

Le tableau 1 présente les résultats de nos analyses. Le modèle (2) introduit les variables indépendantes décrites plus haut[14]. Nous reviendrons sur l’interprétation des coefficients des différentes variables et utiliserons pour le moment le modèle (2) comme base de comparaison pour évaluer l’apport de l’introduction des indicateurs d’intensité de l’épidémie. Nous pouvons cependant déjà constater que, sur la période 2001-2020, l’abstention au premier tour des élections municipales a eu tendance à progresser plus fortement dans les communes et dans les départements qui étaient les moins abstentionnistes à l’origine : c’est ce que suggèrent les coefficients négatifs τ01 et φ01 au sein de nos différents modèles.

Un test de déviance[15] montre que l’inclusion de l’effet de la distance du foyer de contamination le plus proche ainsi que de l’interaction entre cet effet et la variable « Annéem » n’améliore pas significativement notre modèle (modèle [3], test = 3,4; df = 2; p = 0,183). Les coefficients des deux variables ne sont en effet pas significatifs. La figure 1 facilite l’interprétation de l’interaction entre les variables « Distance » et « Année ». L’effet propre à la distance du foyer épidémique, calculé à partir des résultats du modèle (3), tend à s’atténuer au fil des élections : l’abstention diminue moins fortement en fonction de l’éloignement de ces foyers lors des élections de 2020. Comme le suggère également l’évolution des coefficients μ1, μ2, μ3,et μ4 entre les modèles (2) et (3), les écarts d’abstention entre les villes identifiées comme des foyers épidémiques en 2020 et les autres communes sont plus grands lors des élections passées que lors des dernières élections municipales. Lors des élections de 2020, l’abstention a en effet progressé davantage dans les communes éloignées des foyers épidémiques. Ces résultats montrent que la crise sanitaire accélère un mouvement déjà ancien et bien documenté d’intensification de l’abstention électorale (Braconnier et Dormagen, 2007) qui touche à présent les territoires traditionnellement plus participatifs, quand bien même ceux-ci se situent à distance des principaux foyers épidémiques.

Figure 1

Effets marginaux de la distance par rapport aux foyers épidémiques par année d’élections

Effets marginaux de la distance par rapport aux foyers épidémiques par année d’élections

Le taux d’abstention prédit à partir du modèle (3) se trouve en ordonnées, la distance par rapport aux foyers épidémiques en abscisses.

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Les résultats des modèles (4) et (5) conduisent à des conclusions similaires. Les coefficients des variables « Urgences » et « Hospitalisations » ne sont pas significatifs. En d’autres termes, ni l’augmentation du nombre de patients admis en services d’urgence pour suspicion de COVID-19, ni celle du nombre de patients hospitalisés pour les mêmes raisons n’affectent l’abstention au premier tour des élections municipales de 2020. Les tests de déviance montrent sans surprise que l’inclusion de ces deux variables n’améliore pas de manière significative notre modèle (test [4] = 0,48; df = 1; p = 0,488 et test [5] = 0,42; df = 1; p = 0,517).

Le modèle (6) montre en revanche que l’effet du nombre cumulé de décès attribués à la COVID est significatif (p = 0,027), bien que limité : pour chaque décès supplémentaire constaté à l’échelle départementale, le taux d’abstention mesuré en 2020 augmente de 0,1 point. En d’autres termes, le taux d’abstention calculé (toutes choses égales par ailleurs) pour une commune en 2020 dans le département du Haut-Rhin, le plus touché à ce moment de l’épidémie avec 40 décès attribués au coronavirus, est de 68,7 %, soit 4 points de plus que les communes situées dans un département qui ne déplore aucun décès en 2020 (64,7 %). Ce résultat montre que les effets du nombre de décès à l’échelle départementale ne sont véritablement significatifs que pour les communes des départements les plus touchés, même si le test de déviance montre que l’inclusion de cette variable améliore significativement notre modèle (test = 4,54; df = 1; p = 0,033). L’hypothèse 1, selon laquelle l’intensité de l’épidémie affecterait positivement la progression de l’abstention, n’est donc pas confirmée.

