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France. Conseil général de l'environnement et du développement durable

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Résumé

<div style="text-align: justify;">En moyenne de 1994 à 2018, la différenciation d'un département à l'autre du niveau du prix des logements a coïncidé à hauteur de 90 % avec celle de trois variables : le revenu par ménage, la température, et la spécificité des départements 06, 83 et 84. De 2000 à 2015, la différenciation d'un département à l'autre de la croissance du prix des logements a coïncidé à hauteur de 70 % avec celle de trois variables : la croissance du nombre de logements hors résidences secondaires nette de la croissance démographique, la variation du taux de chômage, et la proportion de logements occupés par leur propriétaire.</div>

Editeur

CGEDD

Descripteur Urbamet

prix ;logement ;marché du logement ;département ;analyse économique ;offre de logements

Descripteur écoplanete

Thème

Habitat - Logement

Texte intégral

MINISTÈRE DE LA TRANSITION ÉCOLOGIQUE ET SOLIDAIRE MINISTÈRE DE LA COHÉSION DES TERRITOIRES ET DES RELATIONS AVEC LES COLLECTIVITÉS TERRITORIALES P U B établi par Octobre 2019 Rapport n° 012886-01 Jacques FRIGGIT LI Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département de 1994 à 2018 É L'auteur atteste qu'aucun des éléments de ses activités passées ou présentes n'a affecté son impartialité dans la rédaction de ce rapport Statut de communication Préparatoire à une décision administrative Non communicable Communicable (données confidentielles occultées) Communicable X Différenciation du prix des logements selon le département de 1994 à 2018 Retour au sommaire Page 2 sur 127 PUBLIÉ Sommaire Résumé 1. Objectif et contexte 1.1. 1.2. 1.3. 2. 2.1. 2.2. 2.3. 2.4. 2.5. 2.6. 3. 3.1. 3.2. 3.3. 3.4. 3.5. 4. 5. Objectif Corrélation et causalité Différences par rapport à la note de 2011 Méthode et principales étapes Variable régressée : le prix moyen des logements anciens Premier régresseur : le revenu par ménage Quatre régresseurs complémentaires Variante logarithmique Variantes pour le cinquième régresseur Méthode et principales étapes Variable régressée : indice du prix des logements Régression de référence Période 1994 à 1997 Autres régresseurs 4 6 6 6 6 8 8 9 10 13 22 22 23 23 24 29 41 45 63 64 64 65 Différenciation du niveau du prix des logements Différenciation de la variation du prix des logements Restriction à des sélections de départements Interprétation des résultats, limites et approfondissements possibles 5.1. 5.2. Interprétation des résultats Limites et approfondissements possibles Annexes Annexe 1. Annexe 2. Annexe 3. Prix par logement ou prix par m² Résidences secondaires Variante logarithmique de la régression du niveau du prix des logements 68 70 72 Annexe 4. Variantes pour le cinquième régresseur dans la régression du niveau du prix des logements 76 Annexe 5. Annexe 6. Annexe 7. Annexe 8. Nationalité des acheteurs et de la population dans l'approche en variation Restriction à des sélections de départements Variables et sources Lettre de mission 91 96 121 125 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 3 sur 127 Résumé court En moyenne de 1994 à 2018, la différenciation d'un département à l'autre du niveau du prix des logements a coïncidé à hauteur de 90 % avec celle de trois variables : le revenu par ménage, la température, et la spécificité des départements 06, 83 et 84. De 2000 à 2015, la différenciation d'un département à l'autre de la croissance du prix des logements a coïncidé à hauteur de 70 % avec celle de trois variables : la croissance du nombre de logements hors résidences secondaires nette de la croissance démographique, la variation du taux de chômage, et la proportion de logements occupés par leur propriétaire. Résumé long Tant le niveau que la variation du prix des logements sont très différenciés selon le département : en 2016, le prix moyen des logements anciens s'étageait entre 80 000 euros dans la Creuse et 469 000 euros à Paris, et de 2000 à 2018 la croissance de l'indice du prix des logements anciens s'est échelonnée entre +57 % dans le Haut-Rhin et +226 % à Paris. Le présent rapport vise à caractériser cette différenciation, tant en niveau qu'en variation, en la rapprochant de celle d'autres variables par régression linéaire. Pour cela, il compare le niveau et l'évolution entre 1994 et 2018 dans les différents départements (hors Corse et DOM) du prix des logements anciens et de différentes variables caractérisant l'offre et la demande physiques (nombre de logements, population, etc.), la situation économique des ménages (taux de chômage et revenu par ménage), l'occupation du parc, le profil des acheteurs, etc. (§ 1). En moyenne de 1994 à 2018, 79 % de la différenciation interdépartementale du niveau (§ 2) du prix des logements coïncide avec celle du revenu par ménage (§ 2.3). Ce pourcentage passe à 87 % si l'on tient compte de plus de la température moyenne et à 91 % si l'on tient compte en sus du caractère spécifique des départements 06, 83 et 84. Il est assez stable dans le temps. Il atteint 94 % ou 95 % à partir de 2009 si l'on tient compte de surcroît du caractère littoral ou non des départements et de la proportion de logements occupés par leur propriétaire (§ 2.4). Les marqueurs de la différenciation interdépartementale de la variation (§ 3) du prix des logements sont moins stables dans le temps. De 2000 à 2015, elle coïncide à 70 % avec la différenciation de trois variables (§ 3.3.2) : o la croissance du nombre de logements, hors résidences secondaires, nette de celle de la population, représentative du rapport de l'offre et de la demande physique des logements (1 % de croissance supplémentaire du nombre de logements, ou de moindre croissance de la population, coïncide avec une moindre croissance de 1 % à 2 % du prix des logements, ordre de grandeur cohérent avec les valeurs figurant dans la littérature), la croissance du taux de chômage (un point de croissance supplémentaire du taux de chômage coïncide avec une moindre croissance de 3 % du prix des logements), et le niveau de la proportion de logements occupés par leur propriétaire (plus elle est élevée, moins le prix des logements a augmenté ; symétriquement, plus la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires est élevée, plus le prix des logements a augmenté pendant cette période). o o Néanmoins cette concomitance est en général moins marquée sur des sous-périodes contenues dans cet intervalle de temps. Elle diminue fortement si l'on inclut dans la période étudiée les années 19941998, durant lesquelles le prix des logements a évolué de manière spécifique en Ile-de-France et dans certains départements (§ 3.4). Ces résultats demeurent en général valables si l'on restreint le champ des régressions aux départements d'Ile-de-France (où la structure concentrique complique cependant leur interprétation) ou de province, ou à des sélections des départements les plus urbains, où le zonage A B1 B2 C est le plus avantageux, où le revenu par ménage est le plus élevé ou bien où le prix des logements est le plus élevé. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 4 sur 127 En revanche, sur des sélections inverses (départements les plus ruraux, où le zonage A B1 B2 C est le moins avantageux, où le revenu par ménage est le moins élevé ou bien où le prix des logements est le moins élevé), les résultats s'écartent davantage de ceux obtenus sur l'ensemble des départements. La proportion de logements occupés par leur propriétaire demeure en général significative et associée à une pente négative, mais en niveau les coefficients de détermination diminuent, et en variation la corrélation est bien meilleure avec la croissance du parc ou celle de la population qu'avec leur différence (§ 4). La méthode utilisée permet de mettre en évidence des concomitances. Ces concomitances ne reflètent pas nécessairement des causalités (« corrélation n'est pas causalité ») mais globalement sont qualitativement cohérentes avec ce que l'on pouvait attendre eu égard aux causalités à l'oeuvre sur le marché du logement (§ 5.1). Des méthodes plus élaborées permettraient d'améliorer les résultats, dont la stabilité pourra être testée à l'avenir par des actualisations (§ 5.2). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 5 sur 127 1. Objectif et contexte 1.1. Objectif Tant le niveau que la variation du prix des logements sont très différenciés selon le département : en 2016, le prix moyen des logements anciens s'étageait de 80 000 euros dans la Creuse à 469 000 euros à Paris, et de 2000 à 2018 la croissance de l'indice du prix des logements anciens s'est échelonnée entre +57 % dans le Haut-Rhin et +226 % à Paris. Le présent rapport vise à caractériser cette différenciation tant en niveau qu'en variation, en la rapprochant de celle d'autres variables. La période étudiée débute en 1994 parce que cette année est celle à partir de laquelle les bases de données notariales ont couvert l'ensemble du territoire1, ce qui permet de disposer de prix moyens et d'indices de prix des logements par département. De plus, de 1994 à 2014, Filocom fournit un grand nombre de données par département sur la composition du parc, le revenu des ménages, etc. La période étudiée finit en 2018, dernière année pour laquelle on dispose de résultats. Néanmoins, pour certains agrégats, la dernière année disponible était plus ancienne. C'est le cas notamment pour les revenus imposables bruts, pour lesquels l'année la plus récente disponible cohérente avec les données disponibles pour les années antérieures est 2014. Nous avons donc considéré certains résultats préférentiellement sur une période se terminant en 2015. Les données, décrites en Annexe 7, proviennent de diverses sources. Nous remercions le notariat pour les données qu'il nous a communiquées sur les transactions immobilières. Le présent travail était en cours lorsque le Directeur général de l'Aménagement, du Logement et de la Nature a souhaité qu'il soit accéléré pour enrichir les travaux menés par M. Philippe Grall, chef de projet sur la mobilisation du foncier à la DHUP, en appui au député Jean-Luc Lagleize (cf. Annexe 8). Nous avons donc abrégé certains développements. 1.2. Corrélation et causalité Pour comparer la différenciation du niveau ou de l'évolution du prix des logements à celle d'autres agrégats, nous recourons à la régression linéaire. Cet outil permet de mettre en évidence des concomitances. En revanche, il ne permet pas, à lui seul, de démontrer des causalités (« corrélation n'est pas causalité »). Si A est concomitant avec B, cela peut être parce que A cause B, mais aussi parce que B cause A ou parce que A et B sont deux conséquences d'une causalité tierce C. Les résultats figurant dans le présent rapport doivent être interprétés en conséquence, même si d'autres considérations permettent de compléter l'analyse (par exemple, certaines causalités peuvent être exclues : le prix des logements dans un département est corrélé avec la température dans ce département, mais il est exclu qu'il l'influence). 1.3. Différences par rapport à la note de 2011 Le présent rapport actualise une note d'août 2011 intitulée « Différenciation de la variation du prix des logements selon le département de 1994 à 2010 ». Il étend la période étudiée aux années 2011 à 2018. Cela permet de mieux apprécier la stabilité dans le temps des résultats, encore qu'une durée de 24 années demeure courte pour ce faire. Des résultats qui semblaient significatifs et stables sur la période 2000-2010 ressortent non significatifs ou instables sur la période 2000-2018. Certaines séries que nous avions utilisées en 2011 ont par ailleurs été non seulement actualisées à 2018 mais également révisées sur 1994-2010. 1 Sous certaines réserves mentionnées en annexe. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 6 sur 127 En outre, le présent rapport examine la différenciation du niveau (par opposition à la variation) du prix des logements (§ 2) beaucoup plus extensivement que ne le faisait la note de 2011. Par rapport à la note de 2011, un changement important est que parmi les variables représentatives de l'évolution de la situation financière des ménages, la variation du taux de chômage ressort beaucoup mieux corrélée avec la variation du prix des logements que ne l'a été la variation du revenu par ménage. Cela nous a notamment amené à modifier les régresseurs des « régressions de référence ». Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 7 sur 127 2. Différenciation du niveau du prix des logements 2.1. Méthode et principales étapes 2.1.1. Méthode Pour étudier la différenciation du niveau du prix des logements, nous considérons toutes les années de 1994 à 2018 et pour chaque année nous régressons, sur l'ensemble des départements2, le prix moyen des logements anciens par rapport à diverses variables. Le prix moyen des logements anciens peut être calculé à partir des bases notariales pour l'ensemble de la période 1994-2018. Pour les années 2010 à 2017, il peut également l'être à partir de DV3F, mais cela conduit à des résultats presque identiques. Nous ne présentons donc que les régressions des prix moyens calculés à partir des bases notariales. Nous avons testé trois modèles, décrits dans les équations ci-dessous. Y est le prix moyen des logements. Le modèle linéaire (Équation 1) régresse le prix des logements Y par rapport aux variables X1 à X5. Le premier régresseur X1 est le revenu par ménage dans le département, choisi parce qu'il conduit à lui seul à des coefficients de détermination R² élevés. X2, X3, X4 et X5 sont d'autres régresseurs. Dans le modèle A (Équation 2), le prix des logements et le revenu sont remplacés par leur logarithme. Le remplacement du prix des logements par son logarithme entraîne qu'un accroissement d'une unité des variables X2 à X5 a un effet multiplicatif sur le prix des logements. Il est peu intuitif qu'un accroissement d'une unité du revenu ait un effet multiplicatif sur le prix des logements. Nous avons donc considéré également le logarithme du revenu. La multiplication de ce dernier par un certain coefficient a un effet multiplicatif sur le prix des logements. Dans le modèle B (Équation 3), le prix des logements dépend additivement du revenu (comme dans le modèle linéaire) mais multiplicativement des autres régresseurs. Nous considérerons qu'une régression est d'autant meilleure qu'elle produit des coefficients de détermination R² élevés et des pentes de régression significatives (au sens du T de Student élevé, et au minimum supérieur à 2) et stables par rapport à l'année considérée. De plus nous rechercherons des régresseurs aussi peu colinéaires que possible. Le modèle linéaire fournit les coefficients de détermination R² les plus élevés. Le modèle mixte A fournit des coefficients de détermination R² sensiblement plus faibles. Le modèle mixte B fournit des coefficients de détermination R² légèrement plus faibles, et des erreurs moyennes de prévision relatives également légèrement plus faibles, et est plus compliqué à calculer. Dans les cas où on l'a testé, les coefficients p1 à p5 ressortent en général cohérents avec ceux du modèle A. Nous avons donc privilégié le modèle linéaire (qui est le modèle par défaut dans ce qui suit), mais nous avons également présenté (dans le § 2.5) certains résultats du modèle mixte A, parce qu'une dépendance multiplicative du prix des logements par rapport aux régresseurs X2 à X5 est en général plus intuitive qu'une dépendance additive. Équation 1 : modèle linéaire Y = C + p1 X1 + p2 X 2 + p3 X 3 + p4 X 4 + p5 X 5 Équation 2 : modèle mixte A LN (Y ) = C + p1LN ( X1 ) + p2 X 2 + p3 X 3 + p4 X 4 + p5 X 5 De métropole hors Corse. En Corse et dans les départements d'outre-mer (DOM), nous ne dispositions pas de suffisamment de données sur toute la période considérée. 2 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 8 sur 127 Équation 3 : modèle mixte B Y = (C + p1 X1 )exp( p2 X 2 + p3 X 3 + p4 X 4 + p5 X 5 ) 2.1.2. Principales étapes Après avoir commenté la variable régressée, le prix moyen des logements anciens (§ 2.2), nous introduisons un premier régresseur, le revenu par ménage, avec lequel le prix des logements est très corrélé (§ 2.3). Nous introduisons ensuite quatre régresseurs complémentaires, la température, une variable spécifique aux départements 06, 83, 84 et le caractère littoral ou non du département, et la proportion de logements occupés par leur propriétaire (§ 2.4), puis nous examinons une variante logarithmique (§ 2.5) et des variantes possibles pour le cinquième régresseur (§ 2.6). 