A T E M H A Atelier d Etude des Marchés de l Habitat

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1 A T E M H A Atelier d Etude des Marchés de l Habitat Analyse économétrique combinée des loyers privés et valeurs immobilières à l échelle de l aire urbaine de Lille et construction d un tableau de bord des loyers localisés Correspondance : 18 bis rue Tiquetonne Paris Association loi de 1901 N SIRET :

2 A. L analyse des hiérarchies spatiales des valeurs immobilières explicite les attractivités territoriales et éclaire les enjeux de l accessibilité financière des prix Selon les observateurs immobiliers, la localisation est un facteur prépondérant de différenciation des prix immobiliers et des loyers des logements privés. En fait, on retient que les déterminants du prix d un logement relèvent à la fois : de ses caractéristiques internes, de sa localisation précise. Une analyse fine de la hiérarchie spatiale des valeurs immobilières a été réalisée : elle explicite l impact intrinsèque de la localisation sur la formation des valeurs, en tenant compte de l influence des autres caractéristiques internes des logements. 1. L apport d une analyse économétrique du logement comme ensemble de caractéristiques Les économistes insistent sur le fait que le logement est un bien complexe : il s agit d un bien hétérogène, pouvant être défini comme la combinaison d un ensemble de caractéristiques diverses, tenant : au logement lui-même (surface, nombre de pièces, équipement sanitaire, disposition, standing, agrément...), à l immeuble (ancienneté de construction, mode de gestion, standing et équipement...), à la localisation (quartier, commune...), et aux services que cette localisation peut offrir. Par ailleurs, la durabilité du bien «logement» oblige à une analyse économique différenciée des échanges de services ou d usages (qui se traduisent par le paiement du loyer), d un côté, et des transactions d actifs ou de patrimoine (qui se traduisent par la valeur d acquisition), de l autre. Le langage courant tend à parler de manière indifférenciée de prix de logement ou de valeur de logement, alors que les économistes ont au contraire le souci, pour pouvoir analyser le comportement des acteurs présents sur le marché de l habitat, de distinguer la valeur de la dépense en logement (mensuelle ou annuelle, exprimée en euros), de son prix, où cette valeur est rapportée à une quantité donnée (par exemple, en /m²). Si le prix est facile à identifier pour un marché comme celui des denrées de consommation alimentaire par exemple, la notion même de quantité et donc de prix n est pas immédiatement mesurable pour l habitat : le prix au mètre carré est évidemment un outil d analyse courant et fort utile, mais il est pourtant clair que le service rendu par un logement n est pas correctement apprécié au travers de sa seule surface, et doit intégrer d autres éléments (par exemple, le niveau de confort et le standing). 2

3 Pourtant, les réflexions sur les arbitrages ou choix que les ménages peuvent être conduits à faire, entre,par exemple, prix d une localisation et taille de logement, suggère bien l utilité concrète d un instrument de mesure adéquat de ces notions en matière de logement. Plus largement, toute réflexion prospective sur les conséquences de modifications de la hiérarchie des prix des logements ou sur la distribution des revenus disponibles (et donc l analyse des scénarios d aides publiques, à la pierre ou à la personne) suppose une analyse préalable du jeu des contraintes actuelles de prix et de revenus sur la consommation ou le choix de logement. Ces différentes perspectives suggèrent de valoriser les prix «implicites» des attributs du logement. Certes, l analyse statistique habituelle, par des tableaux croisés sur des dimensions bien choisies, met déjà utilement en évidence la dispersion des «valeurs» de la dépense en logement. Lorsque ces tableaux croisés sont restreints à un secteur d occupation comme le parc locatif privé, et utilisent les principales variables explicatives des dépenses en logement comme la localisation ou la taille des logements, on est effectivement en mesure de mesurer des facteurs de dispersion des valeurs, qui peuvent avoir un impact sur le comportement des ménages. Mais on note que toute une série de facteurs explicatifs joue manifestement de manière concomitante et explique aussi une partie de la variation de prix observée de strate à strate. La simple lecture de tableaux croisés ne permet pas de mesurer l impact intrinsèque d une caractéristique sur la formation des prix de marché, et du coup, l objectivation des contraintes d arbitrage d acteurs «micro-économiques» qui ont par exemple à choisir entre des logements similaires avec un écart de prix compte tenu de quartiers différents est largement brouillée. La mesure de l impact d une caractéristique sur la valorisation des logements «toutes choses égales par ailleurs» pour ce qui est des autres caractéristiques, est bien un élément stratégique pour appréhender les contraintes du marché sur les trajectoires résidentielles des ménages. C est l objet de l analyse économétrique des valeurs d acquisition que de mettre en évidence ces «prix implicites» des caractéristiques des logements. Dans cette perspective, il s agit de faire l hypothèse que le prix d un logement est une fonction de ses caractéristiques internes et de localisation. VAL = F (Logement, Quartier) L estimation économétrique de cette fonction permet de déterminer l impact de ces différentes caractéristiques sur le prix des logements. 3