Tableau 1

Régressions longitudinales multiniveaux : les déterminants de l’abstention aux premiers tours des élections municipales françaises (2001-2020)

Régressions longitudinales multiniveaux : les déterminants de l’abstention aux premiers tours des élections municipales françaises (2001-2020)

Tableau 1 (continuation)

Régressions longitudinales multiniveaux : les déterminants de l’abstention aux premiers tours des élections municipales françaises (2001-2020)

Coefficients non standardisés. Les erreurs standards des effets fixes sont entre parenthèses, les intervalles de confiance à 95 % des effets aléatoires entre crochets. Codes de significativité : ***p < 0,001; **p < 0,01; *p < 0,05.

Nos modèles sont réalisés à l’aide du package « nlme » disponible sur R. Les différents modèles sont estimés en fonction du maximum de vraisemblance.

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Structure par âge des communes et abstention

Les résultats des modèles (2) à (6) montrent qu’en moyenne, l’augmentation de la part des personnes âgées de 65 ans et plus dans une commune tend, y compris en 2020, à diminuer l’abstention. La figure 2, réalisée à partir des résultats du modèle (6), montre cependant que cette relation varie selon les années.

Figure 2

Effets marginaux de la part de personnes âgées de 65 ans et plus par année d’élections

Effets marginaux de la part de personnes âgées de 65 ans et plus par année d’élections

Le taux d’abstention prédit à partir du modèle (6) se trouve en ordonnées, la part des plus de 65 ans en abscisses.

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Cette analyse incite cependant à relativiser l’effet propre au contexte de 2020. En effet, si l’intensité de la relation entre part des 65 ans et plus et taux d’abstention apparaît moins importante en 2020 qu’en 2014 ou en 2008, elle est en revanche similaire à ce que l’on peut observer pour les élections de 2001. En d’autres termes, les écarts de participation que nous constatons en 2020 entre les communes selon leur structure par âge, bien que moins importants qu’en 2008 et qu’en 2014, n’ont rien d’inédit.

Cette baisse du coefficient de la variable « part des 65 ans et plus » pour l’année 2020 est-elle attribuable à l’intensité locale de l’épidémie? Pour répondre à cette question, nous proposons d’observer les variations de l’effet de l’âge en fonction des variables « Distance des foyers épidémiques » et « Décès »[16]. La figure 3 montre qu’à faible distance des foyers épidémiques, les écarts de participation entre communes « jeunes » et communes « âgées » sont toujours plus grands que lorsque cette distance s’élève, même si la relation entre la part des 65 ans et plus et l’abstention s’atténue entre 2014 et 2020.

Le résultat est similaire pour les communes situées à moyenne distance des foyers épidémiques. En revanche, pour celles qui en sont éloignées, ce différentiel d’abstention tend à s’amplifier avec le temps. Il faut ici tenir compte des caractéristiques des espaces concernés, sans doute plutôt composés de communes petites ou moyennes, comme le suggère le coefficient de corrélation négatif entre la distance des foyers de contamination et la taille de la population (voir annexe). Les graphiques de la figure 3 semblent indiquer que, dans ces espaces, l’abstention progresse plus vite au sein des communes plus jeunes. L’année 2020 semble avoir amplifié cette dynamique.

Figure 3

Effets marginaux de la part de personnes âgées de plus de 65 ans en fonction de la distance du foyer de contamination

Effets marginaux de la part de personnes âgées de plus de 65 ans en fonction de la distance du foyer de contamination

Le taux d’abstention prédit à partir du modèle (3) se trouve en ordonnées, la part des plus de 65 ans en abscisses.

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La figure 4, qui permet d’évaluer l’effet de la part des 65 ans et plus selon le nombre de décès attribués à la COVID-19 à l’échelle départementale, montre que plus le nombre de décès est important, plus les écarts de participation entre communes jeunes et communes âgées s’amplifient. En l’occurrence, ce sont les communes où la part des 65 ans et plus est la plus faible qui ont tendance à s’abstenir le plus dans les départements les plus touchés par l’épidémie.

Figure 4

Effets marginaux de la part de personnes âgées de plus de 65 ans en fonction du nombre de décès attribués à la COVID-19 à l’échelle départementale

Effets marginaux de la part de personnes âgées de plus de 65 ans en fonction du nombre de décès attribués à la COVID-19 à l’échelle départementale

Le taux d’abstention prédit à partir du modèle (6) se trouve en ordonnées, la part des plus de 65 ans en abscisses.