2.2. Variable régressée : le prix moyen des logements anciens Nous nous sommes limité aux logements anciens, par opposition aux logements neufs. Les nombres de transactions relativement élevés de logements anciens (environ 800 000 par an en moyenne sur la période considérée) assurent, même pour des années et des départements de petite taille, la présence d'un nombre minimal d'enregistrements dans les bases de données notariales, source que nous avons utilisée3, même là où leur taux de couverture est faible. Inclure les ventes de logements neufs4 aurait augmenté le nombre d'enregistrements d'environ un dixième seulement, et aurait accru l'hétérogénéité (le prix d'un logement neuf, à taille et localisation identique, étant en général plus élevé que celui d'un logement ancien) dans l'espace et dans le temps (au gré de l'évolution de la structure du parc construit, plus volatile que celle du parc ancien vendu). Les Cartes 1 représentent le prix moyen des logements anciens par département pour les années 1994, 2000, 2010 et 2018. Il s'agit de prix moyens par logement, et non par m². 3 4 Sur la source utilisée, cf. Annexe 7. Logements vendus clés en mains par des promoteurs, par opposition aux logements construits par des particuliers sur des terrains achetés séparément, pour lesquels la seule source permettant de reconstituer le prix total (somme du prix des terrains et de la maison), l'enquête EPTB (Enquête sur le prix des terrains à bâtir), ne remonte en tout état de cause pas assez loin dans le temps pour pouvoir être utilisée dans la présente analyse. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 9 sur 127 Cartes 1 : prix moyen des logements anciens, en milliers d'euros, pour diverses années Prix moyen des logements anciens (k) 1994 2000 1994 74 à 166 64 à 74 56 à 64 49 à 56 30 à 49 (18) (16) (21) (18) (21) 2000 92 à 169 81 à 92 75 à 81 66 à 75 49 à 66 (20) (20) (13) (19) (22) 2010 2018 2010 185 à 394 155 à 185 138 à 155 119 à 138 87 à 119 (19) (19) (16) (20) (20) 2018 189 à 495 151 à 189 136 à 151 113 à 136 66 à 113 (19) (19) (14) (23) (19) Source : CGEDD d'après bases notariales 2.3. Premier régresseur : le revenu par ménage Le premier régresseur pris en considération, parce qu'il fournit le coefficient de détermination R² le plus élevé, est le revenu moyen par ménage du département. Plusieurs mesures du revenu sont disponibles sur au moins une partie de la période considérée : revenu imposable net, revenu imposable brut, revenu disponible (au sens de la base de données Fideli, incluant les prestations sociales et net de l'impôt sur le revenu des personnes physiques), par ménage ou par unité de consommation. On peut également considérer le prix moyen par logement ou par m² (cf. Annexe 1). On peut enfin corréler ces variables ou bien leur logarithme. La régression qui fournit le coefficient de détermination R² le plus élevé, de l'ordre de 0,7 à 0,8 (Tableau 1), est celle du prix moyen par logement par rapport au revenu imposable brut par ménage. Ce sont donc ces mesures du prix et du revenu que nous avons retenues (Carte 2). Le revenu imposable brut par ménage présente de plus l'avantage d'être fourni par Filocom pour toutes les années paires de 1994 à 20145. Nous avons interpolé les années impaires, ce qui a sans doute un faible effet sur les résultats6 et extrapolé les années 2015 à 2018, ce qui peut avoir eu un effet plus sensible sur les résultats pour les toutes dernières années de la période. Moyennant une rétropolation à partir du revenu imposable net pour les années 1994, 1996 et 1998, pour lesquelles Filocom ne fournit pas le revenu imposable brut. 5 On n'observe pas que les résultats des régressions pour les années paires et impaires soient sensiblement différents. 6 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 10 sur 127 Carte 2 : revenu imposable brut par ménage, en milliers d'euros, 2008 Revenu imposable brut par ménage 2008 36,1 à 57,1 32,9 à 36,1 31,4 à 32,9 30,4 à 31,4 26,5 à 30,4 (18) (17) (20) (19) (20) Moy enne 91-17 13,63 à 16,26 12,16 à 13,63 11,56 à 12,16 11,09 à 11,56 8,83 à 11,09 (19) (18) (19) (19) (21) Source : CGEDD d'après Filocom. Les Graphiques 1 illustrent la corrélation entre le prix des logements et le revenu par ménage dans le cas des années 2000 et 2016. Graphiques 1 : prix moyen des logements en fonction du revenu imposable brut par ménage, années 2000 et 2016 180 000 500 000 160 000 Prix moyen des logements anciens en fonction du revenu imposable brut moyen par ménage euros, par département, 2000 78 450 000 92 75 Prix moyen des logements anciens en fonction du revenu imposable brut moyen par ménage euros, par département, 2016 92 75 140 000 06 y = 4,82x - 46 218,87 R² = 0,80 400 000 350 000 120 000 84 83 74 01 6067 68 69 94 77 95 78 91 y = 9,67x - 207 567,35 R² = 0,81 300 000 06 94 100 000 80 000 60 000 23 64 13 44 51 38 57 93 35 3327 31 45 37 30 17 90 56 40 21 28 26 76 07 49 14 59 54 46 73 82 25 32 62 2234 72 41 47 29 24 86 85 50 81 87 39 89 045388 71 42 80 10 16 63 05 19 52 70 12 086579 02 61 4843 18 66 55 15 11 03 58 36 09 250 000 200 000 150 000 100 000 93 84 17 83 33 13 64 44 74 69 95 01 77 91 56 30 3440 26 35 37 5985 14 51 27 76 32 07 28 45 57 66 62 4605 4963 21 25 54 81 04 24 82222941 50 11 90 4742 80 39 86 72 53 1610 65704379 02 89 87 71 48 19 08 18 09 1588 12 0361 55 36 52 23 58 31 7367 60 38 68 40 000 20 000 25 000 30 000 35 000 40 000 45 000 50 000 30 000 35 000 40 000 45 000 50 000 55 000 60 000 65 000 70 000 Source : CGEDD d'après bases notariales et Filocom. Les tranches d'âge inférieures à 56 ans sont acheteuses nettes alors que les tranches d'âge supérieures sont vendeuses nettes. On pourrait donc penser que le revenu moyen des 25-55 ans serait un meilleur régresseur que le revenu moyen de l'ensemble des ménages du département. Ce n'est pas le cas : il conduit à des coefficients de détermination R² plus faibles d'environ 0,1. Cela peut être dû à plusieurs facteurs, entre autres que le lien entre prix et revenu ne découle pas seulement de ce que les ménages à faible revenu ne peuvent pas acheter des logements au-delà d'un certain montant, mais aussi de ce que le revenu moyen du voisinage peut constituer en soi un marqueur de qualité du voisinage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 11 sur 127 Tableau 1 : résultats de la régression du prix des logements par rapport au revenu par ménage 1994 Ymoy non pondéré R² Ecart type résidu 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 65 67 68 70 76 82 87 95 104 119 136 151 160 160 149 157 162 161 159 156 156 157 160 159 64 0,85 m/ REVmontant 6,5 9,4 -82 22,4 0,86 0,86 0,84 0,82 0,82 0,80 0,79 0,77 0,74 0,71 0,71 0,73 0,74 0,73 0,76 0,79 0,80 0,80 0,82 0,81 0,81 0,81 0,79 0,79 6,0 5,7 5,3 5,0 4,8 4,8 5,0 5,3 5,9 6,7 7,4 8,0 8,5 8,4 8,2 9,1 9,9 9,7 9,7 9,6 9,7 9,7 10,0 9,9 8,1 -74 24,0 7,7 -67 23,6 8,1 -59 21,7 8,5 -53 20,5 8,7 -47 20,6 10,3 11,1 12,6 15,1 19,0 21,9 C T Stud. REVmontant -46 19,1 -51 18,4 -58 17,3 -68 16,2 -82 14,9 -91 15,0 23,7 -103 15,7 25,4 -116 16,0 26,1 -122 15,9 22,9 -121 16,9 23,9 -147 18,7 26,6 -183 19,2 27,1 -191 19,5 26,2 -195 20,2 26,7 -200 19,9 27,0 -205 20,0 27,6 -208 19,7 30,0 -219 18,9 30,6 -221 18,5 Ymoy non pondéré : moyenne non pondérée des prix moyens des logements dans les différents départements, en milliers d'euros ; m: pente de la régression ; C : constante de la régression ; T Stud : T de Student. Graphiques 2 : même régression, valeur observée et résidu en fonction de la valeur prédite 200 180 160 X3X5 X4X5 1990 2000 2010 2020 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,85 1994 R²=0,85 #### #REF! #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 200 250 400 600 2000 R²=0,80 2003 R²=0,74 2006 R²=0,73 2012 R²=0,80 180 160 140 06 9491 83 95 84 7477 0167 64 60 135168 44 35 38 5733 69 9327 31 45 3728 174021 3076 90 56 07 14 49 59 54 4626 8229 73 323441 22 6285 4739 248625 81 5072 87 04 71 42 53 16 05 79 70 65 08 89 19 52 10 12880 618 43 48 63 66 02 15 18 03 11 55 58 36 09 23 2000 R²=0,80 2003 R²=0,74 83 84 06 74 94 77 1301 95 91 69 176438 44 60 3040 31 5733 2635 67 56 28 329327 68 46 3745 82 9051 2459 21 34 22 4749 8141 76 6254 73 0714 5085 29 70 1689 8 04 39 79 438625 53 02 0872 71 0 87 88 42 12 63 52 10 61 55 1565 1119 6618 48 05 58 03 09 36 23 140 120 100 80 60 40 20 0 0 50 100 78 92 75 94 91 95 77 06 83 74 68 67 84 9369 60 35 01 53 6431 33 90 45 304021 51 44 561438 76 175713 32344127 37 59 460525 28 87 39 240473 2289 8288 72 29 5026 8154 86 0710 42 6263 71 6149 16 02 65 1547850 0318 70 368 1279 4355 58 4808 09 52 19 66 23 11 78 92 75 200 75 78 92 350 300 250 200 150 100 50 2006 R²=0,73 600 500 2012 R²=0,80 Y observé en fn du Y prédit 2015 R²=0,81 2015 R²=0,81 600 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,79 2018 R²=0,79 92 92 78 75 500 75 400 75 500 400 75 120 100 80 60 40 20 0 150 200 0 150 100 50 83 06 94 74 8413 9591 64 01 77 69 17 3360 44 40 73 93 563538 303731 3214 67 2627 28 34 59 82 07 4685 51 6622 21 76 2449 68 8141 6289 45 4729 57 04 05 5054 80 0225 116590 72 42 16 86 19 87 10 71 53 4339 4879 6163 0918 12 1570 08 88 55 03 36 58 2352 92 78 8306 94 74 91 13 84 33 6995 93 64 60 77 17 44 01 3040 73 56 343538 26 31 59 67 323751 76 85 07 14 62 4927 66049045 68 466321 05 2480 25 82 5728 22 8154 5041 114729 42 16 65 79 19 86 02 71 43 12 0872 6189 87 70 88 095539 48 10 03 53 36 52 5818 2315 400 300 200 100 0 92 78 06 94 74 83 13 9591 33 93 64 69 77 84 44 01 31 17 73 3014 38 34 51 26 67 5628 402760 37 5935 68 85 05 81 82 665054 32 6229 21 4676 04 07 80 22 24 4145 11024957 476325 72 16 7 6553 90 19 12 87 39 4886 43 09701 0842 18 88 6189 36 10 15 0379 5855 23 52 0 100 200 300 400 500 300 200 300 200 100 0 100 0 0 94 74 06 83 33 1369 9364 9591 84 44 01 17 31 77 40 73 60 3567 56 34 303738 26 59 51 85 0714 627628 68 662921 82 27 05 81 57 04 25 80 22 244945 50 4663 47 113254 90 72 42 86 79 16 02 10 65 41 43 19 70 39 12 0987 0871 88 18 6153 48 0389 55 36 52 58 15 23 200 78 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 500 400 600 Résidu en fn de Y prédit 40 30 20 Résidu en fn de Y prédit 60 Résidu en fn de Y prédit 80 60 40 Résidu en fn de Y prédit 140 120 Résidu en fn de Y prédit 150 Résidu en fn de Y prédit 120 100 Résidu en fn de Y prédit 150 100 50 1994 06 8483 2000 06 84 83 2003 83 84 06 30 13 17 32 82 40 46 64 2426 01 57 47 93 625644 81 35 74 34 22 33 94 49 07 50 37 69 43 59 38 16 90 60 08 54 31 76 15 701451 85 1171 27 5286 45 77 79 580 3 50 66042 2867 95 02 617 9 12100 19 8 87 488841 5529 21 68 150 65 58 39 03 63 73 23094225 36 91 18 10 05 2006 83 84 17 13 64 32 30 66 56 93 40 46 82 01 242633 94 6259 44 74 07 4734 1181 3560 22 69 85 0414 31 49 37 5076 73 95 48 57 09 05 38 1502 27 77 16 4380 19 89 1006154 28 200 91 29 230842 51 6541 71 53 87 0386 67 1290 5879 21 3672 45 7025 39 5510 52 63 88 18 68 06 2012 83 06 84 93 17 30 75 66 13 94 62 56 33 11 3464 2459 32 26 464044 92 07 82 05 85 81 37 474935 69 0904 65 76 22 230350 14 60 95 0880 6129 19 16 02 43 4842 31 12 157157 73 3679 200 88 1008763273801 300 400 587041 51 77 86 89 5272 67 54 53 21 189045 10 28 553925 9174 78 2015 06 83 93 84 75 30 13 94 66 17 33 11 3464 6259 26 05 81 8256 4640 44 69 32 24 09 04 37 0714 92 4776 65 8535 4880 73 95 50 49 0822 6172 0316 31 8829 02 70 54 1586 233642 60 87 10071 38 400 12 19 67 436351 01 58184127200 77 300 89 28 79 57 10 21 53 52 3945 55 91 74 25 78 90 68 2018 83 93 06 84 33 75 1713 3064 94 40 34 6659 44 62 110756 69 85 82 35 3214 092426 95 81 05 04 37 92 76 73 22 46 65 49 80 47 50 0342 31 0829 67 6172 38 02 88 51 70 48 63200 16 3679 27 87 581954 60 71 10 18 89 86 400 23525321 77 12 28 91 43 45 5539 15 4125 01 74 57 78 68 90 50 40 30 20 10 200 100 80 100 80 60 10 0 0 -10 -20 -30 53 32 78 30 46 35 17 152456 93 92 74 82 75 50 4734 64 81 22 23 61 57 01 07 94 12 04 44 43 05 90 87 33 48624021 038676 71 14 95 2613 3951 77 72 8525 1659 36493731 100 5029 150 7954 6541 098873 67 5842 110810 69 5589 38 68 6670 27 1980 45 52 18 02 91 63 60 28 60 40 20 50 40 20 0 500 -20 0 0 -10 -20 -30 0 30 64 17 46 32 57 01 82 13 07 47 93 24 5635 624944 74 78 37 5026 94 2240 3490 8159 76 12 29 33 60 92 0454 0872 51 231565 1427 67 77 71 4887 45 6605 41 3168 53 19 6139 38 16 438625 100 50115285 21 69 95 150 88 79 28 70 42 91 75 89 0302 73 58 80 095510 36 63 18 20 0 0 0 500 -50 0 0 600 200 -20 -40 0 7875 92 200 250 0 -20 -40 -60 0 92 300 78 75 400 -50 68 -40 -60 -100 -150 -100 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 12 sur 127 2.4. Quatre régresseurs complémentaires Parmi tous les régresseurs complémentaires que nous avons considérés, celui qui améliore le plus le coefficient de détermination R² de la régression du prix des logements par rapport au revenu est la température moyenne dans le département7 (Carte 3). Il présente de plus la caractéristique d'être très peu corrélé avec le revenu moyen. Carte 3 : température en degrés, moyenne 1991-2017 Température en degrés, moyenne 1991-2017 Moy enne 91-17 13,63 à 16,26 12,16 à 13,63 11,56 à 12,16 11,09 à 11,56 8,83 à 11,09 (19) (18) (19) (19) (21) Source : CGEDD d'après Météo-France. Le coefficient de détermination R² devient alors compris entre 0,85 et 0,90 (Graphique 3). Graphique 3 : augmentation du coefficient de détermination R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs R² 1,00 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Régresseurs 0,95 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 0,90 0,85 Ajout de la température 0,80 0,75 Revenu par ménage 0,70 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 Les résidus de cette régression sont particulièrement élevés pour les départements 06, 83 et 84 (sauf pour la toute fin de période) (Graphiques 4). Nous avons donc introduit une variable muette Il s'agit en fait de la température moyenne de la station de Météo-France située dans le département. Elle peut différer de la température moyenne pondérée par la localisation du parc de logements, mais elle en constitue une approximation. Nous avons retenu la température moyenne sur la période 1991-2017. 7 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 13 sur 127 spécifique à ces départements (égale à 1 pour ces départements et 0 pour les autres). Parmi les régresseurs supplémentaires que nous avons considérés à ce stade, c'est celui qui améliore le plus le coefficient de détermination R² de la régression8. Les résidus sont notablement réduits (Graphiques 5) et le coefficient de détermination R² s'étage alors entre 0,88 et 0,93 selon l'année (Graphique 3). Nous avons également fait une analyse de covariance en remplaçant la température par la zone climatique définie par la réglementation thermique 2012. Le coefficient de détermination R² et l'erreur moyenne de prévision sont presque inchangés. 