4 2. Calcul d un indice spatial des valeurs Cette méthode est fréquemment utilisée pour construire des indices temporels des prix, au plan national, dans le cadre de l indice Notaires INSEE. L analyse économétrique permet alors de corriger les évolutions dans le temps de la structure du parc objet des mutations (par exemple, une augmentation du poids des ventes de petits logements), et de rapporter l évolution à un parc de référence. Notre approche sera différente dans le cadre de ce chapitre : nous nous attacherons à mettre en évidence, sur l ensemble de l aire d influence de Lille, un «indice spatial» des valeurs qui, selon le même principe, permet de corriger les écarts entre les quartiers de la structure du parc muté. Cet indice spatial constitue un résultat stratégique : pour l analyse de l accessibilité financière des segments de parc, pour l analyse de l attractivité territoriale. 3. Les modèles économétriques Pour des raisons d homogénéité, les modèles économétriques ont été calibrés séparément sur les transactions d appartements et de maisons. Pour expliquer la disparité des prix, nous avons retenu un modèle multiplicatif, la variable dépendante étant alors le logarithme du prix (hors taxes). Concrètement, il s agit de faire l hypothèse que le prix d un logement est une fonction de ces caractéristiques : caractéristiques internes, physiques, du logement et de l immeuble dans lequel celui-ci est situé ; localisation précise du logement. Nous avons retenu un modèle multiplicatif de la forme suivante : où, Log (prix) = a 0 + aixi + bjzj + e a 0 est une constante, Zj des variables indicatrices de la localisation du logement (les différents zonages construits), Xi sont les caractéristiques internes du logement, e, l élément aléatoire du modèle, qui représente les variations de prix qui ne peuvent pas être expliquées par les caractéristiques retenues. 4

5 Une fois le modèle ajusté, il est donc possible de décomposer le prix d un logement en deux éléments : le prix est alors appréhendé comme le produit d un effet géographique et d un effet représentant la quantité de service fournie par le logement. L effet géographique est utilisé, dans un deuxième temps, pour déterminer l indice spatial de chaque zone. 4. L indice spatial des prix immobiliers Ces deux modèles économétriques permettent d isoler l impact spécifique de la localisation, à caractéristiques internes des logements inchangées, sur le niveau des prix. Au terme de cette analyse, on dispose donc, à titre séparé, d une analyse de hiérarchie spatiale des prix des appartements et des maisons individuelles, chacune de ces analyses étant conduites sur des zones élémentaires (regroupant des sections cadastrales) en fonction du nombre des transactions disponibles. Concrètement, nous calculons, pour chacune de ces zones, la moyenne des deux indices, pondérée par le nombre de transactions observées pour ces deux types de logements. Ainsi, dans les secteurs urbains, l indice unique sera très proche de l indice calculé pour les appartements, alors qu il sera plus proche de l indice calculé pour les maisons individuelles dans les zones moins denses. En somme, cette analyse économétrique permet de construire un «indice spatial des prix immobiliers», corrigé des différences de structure des parcs mutés selon les zones. Cet indice spatial révèle donc la hiérarchie spatiale du marché immobilier à l échelle de l aire d influence de Lille : sa variation indique l écart de valeur d un logement-type selon qu il est acquis dans tel ou tel quartier. La cartographie ci-dessous retient un découpage synthétique en 14 «zones de prix» homogènes, qui permettent d identifier les grands enjeux des hiérarchies spatiales des prix immobiliers. Cette représentation au niveau de la section cadastrale confirme très clairement que les disparités et les contrastes d accessibilité doivent être lus à une échelle infra-communale. 5