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Ces résultats montrent que le contexte épidémique n’a pas bouleversé les écarts de participation traditionnellement observés entre les communes étudiées en fonction de leur structure par âge. Nous pouvons donc également rejeter l’hypothèse 2, selon laquelle l’épidémie favoriserait la progression de l’abstention des électeurs les plus âgés.

Abstention et part d’ouvriers au sein des communes

À la lecture des modèles présentés dans le tableau 1, le coefficient de la part des ouvriers est à première vue surprenant : cette variable est en effet négativement corrélée à l’abstention. On peut mieux comprendre cette relation si l’on tient compte de la corrélation négative entre cette variable et la population de la commune (voir annexe). La part d’ouvriers est en effet tendanciellement plus importante au sein des communes les moins peuplées de notre échantillon, et l’on sait par ailleurs que les petites communes affichent des taux de participation aux élections municipales plus élevés que les communes plus peuplées (Jaffré, 2020).

La figure 5 indique que la relation entre la part d’ouvriers au sein des communes et l’abstention tend à s’inverser au fil du temps : négative lors du premier tour des élections 2001, elle devient positive (mais négligeable) lors du premier tour de 2020. Cette évolution s’inscrit dans le temps, et la situation observable en 2020 semble être le produit d’une dynamique qui s’enclenche dès les élections de 2008.

Figure 5

Effets marginaux de la part d’ouvriers par année d’élections

Effets marginaux de la part d’ouvriers par année d’élections

Le taux d’abstention prédit à partir du modèle (6) se trouve en ordonnées, la part d’ouvriers en abscisses.

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Les effets de la part d’ouvriers semblent s’inverser également à mesure que l’on se rapproche des foyers épidémiques (figure 6). Dans ces espaces, les communes où cette part est élevée s’abstiennent plus que les autres. Ces écarts de participation tendent aussi à s’intensifier avec le temps, du moins pour les communes situées à faible et à moyenne distance des foyers de contamination. Pour celles situées à distance élevée, les écarts s’inversent (les communes « ouvrières » s’abstiennent moins que les autres) et restent stables d’une élection à l’autre.

Figure 6

Effets marginaux de la part d’ouvriers en fonction de la distance du foyer de contamination

Effets marginaux de la part d’ouvriers en fonction de la distance du foyer de contamination

Le taux d’abstention prédit à partir du modèle (3) se trouve en ordonnées, la part d’ouvriers en abscisses.

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L’effet du nombre de décès sur la relation entre abstention et part d’ouvriers est plus incertain (figure 7). On observe d’une part que les communes ouvrières ont tendance à s’abstenir plus fortement en 2020 que précédemment, a fortiori dans les départements où le nombre de décès est plus important. Dans un même temps, les relations statistiques propres au contexte de 2020 présentées dans la figure 7 ne sont jamais significatives, comme si l’impact de l’intensité locale de l’épidémie était indépendant de la structure sociale des communes étudiées. Ces résultats nous incitent à rejeter l’hypothèse 3, selon laquelle l’épidémie favoriserait la progression de l’abstention au sein des milieux populaires.

Figure 7

Effets marginaux de la part d’ouvriers en fonction du nombre de décès attribués à la COVID-19 à l’échelle départementale

Effets marginaux de la part d’ouvriers en fonction du nombre de décès attribués à la COVID-19 à l’échelle départementale

Le taux d’abstention prédit à partir du modèle (6) se trouve en ordonnées, la part d’ouvriers en abscisses.

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Conclusion

La dimension longitudinale de notre enquête nous a permis d’appréhender les effets de la crise sanitaire de l’hiver 2020 sur la participation au premier tour des dernières élections municipales françaises pour les communes de plus de 3500 habitants. Première étude à replacer le contexte inédit des municipales de 2020 dans le temps long, cette enquête montre que les effets électoraux de la crise du coronavirus doivent s’analyser tout autant comme la conséquence d’un choc exogène imprévisible que comme celle de dynamiques observables sur le long terme.

Nos résultats présentent les effets de la crise sanitaire sur la participation électorale comme des effets nationaux plutôt que comme le produit d’un contexte local. L’intensité de l’épidémie à l’échelle locale ne joue en effet qu’à la marge dans les dynamiques de mobilisation propres aux élections de 2020, dans la mesure où l’on observe des variations significatives dans les taux d’abstention des communes étudiées uniquement lorsque l’épidémie atteint un plus haut degré d’intensité, causant les premiers décès de cette crise sanitaire.