8 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 14 sur 127 Graphiques 4 : résidus en fonction de la valeur prédite, régression du prix des logements par rapport au revenu par ménage et à la température, Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 40 30 20 10 200 01 621764 485090 74 46 56 78 43 2293 0832 37 76 54 44 59 07 24 35 124730 60 5282 2767 51 15 14 23 884938 77 92 05 26 13 6129 45 94 7072 68 87 8621 5373 100 95 150 71 40 25 81 28 41 39 50 02 200 04 42 85 80 65 5819 33 0379 69 91 89 10 55 34 3616 75 09 63 31 18 11 66 57 Résidu en fn de Y prédit 60 50 40 30 20 8483 17 43 57 01 62 32 08 22 64 06 46 93 56 24 30 59 44 48 508235 74 90 1570 40 13 76 60 52 54 26 27 49 8847 38 94 37 02 14 51 80 33 612928 69 12 8145 77 85 07 41 5516 67 100 71 87 89 86 23585373 68 95 72 39 0342 21 79 04 052534 31 91 10 19 09 65 36 63 11 18 66 Résidu en fn de Y prédit 100 80 60 40 Résidu en fn de Y prédit 100 80 93 83 60 40 Résidu en fn de Y prédit 100 80 93 83 4862 84 06 94 59 05 73 08 43 76 17 88805664 33 155014 44 02 37 70 09 8560 61 46 30 95 52 22 35 13 230311 40 69 54 12 81 24 29 82 422767 654934 58873226 368651200 41 04 105738 72 66 1807 8921 77 74 7128 63 5345 5547 01 1925 39 90 16 79 31 91 68 Résidu en fn de Y prédit 120 100 80 60 93 83 62 59 33 94 48 84 17 06 64 08 05 56 43 76 73 14 40 888085 44 69 02 22 70 35 09 61 2937 13 52 5007 95 03 54 60 51 24 581012767 1 49 158704 38 23 1232 30 4221 658126 82 46 368628200 896334 77 74 18 45 55 57 7166 41 72 5325 01 47 39 19 683191 79 16 90 1994 53 84 06 83 78 15 32 35 4656 74 92 43 24 93 17 48 5057 30 75 23 61 90 22 82 1247 01 87 05 62 14 94 81 51 030776 885964 3944 54 77 717321 95 25 04 34 29 0885 37 3610 5072 100 150 588640 68 52 42 33 67 7049 55 41 80 02 0916 3860 89 31 792627 69 65 45 18 19 91 11 63 13 66 28 2000 84 8306 2003 2006 83 17 84 74 06 93 48 62 56 43 59 60 64 32 01 22 7344 14 08027627 15 5046 40 57 38 94 24 35 95 0585 54 51 13 82 37 07 28 8049 23889081263377 5270 47 30 69 61 89 12 29 67 04 25 5887 66 10053 21 20091 0941 0371 45 42 10 5511 86 3639 68 31 72 19 65 34 63 16 18 79 2012 2015 2018 60 40 10 0 0 -10 10 0 250 -10 0 -20 -30 20 0 92 78 300 0 0 0 78 92 20075 20 300 0 -10 -20 -30 0 -20 -40 400 75 -20 -40 -20 -30 06 62 84 94 75 48 59 17 43 56 08 05 92 76 64 022414 60 238850 8530 15 8032 44 22 37 46 73 52 57 3395 61 27 12 70 29 031149 0990 35 69 07 58 42 51 13 54 26 82 8741 38 10065 6634 01 74300 400 3671 40 77 10 28 04 81 89 47 19 86 200 63 55722567 79 53 45 78 39 18 21 91 16 31 68 75 92 40 20 0 600 -20 -40 -60 -80 0 75 92 400 78 600 20 500 0 0 -20 -40 400 78 -40 -50 -60 -80 -60 -60 Graphiques 5 : idem mais avec ajout d'une variable muette spécifique aux départements 06, 83 et 84 Résidu en fn de Y prédit 30 20 53 32 Résidu en fn de Y prédit 25 20 15 5764 17 01 46 32 93 62 30 07 82 44 78 24 90 50 5635 74 22 47 37 76 48 59 13 08 54 12 49 2760 43 265167 94 92 23 5281 40 15 88 14 38 84 06 77 29 83 87 0572 68 95 6186 33 71 04 53 21100 50 70 41 45 150 39 85 65 3428 19 25 42 02 73 69 80 0379 91 89 58 16 31 11 10 75 36 66 55 09 18 63 Résidu en fn de Y prédit 40 30 20 10 Résidu en fn de Y prédit 60 50 Résidu en fn de Y prédit 100 80 60 93 17 75 94 59 56 48 05 64 92 43 08 24 76 44 50 327333 46 30 22 37 69 23888014 60 13 83 1185 02 15 07 61 6635 52 2927 12 26 09 8240 03654934 95 06 70 57 588781 38 01 90 54 04 47 3642 10071 5120077 74300 400 19 41 89 63 86 28 84 10 72 79 55164567 53 21 78 18 25 39 91 31 68 62 Résidu en fn de Y prédit 100 80 60 40 75 94 486259 05 17 08 76 73 33 56 64 43 92 30 885014 44 13 83 0980 37 69 15 1185 02 7046 35 6122 40 95 06 32 82 2303 24 26 54 60 1229 52 6581 34 66 04 49 3642 27 200 588741 38 84 07 86 1008957 67 300 400 10 51 47 72 28 18 63 71 21 01 74 77 53 551645 19 39 7925 31 91 78 90 68 Résidu en fn de Y prédit 120 100 80 60 40 20 0 500 -20 -40 -60 -80 0 62 33 94 59 17 64 48 08 05 5644 6983 14 43 7640 73 888085 13 02 35 50 30 0922 37 95 70 0760 61 2451 03 29 11 5210 4967 32 54 58878234 04 42 65 27 233646 26 84 06 151281 38 21 8963 18 66 7145 72 8628 77 74 55 47 200 41 5325 31 91 19576801 79 39 16 90 75 93 1994 78 15 46 35 92 30 56 74 17 93 24 50 75 82 4347 22 90 23 4861 5764 12 81 01 94 34 87 07 05 62 14 030444 84 0695 40 3951 715921 83 77 76 8825 54 86 73 72 3629 33 100 85 37 5026 150 5849 3167 0842 13 68 16 55 41 0910 2769 79 65 70 52 89 38 80 45 02 60 11 18 19 91 66 63 28 2000 2003 17 57 01 32 46 43 2430 13 62 64 56 82 93 0822 40 74 59 44 26 83 5090 60 84 47 35 48 7049 38 94 15 54 81 37 52 7627 69 78 88 14 33 02 51 92 75 612928 77 16 80 1207 45 95 85 53 3467 100 200 71 5541 72 5887 21 31 89 04 79 39 23038673 68 42 19 65 1125 09 63 05 3610 9106 18 66 2006 17 93 56 64 74 62 32 48 59 60 83 43 22 7301 94 46 40 13 44 14 24 76 57 38 1502 8235 95 85 0850 073033 05 27 69 4737 26 49 66 54 51 77 92 8128 90 23 80 04 100 11 300 61 78 70 52 8921 200 09 25 88 29 12 41 67 84 87 5853 45 0371 34 31 91 06 42 5572 39 19 86 65 3610 16 75 63 68 18 79 2012 2015 93 2018 40 30 20 10 300 10 0 0 -10 10 5 200 0 40 20 0 400 -20 -40 0 0 200 -10 -20 -30 0 20 500 0 -5 -10 0 0 -10 -20 -30 -40 0 92 400 78 600 0 -20 -40 -20 -30 -15 -20 -60 -80 -40 -60 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 15 sur 127 Au-delà, les régresseurs qui améliorent le plus le coefficient de détermination R², avec des coefficients relativement stables, sont le caractère littoral du département9 (à partir de 2002) et la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par leur propriétaire (à partir de 2007) (Carte 4). Carte 4 : proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale, 2008 Proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale 2008 0,539 à 0,588 0,511 à 0,539 0,488 à 0,511 0,449 à 0,488 0,286 à 0,449 (17) (20) (18) (20) (19) Source : CGEDD d'après Filocom. Le coefficient de détermination R² devient alors compris généralement entre 0,90 et 0,95 (Graphique 3). Le Tableau 2, les Graphiques 6, les Graphiques 7 et les Graphiques 8 présentent les résultats détaillés de la régression obtenue en ajoutant ces deux régresseurs. Encadré : notations dans les tableaux et graphiques Ymoy non pondéré : moyenne non pondérée des prix moyens des logements dans les différents départements, en milliers d'euros. % RP P Filo : proportion de logements occupés à titre de résidence principale par leur propriétaire m : pentes des régresseurs (en rouge lorsque le T de Student est >2). T et T Stud : T de Student (en gras lorsqu'il est >2). C : constante de la régression. R²(Y, X1) : R² de la régression par rapport au premier régresseur (revenu par ménage). EMP : erreur moyenne de prévision, égale à l'écart type du résidu. Ecart type résidu (Y, X1) et EMP(Y, X1) : erreur moyenne de prévision, égale à l'écart type du résidu de la régression par rapport au premier régresseur (revenu par ménage). Un département est considéré comme littoral s'il contient au moins une commune littorale à vocation totalement ou partiellement touristique (zone LZL du Tableau 42 de l'Annexe 7). Une variable caractérisant le caractère à la fois littoral et montagneux à vocation totalement ou partiellement touristique (zones LZL et MZM du Tableau 42) conduit à des coefficients de détermination plus faibles qu'une variable retraçant le seul caractère littoral. 9 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 16 sur 127 Les cinq régresseurs sont assez peu corrélés les uns avec les autres, hormis la température avec la variable muette spécifique aux départements 06, 83 et 84 (R=0,40) et avec le caractère littoral (R=0,35) (cf. Tableau 2 et Graphiques 6). Dans certains départements, le résidu montre une tendance à la hausse (93 et 94 depuis 2000, 33 depuis 2010) ou à la baisse (90 particulièrement depuis 2011, 66). Dans d'autres il augmente puis diminue (57, 74) (Graphiques 8). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 17 sur 127 Tableau 2 : résultats de la régression du prix des logements par rapport au revenu par ménage, à la température, à une variable spécifique aux départements 06,83 et 84, au caractère littoral et à la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par leur propriétaire Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= Dummy 06 83 84 X4= DEPlittoral X5= % RP P Filo Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 64 24 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 65 22 67 20 68 20 70 20 76 21 82 23 87 24 95 26 104 29 119 35 136 40 151 45 160 49 160 50 149 46 157 52 162 59 161 61 159 61 156 61 156 62 157 63 160 66 159 66 0,91 m/ REVmontant 6,5 m/ Température m/ Dummy 06 83 84 m/ DEPlittoral m/ % RP P Filo 1 ,2 23 1 -21 0,85 0,05 12% 14% -3% 0,00 -87 27,4 2,0 4,6 0,4 1,6 0,91 0,92 0,92 0,93 0,93 0,92 0,91 0,90 0,89 0,89 0,91 0,91 0,92 0,93 0,94 0,94 0,94 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,94 6,0 5,7 5,4 5,1 4,9 4,9 5,1 5,4 6,0 6,7 7,4 7,9 8,3 8,3 8,1 8,9 9,6 9,4 9,4 9,3 9,3 9,3 9,6 9,6 1 ,1 19 2 -16 0,86 0,05 10% 13% -2% 0,00 -81 28,8 2,1 4,4 1,0 1,4 0,9 19 3 -2 2 0,86 0,06 9% 11% -3% 0,00 -69 29,7 1,8 4,8 1,9 2,0 1 ,5 23 3 -5 0,84 0,09 8% 12% -4% 0,00 -78 30,5 3,2 6,1 2,0 0,5 1 ,1 30 3 -1 0,82 0,11 8% 12% -4% 0,00 -70 31,6 2,5 8,4 1,9 0,1 1 ,3 30 3 9 0,82 0,10 8% 12% -4% 0,00 -71 31,0 2,8 8,0 2,0 0,9 1 ,9 34 3 11 0,80 0,12 8% 12% -4% 0,00 -79 29,3 3,5 7,8 1,9 0,9 2 ,2 35 4 22 0,79 0,12 8% 13% -4% 0,00 -93 27,5 3,7 7,3 1,9 1,6 3 ,0 35 5 27 0,77 0,13 9% 13% -4% 0,00 -113 25,7 4,4 6,4 2,2 1,7 3 ,8 39 6 27 0,74 0,15 10% 15% -5% 0,00 -134 23,6 4,6 5,9 2,1 1,4 5 ,2 46 9 1 0,71 0,18 10% 16% -6% 0,00 -151 23,5 5,4 5,9 3,0 0,0 6 ,5 47 13 -25 0,71 0,20 9% 16% -7% 0,00 -162 25,1 6,4 5,7 3,8 1,0 6 ,4 51 16 -37 0,73 0,19 9% 16% -7% 0,00 -166 26,3 5,8 5,8 4,4 1,4 6 ,5 59 16 -6 3 0,74 0,19 9% 16% -7% 0,00 -165 28,1 5,8 6,6 4,5 2,4 6 ,5 62 18 -7 1 0,73 0,20 8% 16% -8% 0,00 -168 29,3 6,0 7,1 5,0 2,7 5 ,9 51 15 -7 6 0,76 0,18 8% 15% -7% 0,00 -155 30,6 6,1 6,5 4,7 3,3 5 ,6 52 15 -9 8 0,79 0,15 8% 15% -7% 0,00 -164 32,5 5,4 6,2 4,6 3,9 6 ,4 52 16 -1 4 1 0,80 0,14 9% 16% -8% 0,00 -187 33,5 5,6 5,5 4,2 5,1 7 ,2 47 16 -1 5 3 0,80 0,14 9% 17% -8% 0,00 -198 34,6 6,3 5,0 4,2 5,6 7 ,3 40 15 -1 6 0 0,82 0,14 9% 16% -8% 0,00 -198 36,3 6,6 4,5 4,1 6,1 7 ,1 40 16 -1 7 4 0,81 0,14 9% 17% -8% 0,00 -195 36,4 6,5 4,5 4,5 6,6 7 ,4 40 14 -1 8 8 0,81 0,14 9% 17% -9% 0,00 -195 36,8 6,8 4,5 3,9 7,1 7 ,6 40 16 -1 7 8 0,81 0,14 9% 18% -9% 0,00 -205 35,9 6,7 4,4 4,3 6,5 8 ,2 36 19 -1 9 6 0,79 0,15 10% 19% -9% 0,00 -216 33,3 6,5 3,5 4,6 6,4 8 ,6 32 21 -1 8 7 0,79 0,15 10% 19% -9% 0,00 -229 32,1 6,5 3,0 5,0 5,9 Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. Dummy 06 83 84 Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. % RP P Filo X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température 1994 Prixmoymontant 0,92 Température -0,05 Dummy 06 83 84 0,00 DEPlittoral -0,12 % RP P Filo -0,16 Prixmoymontant 0,11 Dummy 06 83 84 0,40 DEPlittoral % RP P Filo Prixmoymontant DEPlittoral % RP P Filo Prixmoymontant % RP P Filo Prixmoymontant 0,35 -0,15 0,22 0,19 -0,23 -0,03 -0,06 -0,25 1995 0,93 -0,05 0,00 -0,12 -0,16 0,11 0,40 0,35 -0,16 0,20 0,19 -0,23 -0,02 -0,06 -0,24 1996 0,93 -0,06 -0,01 -0,13 -0,15 0,11 0,40 0,35 -0,16 0,20 0,19 -0,23 0,00 -0,06 -0,26 1997 0,91 -0,07 -0,01 -0,13 -0,16 0,15 0,40 0,35 -0,17 0,25 0,19 -0,23 0,02 -0,07 -0,23 1998 0,91 -0,07 -0,02 -0,13 -0,17 0,14 0,40 0,35 -0,17 0,29 0,19 -0,23 0,02 -0,07 -0,24 1999 0,91 -0,06 -0,01 -0,12 -0,19 0,16 0,40 0,35 -0,17 0,30 0,19 -0,23 0,03 -0,07 -0,23 2000 0,89 -0,05 0,01 -0,11 -0,20 0,20 0,40 0,35 -0,18 0,32 0,19 -0,23 0,05 -0,07 -0,24 2001 0,89 -0,04 0,01 -0,11 -0,20 0,22 0,40 0,35 -0,18 0,32 0,19 -0,23 0,06 -0,08 -0,21 2002 0,87 -0,02 0,02 -0,11 -0,20 0,26 0,40 0,35 -0,19 0,33 0,19 -0,23 0,08 -0,08 -0,21 2003 0,86 -0,02 0,02 -0,10 -0,20 0,29 0,40 0,35 -0,19 0,34 0,19 -0,22 0,10 -0,09 -0,22 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 0,84 0,84 0,85 0,86 0,86 0,87 0,89 0,89 0,90 0,90 0,90 0,90 0,90 -0,01 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 -0,01 0,03 0,03 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,03 0,03 0,03 0,02 -0,09 -0,09 -0,08 -0,08 -0,08 -0,08 -0,08 -0,08 -0,08 -0,08 -0,08 -0,08 -0,09 -0,20 -0,20 -0,20 -0,20 -0,20 -0,20 -0,22 -0,22 -0,22 -0,23 -0,23 -0,24 -0,24 0,34 0,38 0,36 0,36 0,36 0,35 0,32 0,30 0,30 0,29 0,29 0,29 0,29 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,35 -0,20 0,36 0,19 -0,23 0,15 -0,09 -0,27 0,35 -0,20 0,36 0,19 -0,23 0,18 -0,10 -0,31 0,35 -0,21 0,35 0,19 -0,23 0,20 -0,11 -0,33 0,35 -0,21 0,37 0,19 -0,23 0,19 -0,12 -0,35 0,35 -0,22 0,38 0,19 -0,23 0,20 -0,12 -0,36 0,35 -0,22 0,35 0,19 -0,23 0,18 -0,13 -0,37 0,35 -0,23 0,33 0,19 -0,23 0,16 -0,13 -0,39 0,35 -0,23 0,31 0,19 -0,23 0,15 -0,14 -0,42 0,35 -0,23 0,29 0,19 -0,23 0,14 -0,15 -0,42 0,35 -0,22 0,27 0,19 -0,23 0,14 -0,15 -0,43 0,35 -0,22 0,27 0,19 -0,23 0,14 -0,15 -0,45 0,35 -0,22 0,27 0,19 -0,23 0,13 -0,15 -0,46 0,35 -0,22 0,26 0,19 -0,23 0,14 -0,16 -0,46 2017 0,89 -0,01 0,02 -0,09 -0,24 0,30 0,40 0,35 -0,22 0,25 0,19 -0,23 0,16 -0,16 -0,47 2018 0,89 -0,01 0,01 -0,09 -0,25 0,30 0,40 0,35 -0,22 0,24 0,19 -0,23 0,17 -0,16 -0,46 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température Dummy 06 83 84 X3X4 Dummy 06 83 84 X3X5 Dummy 06 83 84 DEPlittoral X4X5 DEPlittoral % RP P Filo Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 18 sur 127 Graphiques 6 : même régression, représentation graphique des résultats 1,00 0,95 40% R² 35% 30% 25% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -50 2000 2010 2020 0,90 0,85 0,80 20% 15% 10% R² R²( Y, X1) -100 -150 -200 0,75 0,70 0,65 1990 5% 2010 2020 m T 2000 0% 1990 2000 2010 12,0 10,0 8,0 6,0 m/ REVmontant 4,0 2,0 0,0 1990 1,00 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 X1X2 X2X3 X3X5 X1X3 X2X4 X4X5 X1X4 X2X5 40 10,0 38 36 34 32 8,0 30 28 26 24 6,0 22 20 18 4,0 16 14 12 10 2,0 8 6 4 2 0,0 0 m/ Température 2020 m T -250 m/ Dummy 06 83 84 70 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 60 50 40 30 20 10 0 1990 2000 2010 2020 2000 2010 2020 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T Corrélns croisées m/ DEPlittoral 25 20 m T m/ % RP P Filo 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 50 0 1990 -50 2000 2010 15 2000 2010 2020 X1X5 X3X4 -100 -150 -200 -250 10 5 0 1990 20 18 16 2020 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 19 sur 127 Graphiques 7 : même régression, résidu en fonction de la valeur prédite pour quelques années d'observation Résidu en fn de Y prédit 30 20 53 32 Résidu en fn de Y prédit 25 20 15 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 20 17 74 32 93 01 60 46 56 64 94 83 48 24 30 82 43 62 73 57 26 95 02 07 59 15 472738 13 08 81374069 49 44 77 28 84 22 54 51 05 23 709076 3533 78 04 14 92 618985 10087 21 200 300 09 52532545 31 91 1241 8850 5871 66 03 42 67 72 5586 16 39 3619 10 65 80 06 11 792968 63 18 34 75 Résidu en fn de Y prédit 80 60 Résidu en fn de Y prédit 80 60 Résidu en fn de Y prédit 100 80 1994 78 15 46 35 30 17 74 2456 93 92 82 50 47 57 22 23 43 81 90 75 61 12 87 64 4862340184 77 07 44 94 95 06 038640 3951 715921 2914 83 8825 54 72 05 04 364976 68 85 7926 16 37 50 73 150 55 4133 58 10 31 100 08 42 27 67 70 89 52 1360 65 45 02 80 09 3869 91 18 19 11 63 66 28 2000 57 01 30 46 64 93 32 17 07 82 74 24 90 78 62 37 48 47 56 50 94 12 54 35 08 49 44 43 76 51 26 13 92 23 5222 2760 84 1505 59 67 81 04 87 88 61861438 77 06 7240 71 83 150 53 50 70 2921100 95 65 41 45 3973 68 19 25 33 4234 69 16 0379 28 580285 31 89 75 91 10 09 80 11 36 5563 66 18 2003 17 57 01 30 32 46 93 43 24 82 74 13 0862 2664 84 90 48 4756 60 94 15 7059 40 83 22 38 54373569 49 81 44 5250 51 75 92 88 7627 78 02 6116 45 1207 33 04 50 5871 14 67 95 100 150 200 53 73 87412831 77 86 34 23 0342 85 5572 89 0579 21 39 80 091925 68 6529 3610 1163 9106 18 66 2006 2012 93 2015 93 2018 93 94 33 08 62 60 95 07 7032 3064 69 59 0282 17 4381 5684 882437 44 83 2738 26 03 49 40 61 54 35 92 72 484685 13 0922 52792867 77 42 41 368621 8729 53 76 89 45 5547 18 80 71 581005 73 91 125014 16 51 400 156563 01 23 1957 200 25 39 68 04 31 06 78 74 11 34 66 60 94 40 10 0 0 -10 10 5 200 0 10 0 40 20 0 400 0 94 17 24 62 56 08 32 60 434630 59 92 75 0249 64 26 37 82 27 70 07 95 8881 4477 83 57 79 15 22 84 236141 01 524785 33 037276 69 48 12 50 80 361628 13 65 35 29 73 05 200 0954 40 89 38 78 400 42 87 86 53 19 5871 45 5590 67 91 06 63 1025 1151 18 2134 39 14 66 74 04 31 68 40 20 0 600 0 10 250 0 -10 -20 0 0 200 -10 -5 -10 0 -20 -30 -20 -40 -20 -40 -20 -30 75 0862 26 82 17 3230 59 708137 6495 02 60 8846564433 24 43 49 27 4854 6141 84 7228 92 154776 7369 83 22 35 0386856777 3642 40 13 0980 38 53 29 521605 01 07 12 57 79 87 71 65 5550 2318 21 20091 06 78 400 10 14 588945 11 63 19 51 39 34 25 04 31 74 66 9068 20 0 600 -20 -40 0 75 600 -15 -20 -30 -40 -60 -80 90 -40 -60 -60 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 20 sur 127 Graphiques 8 : même régression, résidu en fonction de l'année, par département 120 75 Paris 77 Seine-etMarne 01 Ain 120 11 Aude 120 100 02 Aisne 100 80 03 Allier 12 Aveyron 100 80 60 40 80 60 04 Alpes-deHaute-Provence 05 Hautes-Alpes 06 AlpesMaritimes 07 Ardèche 08 Ardennes 78 Yvelines 91 Essonne 92 Hauts-deSeine 93 Seine-StDenis 60 13 Bouches-duRhône 14 Calvados 15 Cantal 16 Charente 40 20 0 1990 -20 40 20 0 1990 -20 20 0 1990 -20 -40 -60 2000 2010 2020 2000 2010 2020 2000 2010 2020 17 CharenteMaritime 94 Val-deMarne 95 Val-d'Oise -40 -60 -80 120 09 Ariège 10 Aube -40 -60 -80 120 18 Cher 19 Corrèze -80 -100 120 21 Côte-d'Or 100 22 Côtes-duNord 23 Creuse 24 Dordogne 25 Doubs 26 Drôme 27 Eure 28 Eure-et-Loir 29 Finistère 30 Gard 31 HauteGaronne 32 Gers 33 Gironde 41 Loir-et-Cher 100 42 Loire 100 80 43 Haute-Loire 80 60 40 34 Hérault 35 Ille-etVilaine 36 Indre 80 60 40 44 LoireAtlantique 45 Loiret 46 Lot 60 40 20 0 1990 -20 -40 -60 -80 120 20 0 1990 -20 -40 20 0 1990 -20 -40 2000 2010 2020 37 Indre-etLoire 38 Isère 39 Jura 2000 2010 2020 47 Lot-etGaronne 48 Lozère 49 Maine-etLoire 50 Manche 2000 2010 2020 40 Landes -60 -80 120 -60 -80 120 50 Manche 60 Oise 70 Haute-Saône 100 51 Marne 100 61 Orne 100 71 Saône-etLoire 72 Sarthe 73 Savoie 74 Haute-Savoie 80 52 HauteMarne 53 Mayenne 62 Pas-de-Calais 80 60 63 Puy-deDôme 64 PyrénéesAtlantiques 65 HautesPyrénées 80 60 40 20 60 40 40 20 0 1990 -20 -40 -60 54 Meurthe-etMoselle 20 55 Meuse 56 Morbihan 57 Moselle 58 Nièvre 0 1990 -20 -40 -60 -80 2000 2010 2020 66 PyrénéesOrientales 2000 2010 2020 76 SeineMaritime 79 Deux-Sèvres 67 Bas-Rhin 68 Haut-Rhin 69 Rhône 0 1990 -20 -40 -60 -80 2000 2010 2020 80 Somme 81 Tarn 59 Nord -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 21 sur 127 2.5. Variante logarithmique Cette variante consiste à considérer dans la régression non plus le prix moyen des logements et le revenu par ménage, mais leur logarithme (modèle mixte A, par opposition au modèle linéaire B, cf. § 2.1 ci-dessus). L'Annexe 3 en présente les résultats détaillés. Les coefficients de détermination R² sont un peu plus faibles. Les pentes des régresseurs autres que le revenu peuvent être interprétées comme des pourcentages du prix. Ainsi à autres régresseurs identiques (et notamment à revenu moyen dans le département identique), le prix des logements est: - plus élevé de 2 % dans les années 1990, puis de 4 à 5 %, dans des départements où la température est plus élevée d'un degré, - plus élevé d'environ 30 % avant 2004, puis d'environ 20 %, dans les départements 06, 83 et 84, - plus élevé de 5 % avant 2004 (avec une fiabilité faible) puis de 10 % à partir de 2005 dans les départements littoraux, - moins élevé de 0,4 % en 2010, 0,6 % de 2011 à 2013 puis 0,7 % à partir de 2014 lorsque la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire augmente de 1 point. 