6 Un regroupement des sections cadastrales de l aire d influence de Lille en 14 zones de prix hiérarchisées Hiérarchie des prix Zone 1 : 349 Zone 2 : 320 Zone 3 : 292 Zone 4 : 272 Zone 5 : 254 Zone 6 : 233 Zone 7 : 214 Zone 8 : 205 Zone 9 : 195 Zone 10 : 183 Zone 11 : 169 Zone 12 : 148 Zone 13 : 125 Zone 14 : 100 6

7 Zoom sur Lille Métropole Communauté Urbaine en 14 zones de prix hiérarchisées Hiérarchie des prix Zone 1 : 349 Zone 2 : 320 Zone 3 : 292 Zone 4 : 272 Zone 5 : 254 Zone 6 : 233 Zone 7 : 214 Zone 8 : 205 Zone 9 : 195 Zone 10 : 183 Zone 11 : 169 Zone 12 : 148 Zone 13 : 125 Zone 14 : 100 7

8 Retenons quelques premiers constats, et les pistes de réflexions ultérieures qu elles ouvrent : on note l ampleur considérable des écarts de valeurs immobilières, puisque un même type de logement se vendra plus de 3,5 fois plus cher selon qu il se trouve dans les zones les moins chères représentées en bleu ou dans les zones les plus chères représentées en rouge brique. cette hiérarchie spatiale des prix peut être lue comme une cartographie des difficultés financières d accès à la propriété (au travers du couple «taux d effort / apport personnel»). Et, cette hiérarchie spatiale se diffuse aussi sur l ensemble des loyers de secteur privé certes avec des écarts relatifs de moindre ampleur. Ainsi, globalement, ces contrastes entre zones soulignent une puissante dynamique ségrégative des marchés privés. Cette cartographie indique aussi la hiérarchie des valeurs immobilières et foncières, et donc de la charge foncière des opérations de construction sociale, ce qui soulève la question suivante : la diversification de l offre peut-elle être conduite, dans l état des marchés immobiliers, sans mobilisation d outils spécifiques? Cette réflexion montre l importance d une stratégie globale visant à favoriser la production d une offre locative sociale dans les territoires déficitaires de l agglomération : prospection et réserves foncières, ajustement des outils de planification urbaine ainsi que le permet la loi SRU, etc... 8

9 B. Co - exploitation par imputations économétriques de données dans l enquête OLAP DGUHC FNAU à Lille et dans des fichiers «détail logement» Cette partie prend appui sur une mobilisation combinée : de l analyse des valeurs immobilières présentée ci-dessus, des enquêtes «loyer» OLAP DGUHC FNAU et des résultats des études partenariales demandées par LMCU, l agence d urbanisme et la DDE 59 à ATEMHA sur bases FILOCOM. Les études déjà engagées concernent notamment une analyse fine des profils d occupation sociale des quartiers et des parcs à partir de FILOCOM1999, 2001 et Dans ce contexte, l analyse spécifique du secteur locatif privé et des segments qui le composent mérite d être approfondi. Une analyse économétrique combinée des observations collectées depuis de nombreuses années dans le cadre de l enquête «loyer» DGUHC - OLAP - FNAU, et des transactions immobilières permet d analyser les facteurs explicatifs des rendements nominaux des différents segments du parc locatif privé. Enquêtes OLAP / Agence d Urbanisme Méthodologie d observation des loyers Loyers Locataires stables Loyers d emménage ment Traitements statistiques et économétriques Tableau de bord des loyers des emménagés récents Fichier «détail logement» PERVAL ou (extraits d actes) 9