Le contexte épidémique de 2020 a-t-il affecté plus fortement certaines communes que d’autres en raison de leur structure sociodémographique? Sur ce point, les résultats de notre étude sont contrastés. À faible et à moyenne distance des principaux foyers de contamination, nous observons une baisse de la participation au sein des communes où la part de personnes âgées de 65 ans et plus et la part d’ouvriers sont les plus importantes, même s’il ne semble pas que les écarts de participation observés soient inédits. À forte distance des foyers de contamination, en revanche, ces mêmes communes semblent toujours moins abstentionnistes que les autres. Ce résultat attire l’attention sur le sens à accorder à l’effet modérateur de la variable distance : celle-ci mesure en effet à la fois un degré d’intensité épidémique et un éloignement des espaces essentiellement urbains, là où se situent la majorité des foyers de contamination. En d’autres termes, ce résultat témoigne de l’impact différencié de l’épidémie selon le type d’espace considéré. Au sein des espaces urbains, les écarts de participation se sont sans doute réduits entre communes âgées et communes jeunes, et au contraire accentués entre les communes ouvrières et les autres, ce qui confirme les résultats obtenus par les études s’appuyant sur les données individuelles (Haute et al., 2021). Toutefois, au sein des espaces ruraux, si l’effet de la structure par catégorie socioprofessionnelle semble être resté stable, les communes jeunes ont semble-t-il subi une augmentation plus marquée de l’abstention. Notre étude suggère enfin que dans les départements les plus touchés par les décès, la hausse de l’abstention concerne l’ensemble des communes, indépendamment de leur composition sociodémographique.

Le caractère marginal de l’effet de l’intensité locale de cette crise sanitaire doit cependant être interrogé. Nous pouvons nous risquer ici à proposer quelques éléments d’interprétation. Si les effets de la crise sur la participation sont d’abord nationaux, c’est sans doute parce que l’épidémie n’en est alors qu’à ses débuts, mais aussi parce que la couverture médiatique qu’on en fait contribue à créer un climat d’inquiétude diffus au sein des différents segments de l’électorat, au-delà des risques objectifs de contamination localisée induits par le déplacement aux urnes. De futurs travaux devront se pencher sur la relation entre l’exposition aux messages médiatiques – y compris au travers de l’usage d’Internet, dont nous ne savons encore rien – et la participation électorale en contexte d’épidémie généralisée.

Notre étude présente évidemment plusieurs limites. Tout d’abord, elle ne saurait prétendre à l’identification de mécanismes causaux. Au contraire, elle prouve que les corrélations multiples entre contexte épidémique, facteurs sociopolitiques, autocorrélation spatio-temporelle et participation électorale rendent difficile l’établissement de relations causales entre risque sanitaire et abstention. Pour cette raison, la séquence électorale de 2020 ne saurait être considérée comme un contexte expérimental, même imparfait, propice à saisir ces phénomènes. Deuxièmement, s’appuyant sur des données agrégées, notre étude oblige à la prudence dans l’interprétation des résultats présentés et invite à confirmer les résultats obtenus à l’aide de données individuelles. Enfin, il pourrait nous être reproché d’avoir laissé de côté les petites communes. Il est en effet établi que c’est en leur sein que l’abstention a le plus progressé entre 2014 et 2020 (Le Bras, 2020). Nous voulons croire cependant que ce constat conforte au contraire les résultats présentés dans cet article; en effet, les petites communes échappant pour la plupart aux conséquences les plus graves de la vague épidémique de mars 2020, il plaide plutôt en faveur de l’hypothèse d’un effet national de la crise. Quoi qu’il en soit, sachant que les ressorts de la mobilisation électorale au sein des petites communes se distinguent de ceux observables au sein des communes plus peuplées (Lagroye, Lehingue et Sawicki, 2005), l’étude des effets électoraux de la crise sanitaire dans ces espaces singuliers doit faire l’objet d’une analyse spécifique.

Malgré ces limites, notre article met en lumière l’inégal effet de l’épidémie de coronavirus sur la participation électorale, à la fois sur le plan spatial, démographique et social. Ce faisant, il permet de porter un nouveau regard sur l’impact politique des crises sanitaires, dont l’analyse n’est qu’à ses débuts.