2.6. Variantes pour le cinquième régresseur Nous qualifierons « régresseurs de base » les quatre régresseurs : - revenu par ménage, - température, - variable spécifique aux départements 06, 83 et 84, - et caractère littoral. Nous avons vu au § 2.4 que lorsqu'on ajoute à ces quatre régresseurs un cinquième régresseur, la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, il ressort significatif (au sens du T de Student >2) avec un coefficient stable sur une période de plusieurs années (2006-2018) (Tableau 2 et Tableau 23). L'Annexe 4 présente des variantes pour le choix du cinquième régresseur, portant sur les caractéristiques du parc (localisation, taille et type des logements) et des ménages (revenu, âge, situation familiale, résidence et nationalité), l'occupation du parc et les régresseurs climatiques autres que la température. La densité de la population améliore les résultats de la régression presque autant que proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, avec laquelle elle est corrélée (R=-0,48 à -0,50). Elle est cependant sensiblement colinéaire avec le revenu par ménage (R =0,54 à 0,65) alors que la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale est peu colinéaire avec les quatre régresseurs de base (R <0,25). Le revenu par ménage dans les départements voisins, qui réduit notamment le résidu du département 93, et le coefficient de Gini, améliorent également, mais à un moindre degré, le résultat de la régression. Les autres régresseurs améliorent peu les résultats de la régression. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 22 sur 127 3. Différenciation de la variation du prix des logements 3.1. Méthode et principales étapes 3.1.1. Méthode Nous régressons, sur l'ensemble des départements10, la variation moyenne annuelle de l'indice du prix des logements Y par rapport: a) b) à la variation moyenne annuelle de quelques variables représentatives de l'offre (le nombre de logements) et de la demande (la population et le revenu par ménage), et à la variation moyenne annuelle ou au niveau (par opposition à la variation) d'autres variables, par exemple des variables représentatives de l'occupation du parc, de l'âge des chefs de ménage, etc. ou des variables muettes dont l'utilité est précisée plus loin. Cette régression sur les divers départements neutralise l'influence des facteurs dont on peut penser qu'ils jouent de manière voisine sur l'ensemble du territoire, et dont les principaux sont les conditions de financement. Pour pouvoir tester la robustesse des résultats (c'est-à-dire leur stabilité par rapport à la période sur laquelle ils sont calculés), on n'a pas effectué la régression sur le seul intervalle de temps 1994-2018, mais sur l'ensemble des périodes incluses dans cet intervalle. Pour réduire le volume des calculs et des résultats, nous nous sommes cependant limité à des périodes commençant et finissant par des années espacées de trois ans : 1994, 1997, 2000, ..., 2015, 2018, par exemple 1997-2015 ; l'intervalle de temps 1994-2018 contient 36 périodes de ce type. Dans le cas, choisi pour exemple, où les régresseurs incluent la variation de 5 variables et le niveau de 3 variables, l'équation de la régression sur une période donnée est : LN(Y) /t = [m1*LN(X1) +m2*LN(X2) +m3*LN(X3) +m4*LN(X4) +m5*LN(X5)] /t +m6*X6 +m7*X7 +m8*X8 + C où : * Y est un vecteur de dimension 94 représentatifs des valeurs prises par le prix des logements et les régresseurs dans les 94 départements de France métropolitaine hors Corse11, * les Xi (i=1 à 5) sont des vecteurs de dimension 94 représentatifs des valeurs prises dans les 94 départements de France métropolitaine hors Corse par les variables dont la variation est utilisée comme régresseur, * les Xi (i=6 à 8) sont des vecteurs de dimension 94 représentatifs des valeurs prises dans les 94 départements de France métropolitaine hors Corse par les variables dont le niveau est utilisé comme régresseur, * les mi (i=1 à 8) et C sont les pentes et la constante de la régression, * LN note le logarithme, * note la variation des variables entre l'année de début de période et l'année de fin de période, * et t est le nombre d'années de la période. 10 11 De France métropolitaine hormis la Corse, cf. Annexe 7. Nous avons exclu de la régression les départements d'Outre-mer (pour lesquels on ne disposait d'aucun indice de prix des logements) et la Corse (pour laquelle on ne disposait d'indice de prix des logements que pour les dernières années de la période 1994-2010). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 23 sur 127 Les variations dans le temps sont calculées sous forme logarithmique, mais les variables de niveau sont utilisées telles quelles. Les résultats des régressions (coefficients de détermination R², écart type des résidus, test de Fischer, constante C, pentes mi par rapport aux divers régresseurs et T de Student correspondants) sont représentés sous forme de tableaux triangulaires dont les en-têtes de colonnes sont les années de début de période et les en-têtes de lignes sont les années de fin de période. Les pentes de la régression mi (qui sont les élasticités lorsque la variable est une variation) sont en rouge gras lorsque le T de Student est >2. Nous considérerons que les résultats d'une régression sont d'autant meilleurs que les coefficients de détermination R² sont élevés et que les pentes des régressions sont significatives (au sens de T élevé, et au minimum >2) et stables par rapport à la période considérée. De plus nous rechercherons des régresseurs aussi peu colinéaires que possible. Lorsque la période considérée est courte (deux années voire quatre années12), les coefficients de détermination R² sont souvent faibles. Cela peut être attribué à l'aléa sur la variation des variables utilisées (il est d'autant plus prononcé, en proportion d'une variation, que la variation est faible et donc, en général, que la période est courte) et au fait que les causalités en jeu mettent un certain temps à produire leurs effets. Nous n'avons donc pas attribué de caractère significatif particulier à la faiblesse du coefficient de détermination et aux autres résultats (pentes notamment). Pour l'année 2018, nous ne disposions pas de toutes les données nécessaires et nous avons dû recourir à certaines extrapolations qui ont pu influer sur le résultat des régressions. Nous avons donc privilégié les résultats portant sur la période antérieure à 2015. La définition et la source des variables figurent en Annexe 7. 3.1.2. Principales étapes Après avoir commenté la variable régressée, la variation de l'indice du prix des logements anciens ( § 3.2), nous effectuons une régression, « de référence », par rapport à trois variables : la croissance du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique, la variation du taux de chômage et le niveau de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale (§ 3.3), régresseurs choisis car parmi toutes les combinaisons de trois régresseurs ce sont ceux qui fournissent les meilleurs résultats. Nous examinons ensuite la période spécifique 1994-1997 (§ 3.4) puis d'autres régresseurs (§ 3.5). 3.2. Variable régressée : indice du prix des logements Nous nous sommes limité à la variation du prix des logements anciens, par opposition aux logements neufs, comme dans l'analyse en niveau (§ 2.2), pour des raisons similaires et parce que des indices homogènes de l'évolution du prix des logements anciens sont disponibles sur chaque département (cf. Annexe 7). Nous pouvions a priori utiliser soit des prix moyens soit des indices de prix. Les prix moyens conduisent à des coefficients de détermination R² sensiblement moindres que les indices de prix. Nous avons donc préféré ces derniers. La période de vingt-quatre années examinée, qui court de 1994 à 2018, n'est pas homogène et peut être divisée en trois parties (Tableau 3, Cartes 5, 12 Par exemple 2000-2002 ou 2000-2004. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 24 sur 127 Graphique 11, Graphique 12, Graphique 13). a) 1994-1998. Cette période correspond à la fin de la période (« crise de 199013 ») commencée en 1985, de forte différenciation de l'évolution du prix des logements, rapporté au revenu par ménage (Graphique 9) entre : o o d'une part l'Ile-de-France et quelques zones de province (Rhône et Alpes-Maritimes notamment), où il a fortement augmenté de 1985 à 1990 puis a diminué de 1990 à 1998, et d'autre part le reste du territoire où il est resté relativement stable (à un niveau légèrement déprimé). De 1994 à 1998, le prix des logements diminue dans 11 départements, généralement gros (les départements d'Ile-de-France, hormis la Seine-et-Marne, où il est stable, le Rhône, les AlpesMaritimes, l'Hérault et la Savoie, alors qu'il augmente dans les 83 autres départements considérés. Sur l'ensemble des départements, il augmente de 0,4 % par an en moyenne pondérée par les montants de transactions, et de 3,5 % par an en moyenne simple. Cette période est celle où les variations du prix des logements ont été les plus différenciées (Graphiques 10) : l'écart entre la croissance annuelle la plus faible (Paris, -4,9 %) et la plus forte (Côtes-d'Armor, +8,1 %) atteint 13,1 %, et l'écart type 2,7 % (Tableau 3). b) 1998-2008. Pendant ces dix années l'augmentation du prix des logements est prononcée dans l'ensemble des départements. Sur l'ensemble des départements, sa moyenne pondérée est de 9,3 % et sa moyenne simple de 8,9 %, pour un écart type de 1,1 %. L'écart entre la croissance annuelle la plus faible (Haut-Rhin, +6,5 %) et la plus forte (Bouches-duRhône, +11,1 %) est de 4,6 %, et l'écart type est de 1,1 % (Tableau 3). 2008-2018. Pendant ces dix années, la croissance annuelle moyenne du prix des logements est fortement différenciée entre : o o o 6 gros départements où elle est supérieure à 1 % (Paris, Hauts-de-Seine, Val-de-Marne, Gironde, Rhône, Haute-Savoie), 11 départements où elle est comprise entre 0 % et 1 %, et les 77 autres départements, où elle est négative (le prix des logements a diminué). c) Sur l'ensemble des départements, l'indice du prix des logements augmente de 0,4 % par an en moyenne pondérée par les montants de transactions mais diminue de -0,5 % par an en moyenne simple. L'écart entre la croissance annuelle la plus faible (Nièvre, -2,2 %) et la plus forte (Paris, 5,9 %) est de 5,9 %, donc un peu plus prononcé que pendant la période 1998-2008, mais l'écart type (1,0 %) est un peu plus faible. La notion de « crise » est relative : un acheteur considère les périodes de fortes hausses comme des « crises » et celles de fortes baisses comme des aubaines ; un vendeur a le point de vue inverse. Soucieux de neutralité entre acheteurs et vendeurs, nous considérons comme des « crises » les périodes où le prix des logements est très éloigné (par le haut ou par le bas) de sa tendance longue, qu'il s'en écarte (« début de crise ») ou qu'il s'en rapproche (« sortie de crise »). 13 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 25 sur 127 Graphique 9 : indices du prix des logements rapportés au revenu par ménage (de l'ensemble des ménage français) 2,8 2,7 2,6 2,5 Indice du prix des logements rapporté au revenu disponible par ménage Différenciation Paris / Ile-de-France / province Base 2000=1 2,54 (Paris, T2 19) 2,4 2,3 2,2 2,1 2 1,9 1,8 France Paris Ile-de-France Ile-de-France hors Paris (appartements) Ile-de-France hors Paris (maisons) Province Province (appartements) Province (maisons) Lyon (appartements) NB: le dénominateur de tous les ratios est le revenu disponible par ménage sur l'ensemble de la France 1,89 (Ile-de-Fr., T2 19) 1,65 (France, T2 19) 1,55 (Province, T2 19) 1,46 (Province, maisons,T2 19) 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,1 11 0,9 0,9 0,8 0,7 Tunnel 1/1 1965 1/1 1970 1/1 1975 1/1 1980 1/1 1985 1/1 1990 1/1 1995 1/1 2000 1/1 2005 1/1 2010 1/1 2015 1/1 2020 1/1 2025 1/1 2030 Source : CGEDD d'après INSEE, bases de données notariales, indices Notaires-INSEE désaisonnalisés. Tableau 3 : agrégats relatifs aux croissances moyennes annuelles du prix des logements dans les divers départements 1994-1998 Moyenne pondérée (*) Moyenne simple Ecart type Minimum (Département) Maximum Maximum moins minimum Nb de départements où le prix des logements a diminué Nb de départements où le prix des logements a augmenté Nb total de valeurs (*) par les montants de transactions dans chaque département 0,4% 3,5% 2,7% -4,9% (Paris) 8,1% 13,1% 11 83 94 1998-2008 9,3% 8,9% 1,1% 6,5% (Haut-Rhin) 11,1% 4,6% 0 94 94 2008-2018 0,4% -0,5% 1,0% -2,2% (Nièvre) 3,7% (Paris) 5,9% 77 17 94 (Département) (Côtes d'Armor) (Bouches-du-Rhône) Source : CGEDD d'après indices Notaires-INSEE, Perval. Graphiques 10 : écart type des variations annuelles moyennes sur 1 an, 4 ans et 10 ans du prix des logements dans les différents départements 6% 5% Ecart type des variations annuelles moyennes sur 1an, 4 ans et 10 ans du prix des logements dans les différents départments Sur 1 an Sur 4 ans 4% 3% Sur 10 ans 2% 1% 0% 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Source : CGEDD d'après indices Notaires-INSEE, Perval. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 26 sur 127 Cartes 5 : variation annuelle moyenne de l'indice du prix des logements pendant différentes périodes 1994-1998 1998-2008 2008-2018 1994-1998 0,057 à 0,082 0,046 à 0,057 0,035 à 0,046 0,021 à 0,035 -0,05 à 0,021 (18) (18) (17) (22) (19) 1998-2008 0,0988 à 0,1112 0,0936 à 0,0988 0,0835 à 0,0936 0,0801 à 0,0835 0,0648 à 0,0801 (18) (19) (19) (19) (19) 2008-2018 -0,0002 à 0,0371 -0,0052 à -0,0002 -0,0076 à -0,0052 -0,0106 à -0,0076 -0,0219 à -0,0106 (18) (19) (18) (19) (20) 1998-2018 1994-2018 1994-2018 1998-2018 0,0476 à 0,0724 0,0424 à 0,0476 0,0373 à 0,0424 0,0329 à 0,0373 0,0289 à 0,0329 (18) (21) (14) (22) (19) par Colonne AN 0,0466 à 0,0615 0,0407 à 0,0466 0,0374 à 0,0407 0,0343 à 0,0374 0,0293 à 0,0343 (18) (18) (19) (20) (19) Source : CGEDD d'après indices Notaires-INSEE, Perval. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 27 sur 127 Graphique 11 : variation annuelle moyenne du prix des logements, 1998-2008 en fonction de 1994-1998 20% Variation annuelle moyenne de 1998 à 2008 en fonction de la variation annuelle moyenne de 1994 à 1998 15% 75 06 92 93 94 69 10% 95 91 78 34 30 04 48 11 33 05 64 40 84 26 16 49 07 46 01 31 17 59 32 24 53 42 74 82 442385 47 73 12 09 62 France 38 19 50 63 61 77 22 56 76 28 65 81 80 52 60 43 41 10 278608 15 02 03 58 87 14 29 89 36 70 55 37 45 35 39 25 51 88 67 72 79 18 21 71 57 90 54 68 13 83 66 5% -5% 0% 5% 10% Source : CGEDD d'après indices Notaires-INSEE, Perval. Graphique 12 : variation annuelle moyenne du prix des logements, 2008-2018 en fonction de 1998-2018 10% Variation annuelle moyenne de 2008 à 2018 en fonction de la variation annuelle moyenne de 1998 à 2008 5% 75 33 92 69 94 74 93 44 31 Fra73 nce 35 67 78 95 17 64 59 37 91 85 01 40 63 07 77 472684 16 56506224 0504 13 49 68 54 72 2980 0953 34 06 65 32 57 3914 03 15 10% 86 42 51 43 71 7060 1246 83 9025 36 61 3882 79 76 215527 45 22 88 81 11 10 30 08 66 87 48 52 19 18 28 41 89 02 58 23 0% 5% 15% 20% -5% Source : CGEDD d'après indices Notaires-INSEE, Perval. Graphique 13: variation annuelle moyenne du prix des logements, 1998-2018 en fonction de 1994-1998 15% Variation annuelle moyenne de 1998 à 2018 en fonction de la variation annuelle moyenne de 1994 à 1998 10% 75 33 92 94 93 06 69 95 78 91 13 31 5% 34Fra nce83 74 73 40 44 26 59 05 0184 6404 1624 49 17 07 11 32 66 82 30 85 47 50 48 09 62 53 42 46 63 38 77 12 56 35 19 14 37 60 43 67 65 6181 80 15 03 86 22 29 23 76 70 55 39 36 10 79 57 72 27 08 52 8790 45 41 51 88 71 2825 68 02 21 54 58 18 89 0% -5% 0% 5% 10% Source : CGEDD d'après indices Notaires-INSEE, Perval. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 28 sur 127 La forte augmentation du prix des logements a coïncidé avec une diminution à un niveau historiquement bas des taux d'intérêt, qui l'a compensée en partie, et même au-delà dans certains départements. Ainsi, la durée sur laquelle un primo-accédant dont le revenu a crû comme le revenu moyen des ménages français doit emprunter pour acheter le même logement pour le même taux d'effort initial et le même apport personnel14 était plus faible en 2018 qu'en 2000 dans 26 départements (37 si l'on ne considère que les appartements et 25 si l'on ne considère que les maisons) (Graphiques 14). Graphiques 14 : durée d'emprunt permettant à un primo-accédant d'acheter le même logement ancien pour le même taux d'effort initial et le même apport personnel, base 2000=15 ans, par département Ensemble appartements et maisons Durée d'emprunt permettant à un primo-accédant d'acheter le même logement (ancien) pour le même taux d'effort initial et le même apport personnel, base 2000 = 15 ans 45 Par département, ensemble appartements et maisons 01 03 05 07 09 11 13 15 17 19 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 Fr. 02 04 06 08 10 12 14 16 18 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Appartements Durée d'emprunt permettant à un primo-accédant d'acheter le même logement (ancien) pour le même taux d'effort initial et le même apport personnel, base 2000 = 15 ans 45 Par département, appartements 40 01 03 05 07 09 11 13 15 17 19 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 Fr. 02 04 06 08 10 12 14 16 18 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 Maisons Durée d'emprunt permettant à un primo-accédant d'acheter le même logement (ancien) pour le même taux d'effort initial et le même apport personnel, base 2000 = 15 ans 45 Par département, maisons 01 03 05 07 09 11 13 15 17 19 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 Fr. 02 04 06 08 10 12 14 16 18 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 40 35 30 25 35 30 25 20 15 10 5 0 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 20 15 10 5 0 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Source : CGEDD d'après indices Notaires-INSEE, Perval, Insee, Banque de France. 3.3. Régression de référence Dans cette régression de référence, les régresseurs sont : la croissance du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique, la variation du taux de chômage, un régresseur en niveau, la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale. L'apport personnel est supposé égal à 10 % du prix du logement en 2000 et variant comme le revenu par ménage. Le solde est financé par emprunt (l'achat n'est pas financé par revente de logement puisque le ménage est primo-accédant). Les aides publiques ne sont pas prises en compte (leur impact est faible par rapport aux fluctuations de la durée). 14 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 29 sur 127 Cette combinaison de trois régresseurs a été choisie parce que, parmi toutes les combinaisons de trois régresseurs que nous avons essayées, c'est celle qui fournit les meilleurs résultats15. 3.3.1. Régresseurs 3.3.1.1. Variation du rapport de l'offre et de la demande physiques 3.3.1.1.1.Description Ce régresseur retrace la variation de l'offre physique nette de celle de la demande physique (par le qualificatif « physique », nous voulons dire que nous excluons les facteurs économiques : prix exigé par le vendeur, capacité d'achat de l'acheteur, etc.). Pour retracer la variation de l'offre, nous avons considéré la croissance du parc. Une autre possibilité aurait été de considérer le flux de construction. Cela modifie marginalement, à la hausse ou à la baisse, certains résultats. Pour améliorer ce régresseur, on peut essayer de le diminuer de la variation du parc de résidences secondaires, puisqu'on peut penser qu'une résidence secondaire supplémentaire réduit d'une unité le parc disponible pour loger la population, hors exceptions comme les stations de haute-montagne. Un test confirme que cela améliore les coefficients de détermination R². Pour retracer la variation de la demande, on peut utiliser la croissance de la population ou celle du nombre de ménages. L'inconvénient de la croissance du nombre de ménages est qu'elle est liée à celle du parc, puisque ce dernier est constitué à environ 80 % de résidences principales, et que le nombre de ménages est par définition égal au nombre de résidences principales. On peut aussi tenir compte du nombre de personnes par ménage. Il apparaît que la croissance de la population16 conduit au meilleur R². Notre premier régresseur est donc la croissance du parc hors résidences secondaires et nette de la croissance démographique. 3.3.1.1.2.Représentation graphique D'un département à l'autre, les croissances du nombre de logements et de la population ont été bien corrélées, comme on pouvait l'attendre (Graphiques 15 et Cartes 6). Leur solde est plus élevé dans le quart nord-est et plus faible dans le quart sud-est ainsi qu'en région parisienne (Carte 7). Considérer le nombre de logements total ou bien hors résidences secondaires modifie assez peu, visuellement, la croissance du nombre de logements nette de celle de la population (Carte 8, par comparaison avec la Carte 7). L'Annexe 2 présente quelques résultats relatifs aux résidences secondaires. Cf. cependant au § 3.5.1.1.2 la régression décrite dans le Tableau 13, qui fournit des résultats aussi bons. 15 La mesure de la population qui conduit aux meilleurs R² est la population au sens de Filocom, donc une population en ménage. 16 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 30 sur 127 Graphiques 15 : Variation annuelle moyenne de la population en fonction de celle du nombre de logements 1994-2018 2000-2015 2,0% y = 1,18x - 0,01 R² = 0,70 74 34 31 40 66 83 82 01 2,0% y = 1,15x - 0,01 R² = 0,73 34 1,5% 93 06 1,5% 01 66 33 35 44 30 11 83 04 73 26 07 77 05 84 56 69 17 38 64 74 82 85 31 1,0% 0,5% 75 0,0% 0,0% -0,5% 58 52 30 85 11 33 77 84 73 26 17 44 35 05 13 07 38 95 64 56 92 94 27 32 91 4681 69 09 67 43 45 60 47 14 22 24 68 49 78 28 72 37 53 86 41 29 63 79 89 3970 12 62 65 25 48 80 19 16 50 57 87 1021 59 02 76 90 42 7161 54 51 18 03 55 15 88 36 0,5% 1,0% 1,5% 23 08 04 40 1,0% 92 93 06 94 0,5% 75 2,0% 0,0% 0,0% -0,5% 58 52 95 91 13 32 81 27 46 49 09 22 45 37 67 43 86 24 72 53 14 47 78 28 60 25 79 29 63 68 41 87 48 12 65 89 19 70 10 39 21 16 50 62 42 59 80 90 54 57 7102 5176 88 15 0,5%55 61 36 23 08 03 18 1,0% 1,5% 2,0% -1,0% -1,0% Source : CGEDD d'après Filocom, Sitadel, Insee. NB : variations logarithmiques. Cartes 6 : croissance annuelle moyenne de 1997 à 2015 du nombre de logements et de la population Nombre de logements Population Croissance annuelle moy enne Parc, 97-2015 0,0118 à 0,0191 (30) 0,0087 à 0,0118 (32) 0,0008 à 0,0087 (32) Croissance annuelle moy enne Population, 1997-2015 0,0085 à 0,0178 (31) 0,004 à 0,0085 (31) -0,005 à 0,004 (32) Source : CGEDD d'après Filocom. Carte 7 : croissance annuelle moyenne de 1997 à 2015 du nombre de logements nette de celle de la population Croissann Parc / popu 1997-2015 0,0053 à 0,0088 (30) 0,0031 à 0,0053 (31) -0,0039 à 0,0031 (33) Source : CGEDD d'après Filocom. Carte 8 : idem, mais en considérant le nombre de logements hors résidences secondaires Croissann Parc hors RS / popu 1997-2015 0,0058 à 0,0086 (32) 0,0043 à 0,0058 (28) -0,0049 à 0,0043 (34) Source : CGEDD d'après Filocom. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 31 sur 127 3.3.1.2. Variation de la situation financière des ménages 3.3.1.2.1.Description Une première mesure de la situation financière des ménages est leur revenu. Néanmoins, il apparaît que la variation du taux de chômage conduit à de meilleurs coefficients de détermination R² et à des pentes plus stables que celles du revenu. Nous retenons donc comme deuxième régresseur la variation du taux de chômage17. 3.3.1.2.2.Représentation graphique Les variations et le niveau du taux de chômage ont été peu corrélés (Cartes 9 et Graphique 16). Cartes 9 : variation du taux de chômage 1994-2018 2000-2015 Variation du chômage 1994-2018 -0,0108 à 0,0181 (47) -0,0413 à -0,0108 (47) Variation du chômage 2000-2015 0,0222 à 0,0518 (46) -0,0128 à 0,0222 (48) Source : CGEDD d'après Insee. Graphique 16 : variation du taux de chômage de 1994 à 2018 en fonction du taux de chômage en 2008 Variation du taux de chômage de 1994 à 2018 en fonction du taux de chômage en 2008 2% 68 04 09 1% 12 48 67 46 05 40 87 82 10 61 54 23 7%24 95 60 18 25 57 70 16 80 55 07 90 81 88 84 93 11 02 66 0% 2% -1% 3% 4% 53 01 35 45 91 5% 32 78 19 77 39 6% 28 36 43 8% 9% 10% 11% 12% 65 22 85 21 92 -2% 74 79 27 47 56 6351 49 72 89 64 03 06 41 52 31 37 86 14 50 58 69 33 71 75 42 17 94 29 y = -0,02x - 0,01 R² = 0,00 59 30 76 26 08 34 -3% 15 73 38 62 83 -4% 13 44 -5% Source : CGEDD d'après Insee. 3.3.1.3. Proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale 3.3.1.3.1.Description Dans nos régressions nous utilisons les variations logarithmiques des variables. Nous avons utilisé comme régresseur non pas le taux de chômage mais son exponentielle, afin que les variations utilisées soient les variations absolues (et non relatives) de ce taux. Par exemple, si le taux de chômage passe de 4 % à 8 %, nous considérons dans les résultats une compte une variation de points (variation absolue) et non un doublement (variation relative). 17 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 32 sur 127 Contrairement aux deux régresseurs précédents, qui retracent des variations, ce régresseur retrace un niveau. Il se trouve que c'est le régresseur qui, ajouté aux deux précédents, conduit aux meilleurs résultats18. 3.3.1.3.2.Représentation graphique Graphique 17 : proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale, 2008 2008 0,539 à 0,588 0,511 à 0,539 0,488 à 0,511 0,449 à 0,488 0,286 à 0,449 (17) (20) (18) (20) (19) Source : CGEDD d'après Filocom. 3.3.2. Résultats Le Tableau 4, le Tableau 5 et le Tableau 6 présentent les résultats de la régression de la variation du prix des logements par rapport à chacun des trois régresseurs considérés isolément. Le Graphique 18, le Graphique 19 et le Graphique 20 représentent graphiquement le résultat de ces régressions sur 2000-2015. Le Tableau 7 présente les résultats détaillés de la régression du prix des logements par rapport aux deux premiers régresseurs (la variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique et la variation du taux de chômage). Le Tableau 8 présente les résultats détaillés de la régression de référence, c'est-à-dire la régression de la variation du prix des logements par rapport aux trois régresseurs considérées simultanément. Si l'on considère isolément chaque régresseur, on obtient que de 2000 à 2015, la dispersion de la variation du prix des logements a coïncidé pour moitié avec celle de la variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique (Graphique 18, R²=0,49), pour un quart avec celle du taux de chômage (Graphique 19, R²=0,27) et pour 40 % avec celle de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale (Graphique 20, R²=0,41). Les deux premiers régresseurs (la variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique et la variation du taux de chômage) suffisent à atteindre des coefficients de détermination R² élevés (Tableau 7) : 0,62 sur la période 2000-2015. Néanmoins, les colinéarités entre les trois régresseurs (Tableau 8, pavés sur fonds gris), quoique modérées (inférieures le plus souvent à 0,5), ne sont pas nulles. Il en résulte que la dispersion de la variation du prix des logements n'a coïncidé avec celle des trois régresseurs considérés simultanément qu'à hauteur de 70 % (Tableau 8, graphique de gauche). Nous avons utilisé sa valeur pour l'année 2008, année médiane de la période 2000-2015 que nous avons souvent considérée. Utiliser sa valeur pour une autre année ne modifie que marginalement les résultats. Il en va de même dans le cas des autres régresseurs en niveau que nous avons utilisés. 18 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 33 sur 127 On observe sur le Tableau 8 que, hormis sur les périodes incluant la période spéciale 1994-1997 (cf. § 3.4) et les périodes courtes (pour lesquelles le caractère significatif des résultats diminue), le coefficient de détermination R² est élevé et les coefficients des régresseurs sont significatifs et stables. Sur 2000-2015, le coefficient de détermination R² atteint 0,70, l'erreur de prévision (écart type du résidu) est de 0,5 % par an, et les T de Student atteignent 8 pour le premier régresseur, 4 pour le second et 5 pour le troisième. Les pentes associées aux régresseurs sont : Ainsi : une croissance de 1 % du parc de logements, ou une diminution de 1 % de la population, toutes choses égales par ailleurs, sont concomitants avec une diminution de 1 à 2 % du prix des logements ; cet ordre de grandeur est cohérent avec la littérature19 ; une augmentation de 1 point du taux de chômage (passant par exemple de 7 % à 8 %) est concomitante avec une diminution de 3 % du prix des logements ; lorsque dans un département la proportion de propriétaires occupants a été plus élevée de 10 % que dans un autre département, le prix des logements y a augmenté de 4 % de plus en 10 ans. comprises le plus souvent entre -1 et -2 pour la croissance du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique, voisines de -3 pour le taux de chômage, de l'ordre de -0,04 pour la proportion de logements occupés par le propriétaire. - Les graphiques en bas du Tableau 8 montrent que, de 2000 à 2015, Paris est proche de la droite de régression. En revanche, la Gironde et le Rhône sont nettement au-dessus, de même que le Var. Parmi les régresseurs en niveau que nous avons testés, la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale est celui qui fournit les meilleurs résultats non seulement comme troisième régresseur de la régression de référence mais aussi lorsque l'on régresse la variation du prix des logements par rapport à un seul régresseur en niveau. Cf. « L'élasticité du prix des logements par rapport à leur nombre », J. Friggit ; CGEDD , 2015, http://www.cgedd.developpement-durable.gouv.fr/IMG/pdf/elasticite-prix-immobiliernombre_cle093f5d.pdf . Depuis la rédaction de cette note, la bibliographie s'est enrichie notamment d'une référence britannique, « Analysis of the determinants of house price change », Ministry of Housing Communities & Local Government, April 2018, qui fait état d'une élasticité égale à -2 : 19 https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/fil e/699846/OFF_SEN_Ad_Hoc_SFR_House_prices_v_PDF.pdf. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 34 sur 127 Tableau 4: régression des variations du prix des logements par rapport un seul régresseur, la croissance du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,04 0,06 0,00 0,00 0,00 0,02 0,04 0,05 0,01 0,19 0,21 0,18 0,40 0,40 0,35 R² 0,28 0,27 0,23 0,48 0,49 0,41 0,25 0,20 0,46 0,49 0,35 0,02 0,36 0,39 0,23 0,43 0,42 0,18 3,1% 1,8% 1,4% 1,1% 0,9% 0,7% 0,05 0,6% 0,02 0,00 0,6% 1,3% 1,3% 1,1% 0,8% 0,7% 0,6% 0,6% Ecart type résidu 1,8% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,6% 1,2% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,8% 1,2% 0,6% 0,8% 0,9% 0,8% 1,0% 1,0% 1,3% 2018 3% 5% 6% 8% 6% 5% 4% 4% 6% 8% 10% 7% 7% 5% 5% C 10% 12% 8% 7% 5% 5% 14% 7% 6% 4% 4% 0% 1% 1% 1% 2% 1% 1% -2% 0% 1994 0,03 0,01 0,83 0,97 0,68 0,14 0,03 0,01 1997 0,45 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,22 0,91 1% 1,29 1,09 0,18 0,06 0,19 -0,35 -0,46 -0,53 1994 1,9 2,3 0,4 0,2 0,6 1,4 1,9 2,2 -0,32 -1,78 -1,75 -1,36 -1,89 -1,89 -1,77 1997 0,9 4,6 4,9 4,5 7,8 7,9 7,0 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,94 -2,42 -1,66 -2,24 -2,26 -2,08 -2,33 -1,29 -2,13 -2,17 -1,88 -0,54 -2,05 -2,94 -2,11 -2,78 -0,69 -1,66 -1,67 -0,35 -0,10 2012 2015 2009 2012 2015 2018 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,0 5,8 5,2 9,1 9,4 8,1 5,6 4,8 8,8 9,4 7,0 1,5 7,2 7,6 5,2 8,3 8,1 4,5 2,3 1,2 0,3 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 10% 10% 111383 06 04 30 66 4805 84 34 9375 40 64 26 33 69 32 16 12 07 47 42 31 94 46 17 01 24 49 09 73 595374 95 92 85 82 50 62 1938 77 80 23 91 61 44 58 76 14 15 63 18 1036 6560 03 81 37 89 87 52 0841 86 27 22 56 28 02 21 43 5529 4578 88 707135 79 39 5125 67 54 57 90 72 68 5% 75 75 33 69 9293 13 31 94 74 05 04 83 06 73 11 64 84 34 4840 3226 30 95 59 07 66 1617 01 44 09 4742 7791 53 49 12 24 46 62 8538 782 6337 8 65 7614 1503 8050 19 35 61 23 60 86 3667 56 292 45 081881 843 21 27 52 102272 41 25 87 71 39 55 02 58 7079 88 5154 57 90 89 68 R² = 0,49 5% R² = 0,23 33 92 69 94 93 74 59 78 31 95 01 06 62 4944 91 16 37 0%73 77 4007 26 76 32 53 63 67 85 04 053941 84 80 5047171334 71 35 081425 0% 6045 57 1029837286 619068 4211 36 24 70 65 64 79 52 54 27 1228 46 88151809 38 51 81 66 55 4803 2187 30 82 56 0219 43 22 89 58 23 5% R² = 0,39 5% -5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 35 sur 127 Tableau 5: régression des variations du prix des logements par rapport à un seul régresseur, la variation du taux de chômage LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= EXP(Chômage) Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,00 0,01 0,02 0,02 0,00 0,01 0,01 0,03 0,15 0,04 0,18 0,21 0,17 0,12 0,08 R² 0,34 0,54 0,51 0,37 0,27 0,19 0,32 0,32 0,35 0,26 0,20 0,06 0,26 0,16 0,10 0,04 0,02 0,01 3,2% 1,9% 1,4% 1,1% 0,9% 0,7% 0,00 0,6% 0,01 0,00 0,6% 1,2% 1,4% 1,1% 0,8% 0,8% 0,7% 0,7% Ecart type résidu 1,7% 1,0% 0,7% 0,7% 0,7% 0,7% 1,1% 0,6% 0,7% 0,6% 0,7% 1,0% 0,9% 1,6% 0,7% 1,1% 0,9% 0,8% 1,1% 1,0% 1,3% 2018 3% 5% 6% 8% 6% 5% 4% 4% 8% 7% 8% 6% 6% 4% 4% C 9% 11% 8% 6% 5% 4% 14% 7% 6% 4% 3% 0% 2% 1% 0% 2% 0% 0% -2% 0% 1994 0,64 0,34 0,24 0,25 0,80 0,32 0,25 0,10 1997 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,10 0,63 0,89 0,53 0,90 1% -1,50 1,57 -1,83 -1,48 -0,55 -1,10 -1,27 -1,84 1994 0,7 1,0 1,2 1,2 0,5 1,1 1,2 1,5 2,78 -2,19 -4,40 -4,27 -4,51 -4,03 -3,75 1997 4,1 2,0 4,5 5,0 4,4 3,5 2,8 m/ EXP(Chômage) -4,81 -6,47 -5,55 -6,40 -5,91 -5,94 -4,80 -3,72 -5,92 -5,45 -6,23 -1,78 -5,69 -2,05 -4,41 -1,56 -4,40 -0,91 2009 2012 0,30 1,06 2012 2015 0,37 2015 2018 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. EXP(Chômage) 6,9 10,3 9,7 7,3 5,9 4,6 6,6 6,5 7,0 5,8 4,8 2,5 5,7 4,2 3,3 2,0 1,5 0,7 0,3 0,8 0,3 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 10% 10% 13 06 11 66 3083 04 48 0575 93 33 34 69 40 84 32 07 26 64 31 4246 17 12 01 95 164794 53 49 2473 92 74 0959 85 82 23 50 8062 61 775818 44 15 38 9119 76 63 36 89 8114 5227 100865 22 87 4103 28 6078 56 8637 43 21 55 02 71 29 45 70 25 88 79 39 35 51 67 90 57 54 72 5% 75 R² = 0,51 33 92 94 69 93 7459 31 9578 0601 62 37 49 0%677 73 4016 2647744 0791 50 76 13 63 8571 04 32 17 86 34 42 0553 847280 25 35 41 57 6 36 24 1283 70 65 6090 54114 10 09882939 08 64 46 1145 18210% 30 55 8203 795215 2768 2848 51 66 81 875638 0222 43 19 8958 23 75 33 69 92 93 94 13 74 31 04 06 05 1126 4830 40 73 9507 5934 83 6684 64 0132 16 0991 17 47 53 12 44 4942 24 46 85 62 7863 82 773738 65 50 15 6080 19 6135 1476 03 23 81 86 1067253621 28 22 27 29 52 45 8754 5608 703941 72 18 43 55 71 88 0251 79 89 90 57 58 68 R² = 0,27 5% 68 5% R² = 0,16 5% -5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 36 sur 127 Tableau 6: régression des variations du prix des logements par rapport à un seul régresseur, le niveau de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) / t = m1*X1 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1 niv= % RP P Filo Année 1994 2008 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 122678 -30438 2003 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 21996 -104903 -179369 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,25 0,14 0,01 0,00 0,01 0,07 0,08 0,10 0,02 0,17 0,27 0,31 0,40 0,37 0,34 R² 0,25 0,33 0,39 0,45 0,41 0,37 0,21 0,28 0,32 0,30 0,26 0,04 0,16 0,17 0,15 0,14 0,13 0,12 2,7% 1,7% 1,4% 1,1% 0,9% 0,7% 0,03 0,6% 0,07 0,07 0,6% 1,3% 1,3% 1,0% 0,8% 0,7% 0,6% 0,6% Ecart type résidu 1,8% 1,2% 0,8% 0,7% 0,6% 0,7% 1,2% 0,7% 0,7% 0,6% 0,7% 1,0% 0,9% 0,7% 0,8% -10% -1% 5% 8% 7% 1,5% 7% 1,0% 0,9% 6% 1,0% 0,9% 1,2% 2018 6% 8% 13% 14% 11% 10% 8% 8% C 17% 18% 12% 11% 9% 8% 18% 10% 9% 6% 6% 1% 4% 2% 3% 7% 3% 3% -1% 2% 1994 0,00 0,00 0,49 0,74 0,36 0,00 0,00 0,00 1997 0,18 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,05 0,00 0,00 4% 0,28 0,12 0,02 -0,01 -0,02 -0,03 -0,03 -0,03 1994 5,6 3,9 0,8 0,5 1,0 2,7 2,9 3,3 -0,03 -0,10 -0,11 -0,09 -0,09 -0,08 -0,08 1997 1,3 4,3 5,8 6,5 7,8 7,3 6,9 m/ % RP P Filo 2008 -0,18 -0,14 -0,11 -0,11 -0,09 -0,09 -0,11 -0,07 -0,08 -0,07 -0,07 -0,04 -0,07 -0,11 -0,06 -0,07 -0,03 -0,06 -0,07 -0,04 -0,06 2012 2015 2006 -10789 -106317 -144256 -109143 2009 -15717 -88594 -107980 -72285 -35427 2012 -31210 -92611 -108154 -84416 -72053 -108678 2015 -30893 -82008 -92322 -70560 -57699 -68835 -28991 2018 -34491 -78818 -86881 -68383 -58193 -65782 -44334 ##### Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. % RP P Filo 2008 2000 5,5 6,7 7,7 8,7 8,0 7,3 4,9 6,0 6,5 6,3 5,6 2003 2006 2009 2012 2015 2,7 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 1,9 4,3 4,3 4,1 3,9 3,7 3,6 1,8 2,6 10% 10% 13 1106 30 8366 04 05 48 75 3384 34 93 40 69 32 2664 1647 07 31 94 42 12 53015946 09 92 49 24 17 95 82 85 23 74 73 50 44 62 80 6176 19 77 1838586514 91 08 15 03 41 89 63 81 86 60 3610 27 37 22 52 28 21 2902568743 78 55 4588 71 51 25 79 70 35 39 67 54 72 57 90 68 5% 75 75 69 93 94 92 13 3174 06 04 73 05 3226 30 83 48 40 95 07 84 34 01 64 11 16 5917 66 44 53 2442 49 91 8512 09 77 47 46 7837 82 38 62 63 50 608061 65 76 15 14 351923 86 03 8136 67 10 281887 29452543 2208 2756 4121 72 71 39 0252 54 79 70 885851 5589 57 68 90 33 92 33 5% 5% -5% R² = 0,41 R² = 0,39 93 59 74 78 31 95 06 37 01 44 40 9126 49 07 1662 0%76 73 774750 340405 63 5339 13 3267 8017 35 7271 84 25 4185 0% 08 09 6086 6583 574214 61 3690 24 7052 291846 4564 6812 792754 30 11 88 8210 282115 66 5538 8103 51 48 87 56 02 19 22 43 8958 23 94 69 5% R² = 0,17 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% NB : la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale est celle constatée en 2008, mais le résultat est peu sensible à l'année choisie. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 37 sur 127 Tableau 7 : régression des variations du prix des logements par rapport à deux régresseurs, la croissance du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique et la variation du taux de chômage LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,04 0,10 0,02 0,02 0,01 0,03 0,05 0,07 1994 0,15 0,22 0,30 0,27 0,44 0,44 0,40 1997 R² 0,56 0,63 0,55 0,61 0,62 0,55 0,38 0,34 0,54 0,58 0,48 0,07 0,48 0,51 0,38 0,46 0,49 0,23 3,1% 1,8% 1,4% 1,1% 0,9% 0,7% 0,05 0,6% 0,02 0,00 0,6% 2012 2015 0,38% 1,2% 1,3% 1,0% 0,8% 0,6% 0,6% 0,6% Ecart type résidu 1,4% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,7% 1,2% 0,6% 0,8% 0,9% 0,7% 0,9% 1,0% 1,3% 2018 3% 6% 6% 8% 6% 5% 4% 4% 1994 8% 7% 9% 7% 6% 5% 5% 1997 C 10% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 4% 4% 0% 2% 1% 1% 2% 2% 2% -2% 0% 2012 1994 0,18 0,01 0,46 0,46 0,63 0,29 0,12 0,03 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,44 0,92 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1,26 1,47 0,16 0,14 0,28 -0,30 -0,42 -0,52 1994 1,7 3,0 0,4 0,4 0,8 1,2 1,7 2,2 -0,06 -1,72 -1,38 -0,88 -1,66 -1,75 -1,71 1997 0,2 4,5 3,9 2,8 6,5 7,2 7,0 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,64 -1,51 -0,78 -1,75 -1,96 -1,97 -1,34 -0,49 -1,59 -1,84 -1,71 -0,27 -1,67 -2,91 -2,01 -2,98 -0,71 -1,83 -1,98 -0,31 -0,08 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,35 3,23 -1,81 -1,57 -0,91 -0,77 -0,95 -1,70 1994 0,2 2,1 1,2 1,2 0,7 0,7 0,9 1,5 2,75 -1,86 -3,27 -3,16 -2,34 -2,37 -3,06 1997 4,0 1,9 3,4 3,4 2,5 2,5 2,8 m/ EXP(Chômage) -4,40 -5,58 -4,85 -4,25 -4,17 -5,14 -3,54 -3,05 -3,30 -3,31 -5,18 1997 2000 0,00% 0,03% 0,05% 0,07% 0,05% 0,05% 0,03% 0,04% 0,06% 0,05% 0,05% 0,00% 0,04% 0,03% 0,05% 0,05% 0,04% 0,06% 0,01% 0,03% 0,04% 2003 2006 2009 2012 2015 2018 0,02% 0,05% 0,06% 0,07% 0,05% 0,06% 0,12% -0,01% 0,00% 0,00% -1,60 -4,03 -1,82 -3,88 -2,73 -0,22 -5,31 -3,05 0,53 0,31 2012 2015 0,01% 0,01% 0,01% 0,02% -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,05 0,09 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,03 0,34 0,08 -0,17 -0,26 0,14 -0,13 -0,33 -0,36 -0,22 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,9 4,8 2,9 7,6 9,1 8,6 3,0 1,6 6,1 8,2 7,0 0,7 6,1 8,1 6,3 8,4 9,2 5,2 2,3 1,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,2 2018 T Stud. EXP(Chômage) 7,7 9,4 8,1 5,7 5,5 5,3 4,3 4,3 4,0 4,3 4,8 2,1 4,5 4,8 4,7 2000 - 2015 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Ecart R² 1var -0,90 -0,98 -0,98 -0,99 -0,97 -0,95 -0,93 -0,78 -0,70 -0,73 -0,56 -0,56 -0,60 10% 2,3 3,6 0,3 2,5 0,4 0,3 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 11 6606 13 83 04 30R² 05 48 75 84 34 93 40 69 33 26 07 1647 64 94 31 4232 12 01 4924 17 92 46 73 53 09 95 59 8574 82 23 44 50 8019 76 61 586291 15 7714 18 0838 36 03 52 8960 8165 27 1063 37 22 874129 86 02 5643 21 55 28 7178 88 2570 45 513579 39 67 90 57 7254 2006 - 2015 5% 75 = 0,55 92 -0,37 -0,45 -0,39 -0,38 -0,45 -0,66 -0,46 -0,42 -0,52 -0,52 -0,49 -0,62 75 R² = 0,62 33 -0,51 -0,77 -0,98 5% 33 69 92 93 13 3194 06 05 04 74 83 26 40 328473 34 64 48 1166 9530 5901 16 07 0912 1744 47 53 42 91 49 77 24 46 78 8563 82 6562 15 8 50 60 37 76 3 19 6180 81 35 86 2314 36 67 87 105225039 43 28 0821 2741 18 71 45256 705422 72 39 88 55 0289 79 57 51 90 58 68 5% 68 -5% 74 78 59 31 06 95 62 73 0%37 91 4901 40 1626 44 17 85 63 0576075034 77 84 67 326053 80044741 35 13 72 61527142 3608 181114 7039 65 24544625 30 10 570990270% 86 4568 6415 82 1228 79 21 88 554829 8338 66035187 81 56 43 02 2289 19 23 58 69 94 93 R² = 0,51 5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 38 sur 127 Tableau 8: régression de référence : régression des variations du prix des logements par rapport aux trois régresseurs simultanément : croissance du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique, variation du taux de chômage et niveau de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à tire de résidence principale LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,27 0,23 0,02 0,02 0,04 0,08 0,09 0,13 1994 0,16 0,25 0,37 0,39 0,55 0,54 0,51 1997 R² 0,57 0,66 0,62 0,70 0,70 0,63 0,42 0,42 0,63 0,66 0,57 0,08 0,54 0,57 0,47 0,51 0,54 0,33 2,7% 1,7% 1,5% 1,1% 0,9% 0,7% 0,08 0,6% 0,08 0,07 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,3% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,4% 0,9% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,5% 0,6% -11% 0% 5% 8% 7% 1,2% 7% 0,7% 0,9% 6% 0,9% 0,9% 1,2% 2018 5% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1994 9% 10% 12% 10% 9% 7% 7% 1997 C 11% 14% 10% 9% 8% 7% 16% 9% 8% 6% 6% 1% 4% 3% 4% 6% 4% 4% 0% 2% 2012 1994 0,00 0,00 0,51 0,51 0,34 0,09 0,05 0,01 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,08 2012 0,10 2015 4% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,14 0,71 -0,02 0,30 0,57 0,04 -0,13 -0,23 1994 0,2 1,4 0,0 0,7 1,5 0,1 0,5 0,9 0,03 -1,20 -0,74 -0,31 -1,12 -1,26 -1,25 1997 0,1 2,6 1,9 0,9 4,4 5,2 5,1 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,36 -1,12 -0,44 -1,37 -1,59 -1,60 -1,12 -0,44 -1,32 -1,55 -1,44 -0,22 -1,40 -2,54 -1,75 -2,70 -0,67 -1,57 -1,78 -0,30 -0,05 2012 2015 2009 2012 2015 2018 2,58 4,51 -1,78 -1,52 -0,76 -0,72 -0,86 -1,53 1994 1,2 3,1 1,2 1,2 0,6 0,7 0,8 1,3 2,70 -1,66 -2,80 -2,44 -1,78 -1,73 -2,23 1997 3,8 1,7 3,0 2,8 2,1 2,0 2,2 m/ EXP(Chômage) -4,22 -5,07 -3,92 -3,06 -3,05 -3,72 -2,96 -2,07 -2,75 -2,87 -4,57 -1,35 -4,11 -3,96 -5,49 0,29 0,14 0,02 -0,02 -0,03 -2,37 -0,03 -3,13 -0,36 -0,03 -3,93 -0,09 -0,12 -0,03 2012 2015 1994 5,3 3,9 0,7 0,7 -0,01 -0,06 -0,07 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,5 1,9 3,2 4,2 4,8 4,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,03 -0,05 -0,05 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,05 -0,07 -0,04 -0,05 -0,03 -0,05 -0,06 -0,04 -0,06 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,05 0,09 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,03 0,16 0,30 -0,17 -0,26 0,12 0,25 -0,33 -0,36 -0,22 0,08 0,21 2012 2015 R(X2,X3niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 -0,15 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 5,0 3,3 1,7 6,4 7,6 7,2 2,6 1,5 5,5 7,3 6,2 0,6 5,2 7,1 5,7 7,2 8,4 5,0 2,2 1,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. EXP(Chômage) 7,0 8,3 6,5 4,4 4,2 3,9 3,6 2,9 3,6 4,1 4,6 1,7 4,9 5,2 5,2 3,1 4,3 0,4 T Stud. % RP P Filo 2008 1,0 2,5 4,0 5,2 4,8 2,5 3,7 4,8 4,8 1,1 3,4 3,5 3,1 3,2 1,6 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1,5 2,2 2,1 0,2 2018 2000 - 2015 0,23 0,13 0,01 0,01 0,03 0,05 0,05 0,06 0,00 0,05 0,00 0,01 0,01 0,05 0,05 0,05 Ecart R² 2var 0,00 0,03 0,07 0,12 0,11 0,10 0,11 0,00 0,02 0,07 0,09 0,08 0,08 10% 3,3 0,1 0,1 2,4 4,5 4,5 4,4 3,9 3,7 2,5 2,6 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 06 11 6613 04 30 83 05 48 84 34 75 93 40 69 33 26 32 64 31 07 1647 42 12 17 94 01 53 49 2409 73 92 95 46 59 82 23 85 74 50 62 80 44 61779119 76 58 38 18 63 15 03 60 10 89 56 52 8708 65 278136 14 28 412237 86 78 55 02292143 88 7045 79 51 25 39 71 35 67 9072 54 57 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 0,53 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 R(X1,X3niv) 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,11 0,09 0,07 2006 - 2015 5% 75 0,04 0,09 0,09 0,09 0,09 0,01 0,06 0,06 0,09 0,05 0,05 0,10 0,03 0,06 75 0,07 5% Ecart R² 1var+1niv 0,15 0,09 0,15 0,13 0,10 0,08 0,07 0,17 0,26 0,17 0,09 0,08 0,08 0,19 0,14 0,14 0,13 0,13 0,03 0,13 0,14 0,15 33 69 93 94 92 31 13 74 04 05 3406 32 0795 73 40 26 84 3083 48 59 6411 16 0117 66 44 47 42 53 7791 4912 24 09 8582 46 78 62 37 63 50 601938 76 8065 15 61 0335 812314 36 102856 86 29 87 08 22 2721 5267 18 41 25 7045 71 43 72 39 51 550254 8890 79 57 58 89 68 R² = 0,62 33 92 5% 68 -5% R² = 0,70 69 94 93 74 59 78 31 95 37 01 62 06 0% 44 49 91 1626 77 400763 73 17 4704 8567 53 328450 34 80 76080% 13 7205 86 7142 4125 3935 60 61 3611 247946 1852 65 70 68 54 10 57299014 30 45 21 64 12 88 0309 1583 51 55 28 48 6627 82 81 38 87 56 02 2289 43 19 2358 5% 0,11 0,11 0,07 R² = 0,57 -0,02 -0,01 0,00 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% NB : la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale est celle constatée en 2008, mais le résultat est peu sensible à l'année choisie. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 39 sur 127 Graphique 18 : variation annuelle moyenne du prix des logements en fonction de la variation annuelle moyenne du parc hors résidences secondaires nette de celle de la population, 20002015 7,0% 75 6,5% 6,0% 69 93 92 33 5,5% 94 06 y = -2,26x + 0,05 R² = 0,49 31 13 5,0% 95 4,5% 4,0% 3,5% 3,0% 74 04 05 83 8473 34 11 26 32 30 64 40 66 01 07 16 59 48 44 17 09 49 4253 12 47 24 91 77 4685 78 82 62 37 63 38 5076 65 60 15 80 19 35 61 14 23 86 81 03 67 56 36 08 87 28 27 29 10 22 21 43 52 41 25 18 45 71 70 72 39 5402 79 51 55 58 88 57 89 90 68 -0,5% 2,5% 0,0% 0,5% 1,0% Source : CGEDD d'après indices Notaires-Insee, Perval et Filocom. NB : variations logarithmiques. Graphique 19: variation annuelle moyenne du prix des logements en fonction de la variation annuelle moyenne du taux de chômage, 2000-2015 7,0% 75 6,5% 6,0% 13 33 69 92 31 94 06 74 05 04 16 5,5% 83 93 5,0% 34 73 30 64 48 59 44 17 84 32 26 40 07 11 66 01 95 y = -5,91x + 0,05 R² = 0,27 4,5% 4,0% 15 3,5% 3,0% 09 47 53 42 12 49 24 91 77 46 78 85 82 37 65 60 76 50 80 35 19 61 14 86 03 23 81 36 56 28 29 22 08 4321 87 18 27 25 41 52 71 70 72 39 02 79 51 54 55 58 89 57 62 63 38 67 10 45 88 90 68 -0,1% 2,5% 0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% Source : CGEDD d'après indices Notaires-Insee, Perval et Insee. NB : variation logarithmique dans le cas du prix des logements, variation arithmétique dans le cas du chômage. Graphique 20 : variation annuelle moyenne du prix des logements de 2000 à 2015 en fonction de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale en 2008 7,0% 75 6,5% 6,0% 69 33 9392 94 06 05 04 73 48 66 83 34 11 13 5,5% 5,0% 31 74 84 30 y = -0,09x + 0,09 R² = 0,41 4,5% 4,0% 3,5% 3,0% 09 32 26 40 95 64 07 59 01 16 17 47 44 53 49 42 12 24 91 77 85 46 78 82 6362 37 38 65 50 60 76 15 80 19 35 61 14 03 86 23 81 36 67 56 10 27 29 43 87 08 21 22 28 52 25 1845 41 71 70 39 0272 54 51 55 58 88 57 89 90 68 79 2,5% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% Source : CGEDD d'après indices Notaires-Insee, Perval et Filocom. NB : variation logarithmique dans le cas du prix des logements. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 40 sur 127 3.4. Période 1994 à 1997 Que l'on considère les trois régresseurs isolément (Tableau 4, Tableau 5 et Tableau 6) ou simultanément (Tableau 8), les coefficients de détermination sont beaucoup plus faibles pour les périodes qui contiennent les années 1994-1997 que pour les autres. Un examen plus approfondi montre que cela provient de ce que ces années correspondent à la fin de la « crise de 1990 » mentionnée plus haut (cf. § 3.2), durant laquelle l'évolution du prix des logements avait été très différenciée entre d'une part l'Ile-de-France et quelques zones de province (Rhône et AlpesMaritimes notamment) et d'autre part le reste du territoire Pour traiter la difficulté posée par cette période, nous avons ajouté un régresseur, pour lequel nous avons testé les cinq options suivantes. a) Variable muette représentative de quelques départements Cette variable muette (« Dummy IdF et autres ») est égale à : · 1 pour les départements d'Ile-de-France, le Rhône, les Alpes-Maritimes et la Savoie, départements choisis parce que la variation du prix des logements y a été particulièrement inférieure à la moyenne nationale de 1994 à 1998, 0 pour les autres départements. · Cf. Tableau 9. b) Proportion d'appartements Cette variable (« % AP ») est égale à la proportion d'appartements dans le parc. Cf. Tableau 10. c) Densité de population Cette variable est égale au nombre d'habitants par km², rapporté à la moyenne française. Cf. tableau 5. Nous avons a également testé une variante de cette variable (« Logdensité »), égale à son logarithme népérien divisé par 100. d) Poids des zones rurales Cette variable est égale à la proportion de la population du département qui réside dans une commune rurale ou semi-rurale, hors zones littorales et de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique. e) Poids des zones urbaines Cette variable est égale à la proportion de la population du département qui réside dans une agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones littorales à vocation totalement touristique et zones de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique. L'objectif visé par l'ajout de ce régresseur est d'améliorer les résultats de la régression (en accroissant le coefficient de détermination et diminuant l'écart type des résidus et le résultat du test de Fischer) pour les périodes qui incluent les années 1994-1997, tout en les modifiant peu pour les périodes qui n'incluent pas ces années. Il en ressort que ce sont les options a) (variable muette, Tableau 9) et b) (proportion d'appartements, Tableau 10) qui atteignent le mieux cet objectif. L'option a) (variable muette) semble préférable car elle est moins colinéaire que l'option b) avec d'autres régresseurs importants (notamment avec la proportion de résidences principales occupées par le propriétaire). L'amélioration des résultats de la régression sur la période 1994-1997 signale une concomitance, mais non, dans ce cas précis, un lien de causalité : qu'un département soit situé en Ile-de-France, ou que la proportion d'appartements y soit élevée, ne peut en soi avoir causé la différenciation de l'évolution du prix des logements entre l'Ile-de-France et quelques zones de province d'une part et le reste de la France d'autre part de 1994 à 1997. La singularité des résultats obtenus pour les périodes débutant avant 2000 illustre la prudence avec laquelle on doit considérer des résultats obtenus sur une période de 24 années seulement (1994- Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 41 sur 127 2018). Il sera utile d'actualiser les régressions pour les années postérieures à 2018. On verra alors si les résultats relativement bons (en termes de coefficient de détermination) obtenus pour les périodes postérieures à 2000 le demeurent (auquel cas les années antérieures à 2000 apparaîtront comme une exception) ou bien si leur qualité se détériore (auquel cas ce seront les années postérieures à 2000 qui apparaîtront comme une exception). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 42 sur 127 Tableau 9 : pour traiter la difficulté posée par les années 1994-1997, introduction d'une variable muette LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t +m3*X3 + m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 X4 niv= Dummy IdF et autres Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,60 0,58 0,46 0,38 0,35 0,25 0,24 0,22 1994 0,31 0,46 0,47 0,47 0,57 0,56 0,52 1997 R² 0,61 0,66 0,62 0,71 0,70 0,63 0,42 0,42 0,68 0,68 0,59 0,08 0,60 0,59 0,49 0,68 0,60 0,40 2,0% 1,2% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,09 0,6% 0,12 0,12 0,6% 2012 2015 1994 1,1% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,9% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,9% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,8% 0,9% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 -5% 2% 7% 9% 8% 7% 6% 6% 1994 9% 11% 13% 10% 9% 8% 7% 1997 C 12% 14% 10% 9% 8% 7% 17% 9% 8% 6% 5% 1% 3% 3% 3% 4% 3% 3% -1% 1% 2012 1994 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,06 2012 0,05 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 3% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 20 -0,21 -0,17 -1,20 -1,00 -0,72 -0,75 -0,85 -0,79 1994 0,4 0,4 3,0 2,6 1,9 2,3 2,8 2,6 -0,66 -2,64 -1,93 -1,26 -1,48 -1,66 -1,52 1997 1,7 5,7 4,2 3,1 4,6 5,4 4,9 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -3,39 -1,43 -0,67 -1,20 -1,60 -1,54 -1,28 -0,37 -0,84 -1,19 -1,09 -0,22 -0,95 -1,80 -1,35 -2,06 -0,55 -1,13 -1,13 -0,08 2012 2009 2012 2015 0,23 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,56 1,68 -0,01 -0,82 -0,44 -0,82 -1,13 -1,75 1994 0,4 1,5 0,0 0,8 0,4 0,9 1,2 1,6 1,94 -0,18 -1,94 -1,89 -1,65 -1,73 -2,26 1997 2,9 0,2 2,2 2,3 2,0 2,0 2,3 m/ EXP(Chômage) -3,30 -4,83 -3,77 -3,18 -3,04 -3,74 -2,96 -2,03 -2,16 -2,41 -4,04 -1,35 -3,39 -3,46 -4,90 0,18 0,07 0,00 -0,02 -0,03 -2,12 -0,03 -2,79 -0,28 -0,03 -3,50 -0,22 -0,55 -0,03 2012 2015 1994 4,2 2,7 0,1 1,1 -0,03 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 1997 1,2 2,3 3,3 4,3 4,8 4,6 m/ % RP P Filo 2008 -0,04 -0,05 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,04 -0,04 -0,03 -0,04 -0,02 -0,04 -0,05 -0,03 -0,04 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,06 -0,04 -0,03 -0,02 -0,02 -0,01 -0,01 -0,01 1994 8,7 8,6 8,5 7,2 6,5 4,5 4,2 -0,02 -0,03 -0,02 -0,02 0,00 -0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 4,5 5,9 4,1 3,6 1,9 2,1 m/ Dummy IdF et autres-0,36 -0,19 2008 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 -0,04 0,18 0,36 0,26 0,17 0,01 0,05 2015 1994 -0,29 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 0,02 0,01 0,01 0,00 0,01 2012 0,08 0,30 0,43 0,36 0,24 0,09 1997 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,03 0,16 0,30 -0,17 -0,26 0,12 0,25 -0,33 -0,36 -0,22 0,08 0,21 2012 2015 1994 1997 R(X2,X3niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,1 0,17 -0,07 -0,26 -0,2 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 20 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,0 3,0 1,8 4,3 5,8 5,2 2,4 1,0 3,3 4,6 3,7 0,5 3,4 4,5 3,3 5,9 5,9 2,8 1,6 0,3 T Stud. EXP(Chômage) 5,0 7,3 6,0 4,5 4,2 3,9 3,6 2,8 3,0 3,4 4,0 1,6 4,2 4,5 4,5 3,4 4,0 0,3 T Stud. % RP P Filo 2008 1,3 2,6 4,1 5,1 4,8 2,5 3,6 4,7 4,6 1,1 2,8 3,1 2,2 2,5 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. Dummy IdF et autres 2008 0,53 3,0 0,9 0,9 1,0 0,0 0,3 0,5 0,4 3,8 2,4 1,8 2006 - 2015 5% 75 2009 2012 2015 0,7 2018 1,9 2,4 2,3 0,0 3,6 2,2 2,0 6,9 3,5 3,2 0,9 1,9 2,3 2000 - 2015 0,12 0,10 -0,03 -0,09 -0,11 -0,20 -0,19 -0,18 0,34 0,35 0,44 0,36 0,31 0,17 0,15 0,10 Ecart R² 1var+2niv -0,17 -0,02 0,02 0,05 0,16 0,18 0,15 0,15 0,26 0,24 0,33 0,33 0,29 10% 3,1 0,2 0,5 2,7 4,6 4,4 4,1 3,4 2,9 1,8 1,9 2018 3,3 1,4 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 06 11 30 83 04 66 05 48 84 34 75 93 4069 33 26 32 64 31 07 42 12 17 01 164746 94 53 49 2409 73 92 95 59 8582 74 23 19 61 9150 76 58 44 77 8062 15 38 18 08 36 63 03 4122 60 10 52892986 65 278156 14 0287 37 5528 78 21 43 88 70 45 79 51 25 39 71 35 67 9072 54 57 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 R(X1,X3niv) 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 1997 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,11 0,09 2012 -0,01 -0,09 0,18 -0,02 -0,18 -0,18 -0,16 0,07 -0,08 2015 1994 -0,12 0,19 -0,02 -0,17 -0,18 -0,16 -0,08 1997 R(X2,X4niv) 0,30 0,05 -0,12 -0,14 -0,12 -0,04 -0,37 -0,51 -0,48 -0,42 -0,32 -0,42 -0,36 -0,02 -0,27 0,01 -0,12 0,13 0,0 0,2 1994 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 20 0,09 0,11 0,36 0,36 0,27 -0,23 0,26 0,26 0,18 0,40 0,30 0,12 75 33 69 94 93 74 59 31 78 95 06 37 62 0% 49 63 91 1601 4026 44 7773 0750 7605 3413 67 47 42 85 17 04 84 53 327135 807208 86 6111 2460 14 1852 82 2946 6570412530 54 09 10 573639 0% 90 45 68 83 64 12 79 15 8803 21 38 51 5528 48 6627 81 87 56 022289 43 19 58 23 92 -0,15 -0,10 -0,07 5% Ecart R² 2var+1niv 0,16 0,21 0,10 0,08 0,02 0,02 0,01 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 33 69 93 94 92 31 13 74 04 05 3406 320795 73 4026 84 3083 48 596411 16 0117 66 44 09 47 42 53 7791 4912 2482 8537 46 78 6263 6535 8 503 601914 76 80 23 61 03 15 81 36 102856 86 29 08 22 27 87 5267 18 41 25 704521 43 39 51 55 7271 88 0254 57 79 89 90 58 68 5% -0,17 -0,31 -0,45 -0,54 -0,60 -0,61 -0,62 -0,62 5% -0,46 -0,58 -0,65 -0,69 -0,67 -0,68 -0,68 R(X1,X4niv) -0,63 -0,70 -0,71 -0,67 -0,69 -0,69 -0,66 -0,68 -0,63 -0,67 -0,67 -0,59 -0,55 -0,63 -0,62 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,42 -0,32 -0,54 -0,39 -0,32 -0,54 -0,40 -0,40 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 R(X3niv,X4niv) -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,3 -0,32 -0,32 -0,3 68 R² = 0,70 R² = 0,62 -5% 0,00 0,00 0,05 0,02 0,02 0,00 0,06 0,02 0,02 0,17 0,06 0,07 R² = 0,59 0,01 0,04 0,05 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 43 sur 127 Tableau 10 : pour traiter la difficulté posée par les années 1994-1997, introduction de la proportion d'appartements LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t +m3*X3 + m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 X4 niv= % AP Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,51 0,48 0,37 0,39 0,38 0,29 0,26 0,22 1994 0,25 0,41 0,51 0,52 0,61 0,58 0,52 1997 R² 0,60 0,68 0,65 0,71 0,70 0,63 0,48 0,46 0,63 0,66 0,57 0,08 0,55 0,59 0,49 0,60 0,59 0,41 2,2% 1,4% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,11 0,5% 0,15 0,15 0,6% 2012 2015 1994 1,1% 1,1% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 1,1% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,8% 0,9% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 6% 9% 12% 14% 12% 10% 8% 7% 1994 12% 16% 16% 13% 11% 9% 8% 1997 C 16% 17% 12% 10% 8% 7% 20% 11% 8% 6% 5% 1% 2% 2% 2% 0% 1% 1% -2% -1% 2012 1994 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,03 2012 0,02 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,64 0,51 -0,39 -0,29 -0,15 -0,48 -0,57 -0,54 1994 1,2 1,2 1,0 0,8 0,5 1,7 2,1 2,0 -0,24 -1,94 -1,58 -1,14 -1,59 -1,64 -1,45 1997 0,6 4,4 4,1 3,4 5,8 6,1 5,3 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo 2000 -2,96 -1,69 -1,00 -1,61 -1,79 -1,62 -1,77 -0,86 -1,28 -1,52 -1,33 2006 -0,30 -1,14 -1,84 -1,48 -2,18 -0,59 -1,25 -1,26 -0,18 2012 2009 2012 2015 0,08 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,38 1,11 -1,07 -1,32 -0,69 -1,39 -1,50 -2,19 1994 0,2 0,8 0,9 1,3 0,7 1,5 1,5 2,0 1,77 -0,76 -2,07 -1,78 -1,84 -1,89 -2,43 1997 2,4 0,9 2,5 2,3 2,3 2,3 2,4 m/ EXP(Chômage) -3,37 -4,36 -3,23 -2,84 -2,92 -3,71 -2,88 -1,99 -2,69 -2,82 -4,23 -1,37 -3,49 -3,46 -4,58 0,03 -0,03 -0,09 -0,09 -0,08 -1,29 -0,06 -2,43 -0,38 -0,05 -2,64 -0,08 -0,07 -0,05 2012 2015 1994 0,6 0,7 2,9 4,3 -0,07 -0,12 -0,12 -0,10 -0,08 -0,07 -0,06 1997 2,3 4,2 5,5 6,5 6,1 5,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,08 -0,08 -0,08 -0,07 -0,06 -0,05 -0,10 -0,07 -0,05 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 0,00 -0,02 -0,01 -0,01 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,12 -0,07 -0,06 -0,05 -0,04 -0,02 -0,02 -0,02 1994 6,7 6,5 6,9 7,3 7,0 5,2 4,5 -0,03 -0,05 -0,04 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 1997 3,3 5,0 5,1 5,0 3,5 3,0 m/ % AP Filo 2008 -0,03 -0,02 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 0,00 -0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,04 0,02 0,02 0,01 0,02 2012 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,03 0,05 0,09 2015 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,03 0,16 0,30 -0,17 -0,26 0,12 0,25 -0,33 -0,36 -0,22 0,08 0,21 2012 2015 1994 1997 R(X2,X3niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 2012 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 5,7 4,2 3,1 6,2 7,3 6,3 3,8 2,7 4,8 6,3 5,1 0,7 3,8 5,2 4,0 5,2 6,3 3,4 1,9 0,6 T Stud. EXP(Chômage) 5,0 6,7 5,1 4,0 4,0 3,9 3,7 2,9 3,4 3,9 4,0 1,7 3,9 4,4 4,1 1,8 3,3 0,4 T Stud. % RP P Filo 2008 2,2 3,6 5,1 5,4 4,9 4,0 4,6 3,9 3,8 1,1 1,6 1,7 0,2 0,6 0,3 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. % AP Filo 2008 2,5 2,6 2,9 1,7 1,5 0,1 3,2 2,7 0,3 0,3 0,9 2006 - 2015 5% 75 2009 2012 2015 0,2 2018 5,0 4,6 4,2 0,4 1,9 1,8 2,1 4,6 3,2 3,5 1,6 2,6 2,8 2000 - 2015 0,03 0,00 -0,13 -0,08 -0,08 -0,16 -0,17 -0,19 0,25 0,25 0,34 0,36 0,34 0,21 0,17 0,09 Ecart R² 1var+2niv -0,24 -0,07 0,06 0,11 0,20 0,20 0,16 0,14 0,28 0,27 0,33 0,33 0,29 10% 2,2 0,1 0,1 3,9 4,7 3,8 3,1 1,7 0,7 0,4 0,4 2018 3,3 1,6 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 11 0683 04 66 0530 75 48 33 69 84 3493 40 64 162607 31 4232 12 01 49 47 46 94 53 95 24 1773 59 09 92 82 74 85 50 23 44 19 618058 15 7738 62 911876 08 36 65 81 63 6041 56 52 89 22 14 27 1003 29 21 78 87 37 55 2802 86 43 88 45 71 70 25 39 79 51 67 54 35 90 72 57 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 1994 0,53 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 1997 R(X1,X3niv) 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,11 0,09 2012 0,06 -0,06 0,09 -0,09 -0,22 -0,26 -0,22 0,07 -0,19 2015 1994 -0,14 0,07 -0,12 -0,24 -0,30 -0,25 -0,22 1997 R(X2,X4niv) 0,17 -0,05 -0,18 -0,26 -0,21 -0,18 -0,38 -0,47 -0,51 -0,43 -0,39 -0,35 -0,39 -0,13 -0,26 -0,03 -0,19 0,02 0,12 0,17 2012 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,15 0,15 0,31 0,34 0,26 -0,23 0,22 0,25 0,18 0,32 0,29 0,13 75 33 94 69 93 74 59 78 31 95 06 37 0% 6791 49 63 16 26 77 4062014473 07 7605 34 13 17 4750 84 3260 42 80 85533586 7204 5741 14 611290 36 08 2479 64 83 704682 29 650971 25 54 10 1827390% 45 15 52 88661168 38 51 55 2821 30 03 87 48 81 56 02 19 43 2289 23 58 92 -0,14 -0,07 -0,05 5% Ecart R² 2var+1niv 0,09 0,17 0,14 0,13 0,06 0,04 0,01 0,03 0,02 0,03 0,01 0,01 0,00 33 69 93 13 92 3194 74 06 04 05 32 95 34 40 0784 7383 64 592648 66 1601 171130 09 4744 53 12 49 42 24746 91 85 8 77 82 6263 37 38 6519 50 607614 15 80 35 610323 81 36 67 102856 86 29 08 22 21 27 5272 18 41 45 7054 87 43 39 51 55 25 71 88 0258 57 79 90 89 68 5% -0,12 -0,27 -0,43 -0,50 -0,55 -0,59 -0,57 -0,53 5% -0,44 -0,58 -0,62 -0,64 -0,66 -0,63 -0,58 R(X1,X4niv) -0,65 -0,66 -0,66 -0,66 -0,64 -0,58 -0,56 -0,59 -0,62 -0,60 -0,52 -0,52 -0,58 -0,57 -0,48 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,53 -0,63 -0,50 -0,20 -0,63 -0,39 -0,18 -0,16 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 R(X3niv,X4niv) -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 68 R² = 0,70 -5% R² = 0,65 0,06 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,02 0,02 0,09 0,05 0,08 R² = 0,59 0,02 0,07 0,08 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 44 sur 127 3.5. Autres régresseurs De nombreux régresseurs peuvent être ajoutés à la régression, ou substitués à certains régresseurs utilisés jusqu'à présent. 3.5.1. Variantes des régresseurs de la régression de référence Les régresseurs de la régression de référence admettent de nombreuses variantes. 