10 1. Construction du tableau de bord localisé des loyers du secteur privé Au-delà, ces modèles économétriques permettent de reconstituer des valeurs de loyers d emménagement en secteur privé, en prenant en compte l analyse spatiale très fine qu autorise l exhaustivité de la base de données sur les transactions immobilières. L imputation économétrique des loyers et des valeurs immobilières sur une base «détail logement» permet alors la production d un tableau de bord finement localisé des loyers de marché. Enrichissement du fichier «détail logement» et construction de tableaux de bord Donnés notariales (MIN PERVAL) Enquêtes «loyer OLAP DGUHC» Analyse économétrique des prix Analyse économétrique du ratio «loyer de marché / prix» Base enrichie «détail logement», comportant : Les loyers du secteur locatif privé Les prix d acquisition des logements en propriété occupante L offre disponible 10

11 2. Les tableaux de bord localisés des loyers du secteur privé selon les quartiers de l enquête «DGUHC FNAU OLAP» TABLEAU Zone «loyer» Zone «loyer»

12 Zone «loyer» Zone «loyer»

13 Zone «loyer» Zone «loyer»

14 Zone «loyer» Zone «loyer»

15 Zone «loyer»

16 3. Les tableaux de bord localisés des loyers du secteur privé selon le découpage en quartiers de la zone lilloise TABLEAU Secteur de la ville de Lille Secteur de la ville de Lille

17 Secteur de la ville de Lille Secteur de la ville de Lille

18 Secteur de la ville de Lille Secteur de la ville de Lille

19 Secteur de la ville de Lille Secteur de la ville de Lille

20 Secteur de la ville de Lille Secteur de la ville de Lille

21 Secteur de la ville de Lille Secteur de la ville de Lille

22 Secteur de la ville de Lille Secteur de la ville de Lille

23 Secteur de Lille et Hellemmes Secteur de Lille

24 Secteur de Lomme Secteur de Croix Roubaix

25 Secteur de Croix Roubaix n.s Secteur de la Madeleine Marcq en Baroeul

26 Secteur de la Madeleine Marcq en Baroeul Secteur de Mons en Baroeul

27 Secteur de Roubaix Secteur de Roubaix

28 Secteur de Roubaix Secteur de Lambersart

29 Secteur de Tourcoing Secteur de Wattrelos

30 Secteur de Tourcoing Wattrelos

31 C. Enseignements sur l impact des loyers de marchés constatés sur les politiques publiques de l habitat Dans le cadre de la convention de délégation de compétence des aides à la pierre de l Etat à Lille Métropole Communauté Urbaine, la convention comporte notamment un volet pour la gestion des aides à l habitat privé entre LMCU et l Agence Nationale pour l Amélioration de l Habitat. En tenant compte de ce tableau de bord des relocations, il est alors possible de mener une politique finement territorialisée qui évite les deux écueils classiques de ces dispositifs : - «l effet d aubaine» dans les quartiers où le marché est décoté, où on peut attribuer une subvention sans véritable contrepartie en réduction des loyers pratiqués - «l effet d exclusion», où un dispositif calibré sur une zone étendue sera trop faiblement incitatif pour être opérant dans les quartiers à loyers tendus. Ci-après, nous restituons ces tableaux de bord sur des secteurs opérationnels des politiques de l habitat, correspondant à des quartiers facilement visibles pour les acteurs. 31

32 Les tableaux de bord localisés des loyers du secteur privé pour des politiques publiques de l habitat TABLEAU Lille Vieux Lille Lille - Centre

33 Lille Vauban, Esquermes n.s Lille Wazemmes

34 Lille Moulins Lille Blois Blancs

35 Lille Faubourg de Béthune 10.5 n.s. n.s. 9.6 Lille Lille Sud n.s. n.s

36 Lille St Maurice, Pellevoisin Lille Fives

37 Lomme - Zone Hellemmes - Zone

38 Lambersart - Zone La Madeleine - Zone

39 La Madeleine - Zone Marcq-en-Baroeul - Zone 1 n.s

40 Marcq-en-Baroeul - Zone Mons-en-Baroeul - Zone

41 Croix - Zone n.s. n.s. 9.5 Croix - Zone n.s

42 Roubaix - Zone Roubaix - Zone

43 Roubaix - Zone Roubaix - Zone

44 Tourcoing - Zone Tourcoing - Zone

45 Tourcoing - Zone Wattrelos - Zone

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