3.5.1.1. Variation du rapport de l'offre et de la demande physiques La variation du rapport de l'offre et de la demande physique est représentée dans la régression de référence par la croissance du parc de logements hors résidences secondaires nette de la croissance de la population. 3.5.1.1.1.Variantes du régresseur Parc de logements Nous avons d'une manière générale utilisé les données sur les statuts d'occupation issues de Filocom plutôt que celles issues des recensements de la population, parce que les premières étaient disponibles au 1er janvier de chaque année impaire sur toute la période étudiée (hormis 2017), alors que les secondes ne sont disponibles que lors des recensements de la population (ce qui nécessite davantage d'interpolations avant 2006) et, par département, sont lissées sur 5 ans depuis que le recensement est devenu annuel. Les deux sources conduisent à des résultats voisins. Le nombre de logements construits diffère de la croissance du parc du fait des démolitions et changements d'affectation. Néanmoins, il conduit également à des résultats voisins. Population, nombre de ménages et nombre de personnes par ménage Pour retracer la demande, on pourrait être tenté d'utiliser la croissance du nombre de ménages, qui est plus rapide que la croissance de la population (croissance démographique) compte tenu du desserrement des ménages. Néanmoins, le nombre de ménages étant égal par définition au nombre de résidences principales, qui représentent 8 logements sur 10 (le solde étant constitué de résidences secondaires ou de logements vacants), le nombre de ménages est plus étroitement lié que la population au nombre de logements On pourrait également considérer la variation du nombre de personnes par ménage plutôt que celle du parc nette de la croissance démographique (les deux variables différant légèrement en raison de la population hors ménage). Enfin, nous avons considéré dans la régression de référence des agrégats extraits de Filocom mais on pourrait aussi considérer des agrégats extraits des recensements de la population. Les diverses variantes possibles en ce domaine que nous avons testées conduisent à des coefficients de détermination peu différents, en général un peu inférieurs. 3.5.1.1.2.Décomposition du régresseur Si l'on remplace le régresseur par les trois variables à partir desquelles il est calculé : nombre total de logements, nombre de résidences secondaires et population, on obtient des coefficients de détermination plus élevés, au prix d'une augmentation du nombre de régresseurs. Ainsi, pour la période 2000-2015, le coefficient de détermination R², égal à 0,70 dans la régression de référence, devient 0,74 si l'on distingue la variation du nombre de résidences secondaires (Tableau 11) et 0,76 si en sus on distingue la croissance du parc et celle de la population (Tableau 12). Si, pour que le nombre de régresseurs reste le même que dans la régression de référence, soit 3, on isole la variation du nombre de résidences secondaires mais on supprime la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale, on obtient le Tableau 13. Les coefficients de détermination y sont selon le cas légèrement inférieurs ou supérieurs à ceux de la régression de Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 45 sur 127 référence figurant dans le Tableau 8 ; les pentes des régresseurs y sont au moins aussi significatives et stables, et les colinéarités y sont moins prononcées. Nous n'avons cependant pas retenu cette régression comme régression de référence, car la variation du nombre de résidences secondaires nous semble un régresseur peu satisfaisant, en ce sens qu'il est difficile à interpréter : dans un département dont le nombre de logements est donné, elle prend la même valeur lorsque la proportion de résidences secondaires passe de 1 % à 2 % (ce qui est un faible changement), et lorsqu'elle passe de 20 % à 40 % (ce qui est un changement considérable). La variation absolue de la proportion de résidences secondaires nous semble plus satisfaisante. Or elle conduit à des résultats de la régression nettement moins bons (Tableau 14), même si l'on utilise la proportion de résidences secondaires issues des recensements (Tableau 17). Dans le Tableau 14 et surtout dans le Tableau 17 (où il est moins dispersé), le coefficient de la variation absolue (donc en points) de la proportion de résidences secondaires ressort de l'ordre de 2. Cela semble cohérent avec d'autres résultats déjà obtenus : lorsque la proportion de résidences secondaires augmente de 1 point, le nombre de logements disponibles pour loger la population diminue de 1 %, ce qui coïncide avec une augmentation de 1 à 2 % du prix des logements (cf. § 3.3.2). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 46 sur 127 Tableau 11 : comme la régression de référence mais en isolant le nombre de résidences secondaires (soit en tout 4 régresseurs) LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t +m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= Nb RS Filo X3= EXP(Chômage) X4 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,42 0,35 0,19 0,09 0,05 0,13 0,17 0,24 1994 0,19 0,40 0,45 0,44 0,60 0,61 0,60 1997 R² 0,62 0,69 0,64 0,73 0,74 0,70 0,44 0,43 0,63 0,69 0,63 0,09 0,51 0,60 0,55 0,53 0,58 0,46 2,4% 1,5% 1,3% 1,1% 0,9% 0,6% 0,15 0,6% 0,25 0,26 0,5% 2012 2015 1994 1,2% 1,2% 0,9% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,5% 0,6% -11% -2% 2% 7% 6% 1,2% 6% 0,7% 0,9% 5% 0,8% 0,9% 1,1% 2018 4% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 7% 7% 10% 9% 8% 6% 6% 1997 C 8% 13% 10% 8% 6% 6% 16% 9% 7% 5% 5% 1% 4% 2% 2% 4% 2% 2% -2% 0% 2012 1994 0,00 0,00 0,01 0,12 0,29 0,05 0,01 0,00 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 2012 0,00 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,96 0,59 -0,31 -0,04 0,18 -0,10 -0,19 -0,20 1994 1,5 1,3 0,7 0,1 0,5 0,3 0,7 0,9 -0,32 -1,82 -1,27 -0,77 -1,23 -1,23 -1,08 1997 0,9 4,3 3,4 2,4 4,9 5,5 4,9 m/ ParcFilosurPopuFilo -2,73 -1,47 -0,68 -1,34 -1,41 -1,25 -1,28 -0,50 -1,16 -1,23 -1,06 -0,01 -1,20 -2,18 -1,36 -1,93 -0,40 -1,12 -1,08 -0,01 2012 2009 2012 2015 0,21 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,83 0,57 0,61 0,32 0,18 0,19 0,24 0,30 1994 4,7 4,0 4,2 2,7 1,8 2,2 3,0 3,7 0,20 0,48 0,27 0,17 0,24 0,30 0,36 1997 1,8 3,8 2,7 2,1 3,5 4,6 5,1 m/ Nb RS Filo 0,28 0,16 0,07 0,09 -0,01 -0,11 0,22 0,15 0,16 0,29 0,26 0,35 0,36 0,33 0,45 0,52 0,56 0,65 2,93 2,83 -2,21 -1,72 -0,58 -0,70 0,33 -0,92 0,57 0,80 -1,47 2012 2015 1994 1,6 2,0 1,6 1,4 2,29 -1,63 -2,59 -2,10 -1,75 -1,79 -2,10 1997 3,1 1,9 3,0 2,5 2,2 2,2 m/ EXP(Chômage) -3,83 -4,82 -3,72 -2,84 -2,75 -3,05 -2,92 -2,16 -1,7 -3,03 -4,3 -2,43 -3,06 -3,87 -3,11 -0,22 -4,28 -4,82 -3,54 -0,22 -0,58 2012 2015 0,29 0,16 0,07 0,01 -0,01 -0,02 -0,01 -0,01 1994 5,8 4,6 2,2 0,6 0,5 1,1 0,9 0,01 0,02 -0,02 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 1997 0,5 0,6 1,1 2,4 2,7 2,5 m/ % RP P Filo 2008 0,03 -0,02 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 -0,04 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 -0,02 -0,04 -0,02 -0,03 -0,07 -0,08 -0,16 -0,14 -0,03 -0,05 -0,08 -0,02 -0,01 -0,11 -0,03 -0,02 -0,02 -0,13 2012 2015 1994 -0,10 -0,22 -0,19 -0,06 -0,13 -0,16 -0,17 1997 R(X1,X2) -0,19 -0,20 -0,06 -0,15 -0,18 -0,19 -0,14 0,04 0,15 -0,10 -0,10 -0,14 -0,12 -0,17 -0,13 0,05 0,34 0,09 0,04 -0,01 -0,20 -0,03 -0,22 -0,14 -0,03 -0,22 -0,16 -0,15 -0,05 2012 2015 1994 0,32 -0,05 -0,11 -0,16 -0,18 -0,16 -0,17 1997 R(X2,X3) -0,22 -0,23 -0,26 -0,29 -0,29 -0,29 -0,13 -0,25 -0,25 -0,24 -0,24 -0,26 -0,29 -0,22 -0,17 0,01 0,04 0,11 0,03 0,17 2012 0,18 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 5,8 4,3 2,5 6,2 7,2 6,2 2,8 1,7 4,8 6,3 5,1 0,0 4,3 5,8 4,4 6,1 6,4 3,4 1,3 0,0 T Stud. Nb RS Filo 2,4 2,1 1,4 4,0 5,5 5,9 1,0 0,3 2,6 5,0 5,3 1,2 1,9 4,8 5,4 3,8 5,6 3,0 T Stud. EXP(Chômage) 6,6 8,2 6,2 4,2 4,1 3,6 3,1 4,1 4,6 2,1 5,0 5,1 3,2 4,4 0,3 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. % RP P Filo 2008 0,9 1,0 2,9 3,6 3,2 3,2 2,0 3,3 3,7 3,5 3,2 1,1 2,7 2,3 2,6 1,9 1,7 2,1 0,7 1,0 2009 2012 2015 0,8 2018 0,5 0,7 0,9 2000 - 2015 0,36 0,24 0,12 -0,03 -0,04 0,03 0,07 0,11 0,16 0,12 0,17 0,07 0,02 0,05 0,08 0,11 Ecart R² 3var -0,03 0,04 -0,03 0,03 0,09 0,11 0,14 0,00 0,00 0,03 0,08 0,10 0,13 10% 5,6 4,7 4,7 1,4 2,3 3,4 4,6 4,7 3,2 0,2 0,6 2018 1,1 2,7 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 06 11 04 3013 83 66 4805 34 75 84 93 40 69 33 31 26 32 64 4707 12 94 01 1642 09 53 49 244617 7392 95 59 858274 23 62 8050 76 61 77183844 15 5819 91 08 14 1036 65 63 526041 2237 27 81 86 28 8987 03 02 2956 78 55 45 7121 43 88 70 2567 79 39 35 51 9072 54 57 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 1,1 0,01 0,04 1994 1997 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 0,23 -0,07 0,03 -0,25 -0,13 -0,27 -0,33 -0,36 -0,31 -0,01 -0,35 -0,24 -0,31 -0,37 -0,38 -0,38 -0,20 -0,38 2012 2015 1994 -0,38 -0,41 -0,40 -0,33 -0,36 -0,37 -0,38 1997 R(X2,X4niv) -0,30 -0,31 -0,24 -0,29 -0,31 -0,33 -0,26 -0,17 -0,25 -0,29 -0,31 -0,03 -0,21 -0,37 -0,28 -0,38 -0,32 -0,30 -0,38 -0,35 -0,37 2012 2015 2006 - 2015 5% 75 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,03 0,02 0,09 0,11 0,15 0,01 0,04 0,07 0,17 0,04 0,05 0,22 75 33 74 5995 78 31 37 01 06 4962 4491 16 0% 6773 40 0785 77 4726 04 84 80 717605 34 13 42 6317 72 325350 60 08 35 57 363964 1861792514 654129 900% 54 21 10 4570 521168 8386 88 2409 4838 27 51 2812 15 55036681 468230 87 02 2256 43 89 19 2358 69 9493 92 -0,01 0,10 0,16 5% Ecart R² 2var+1niv 0,03 0,15 0,08 0,05 0,05 0,07 0,08 0,05 0,04 0,02 0,02 0,05 0,06 33 69 13 92 93 31 94 74 04 06 05 32 64 843034 40 48 7383 59 01 26 1166 16 07 95 47 44 53 0917 49 1246 42 85 24 78 91 773782 62 50 60 6563 1586 80237638 6136 1935 0387 14 10520829 5643 284122 21 278167 18 54 25 79 02455871 55705751 88 7239 90 89 68 5% 68 0,44 0,50 0,62 0,62 0,61 0,61 0,56 0,50 5% 0,55 0,67 0,64 0,62 0,59 0,55 0,48 R(X1,X4niv) 0,71 0,64 0,59 0,56 0,51 0,44 0,41 0,41 0,42 0,38 0,32 0,35 0,38 0,35 0,28 0,34 0,30 0,22 0,11 0,09 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,16 0,30 0,12 0,25 0,07 0,08 0,21 R(X3,X4niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 -0,15 -5% 0,02 0,01 -0,01 0,03 0,06 R² = 0,74 R² = 0,64 0% 0,01 -0,02 0,03 0,08 R² = 0,60 -5% 0,02 0,04 0,12 0,07 0,18 0% 0,19 0% 5% 10% 0% 5% 10% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 47 sur 127 Tableau 12 : comme la régression de référence mais en distinguant la variation du parc, celle de la population et celle du nombre de résidences secondaires (soit en tout 5 régresseurs) LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3)+m4*LN(X4) ] /t +m5*X5 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilo X2= PopuFilo Année X3= Nb RS Filo de fin X4= EXP(Chômage) de X5 niv= % RP P Filo Année 2008 période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,46 0,37 0,19 0,13 0,10 0,17 0,24 0,34 1994 0,20 0,46 0,55 0,51 0,62 0,65 0,65 1997 R² 0,68 0,75 0,67 0,73 0,76 0,73 0,45 0,44 0,66 0,69 0,64 0,20 0,58 0,60 0,56 0,54 0,60 0,53 0,35 0,46 2012 2,4% 1,5% 1,3% 1,0% 0,8% 0,6% 0,6% 0,38 0,5% 2015 1994 1,2% 1,1% 0,8% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,2% 0,8% 0,6% 0,5% 0,4% 0,4% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 1,1% 0,5% 0,7% 0,8% 0,6% 0,8% 0,7% 1,0% 2012 2015 -8% -1% 2% 7% 6% 6% 5% 4% 1994 7% 7% 10% 9% 8% 6% 6% 1997 C 9% 13% 10% 8% 6% 6% 16% 9% 8% 5% 5% 2% 4% 2% 2% 4% 2% 2% -2% -1% 2012 0% 2015 1994 0,00 0,00 0,02 0,07 0,15 0,03 0,00 0,00 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début 2000 2003 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 de période 2006 2009 0,00 0,00 2012 0,00 2015 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,2 0,0 0,1 0,8 0,9 0,5 0,6 0,6 1994 0,3 0,0 0,1 1,3 1,8 1,2 1,5 2,0 0,2 -0,3 0,2 0,2 -0,8 -0,5 -0,3 1997 m/ ParcFilo -0,5 -0,4 -0,1 -1,2 -0,9 -0,6 -1,0 -0,6 -1,7 -1,3 -0,7 -0,7 -2,2 -1,6 -0,7 2009 -3,1 -1,3 0,2 2012 1,1 1,6 2012 2015 1,9 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 4,0 2018 -1,2 -0,6 0,3 -0,1 -0,3 -0,1 -0,1 0,0 1994 2,0 1,4 0,6 0,2 0,9 0,3 0,2 0,2 0,3 1,5 0,9 0,5 1,1 1,0 0,8 1997 m/ PopuFilo 2,2 1,3 0,6 1,3 1,3 1,1 1,3 0,5 1,3 1,2 1,0 -0,1 1,4 1,4 1,0 2,4 1,7 0,8 0,2 -0,1 2012 -0,4 2015 0,8 0,6 0,6 0,2 0,1 0,1 0,1 0,2 0,1 0,3 0,1 0,1 0,2 0,2 0,3 m/ Nb RS Filo 0,2 0,1 0,0 0,2 0,2 0,3 0,1 0,0 0,2 0,3 0,3 0,0 0,3 0,4 0,4 1997 2000 2003 2006 2009 0,6 0,5 0,5 2012 0,2 0,4 2015 0,6 2018 2,79 2,74 -2,11 -1,38 -0,48 -0,63 -0,92 -1,37 2,32 -1,46 -2,27 -2,18 -1,79 -1,92 -2,10 m/ EXP(Chômage) -3,25 -4,18 -3,45 -2,76 -2,67 -2,78 -2,75 -2,13 -2,71 -3,05 -4,56 -1,05 -3,14 -3,63 -5,29 0,27 0,15 0,07 0,00 -0,02 -2,22 -0,03 -3,30 -1,14 -0,02 -3,96 -1,30 -0,58 -0,02 2012 2015 1994 5,5 4,6 2,0 0,1 1,0 1,7 1,7 2,0 0,01 -0,01 -0,05 -0,06 -0,04 -0,04 -0,04 1997 m/ % RP P Filo 2008 -0,02 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 -0,02 -0,03 -0,03 -0,02 -0,03 -0,02 -0,03 -0,04 -0,02 -0,03 2012 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 0,4 T Stud. ParcFilo 0,5 0,4 0,5 2,2 1,7 0,9 0,7 0,9 0,5 4,2 3,5 2,1 2,1 2,0 5,6 4,6 2,4 0,7 T Stud. PopuFilo 3,5 2,7 1,7 4,3 4,4 3,9 4,8 4,1 2,4 5,9 6,5 5,3 3,0 1,6 5,3 6,1 4,6 1,5 5,9 4,5 2,0 5,1 2,7 0,4 2,9 4,5 0,3 5,3 5,8 4,0 2000 - 2015 10% 0,18 0,15 0,04 0,00 0,01 0,03 0,03 0,03 0,04 0,01 0,01 0,04 0,05 0,04 0,07 0,09 Ecart R² 4var 0,00 0,00 0,03 0,06 0,05 0,05 0,06 0,00 0,01 0,05 0,04 0,04 0,05 1994 1997 2012 2015 4,9 4,2 1,3 3,9 2,5 1,8 1,9 1,1 1,4 0,8 0,8 0,6 0,7 0,0 0,1 6,5 1,2 2,5 3,6 3,3 3,4 4,2 5,3 0,7 1,8 3,3 4,8 4,8 4,7 4,9 1,5 2,5 0,6 1,4 2,4 3,9 5,2 4,6 4,4 4,8 3,5 3,7 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue 2000 - 2009 10% Année de début de période 2000 2003 2006 2009 T Stud. Nb RS Filo 1994 1997 1997 1,5 2000 2,0 3,2 2003 1,5 1,8 2006 1,1 2,9 2009 0,4 2,8 2012 0,6 2,3 2015 0,9 2,5 2018 1,4 2,4 par la régression Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 T Stud. EXP(Chômage) 6,0 7,5 6,0 4,1 4,1 3,3 3,4 3,1 3,7 4,4 4,9 1,3 3,6 4,5 5,0 3,0 4,6 3,9 0,3 T Stud. % RP P Filo 2008 0,3 2,4 3,4 3,2 3,4 3,8 0,5 2,1 3,6 3,7 3,9 4,1 2,1 3,2 3,4 3,4 3,5 1,5 1,2 0,6 1,2 2,0 2,0 2,9 1,4 2,0 2,8 1,1 1,7 1,5 2006 - 2015 5% 75 0,03 0,07 0,05 0,04 0,05 0,01 0,02 0,02 0,04 75 0,01 0,02 0,04 0,01 0,02 0,02 5% Ecart R² 3var+1niv 0,02 0,07 0,10 0,08 0,02 0,04 0,05 0,07 0,05 0,04 0,00 0,02 0,04 33 69 94 92 93 13 0631 74 04 05 3226 11 7334 40 84 83 64 48 010795 30 16 5917 66 53470944 49 46 421291 24 7737 85 627882 6338 50 60 19 15 80 65 61 23 76 35 03 67 14 36 21 86 10284187 43 08 81 52727122 56 452729 02 1825 79 55 705751 58 54 8890 39 89 68 5% 06 11 0413 83 66 30 48 05 84 7534 69 33 93 40 32 64 16 4726 94 31 42 07 01 12 46 17 92 53 49 24 09 95 8274 73 59 85 50 8023 61 5891193844 7762 18 7615 10 36 6008 63 65 52 288941 8137 14 2703 22 29 02 87 86 56 78 55 45 71 21 43 88 70 25 79 35 39 51 67 90 7254 57 68 33 69 94 7478 59 31 95 37 0162 06 49 44 16 0% 67 91 40 73 26 0704 7705 7650 4763 8041 398435 13 4253 34 7232 8517 08 6029 90 57 3625 1861712168 652409460% 5412 10 4570 79111483 86 886652643830 15 28 51 5503 27874882 8156 43 02 22 89 19 2358 93 92 -5% 5% 0,01 0,01 0,03 0,00 0,01 R² = 0,76 0,11 0,07 0,00 0,01 0,02 0,01 0,07 0,20 0,21 R² = 0,67 0% 0,13 0% 0% 5% 10% R² = 0,60 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 48 sur 127 Tableau 13 : comme la régression de référence mais en isolant le nombre de résidences secondaires et en supprimant la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= Nb RS Filo X3= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,21 0,20 0,15 0,09 0,05 0,11 0,17 0,23 1994 0,18 0,39 0,44 0,40 0,57 0,59 0,56 1997 R² 0,61 0,69 0,60 0,69 0,71 0,66 0,41 0,36 0,57 0,64 0,59 0,08 0,48 0,58 0,52 0,51 0,57 0,43 2,8% 1,7% 1,4% 1,1% 0,9% 0,6% 0,14 0,6% 0,25 0,25 0,5% 2012 2015 1994 1,2% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,4% 0,5% 1,0% 0,8% 1,2% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,8% 0,9% 1,1% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 4% 6% 6% 8% 6% 5% 4% 4% 1994 8% 7% 9% 7% 6% 5% 4% 1997 C 10% 12% 8% 7% 5% 4% 14% 7% 6% 4% 3% 0% 2% 1% 1% 2% 1% 0% -2% -1% 2012 1994 0,00 0,00 0,01 0,06 0,21 0,03 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 2012 0,00 2015 0% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2,32 1,53 0,29 0,10 0,07 -0,29 -0,32 -0,33 1994 3,4 3,4 0,8 0,3 0,2 1,2 1,5 1,6 -0,21 -1,66 -1,52 -1,21 -1,61 -1,52 -1,35 1997 0,7 5,2 5,0 4,4 7,5 7,7 6,7 m/ ParcFilosurPopuFilo2000 -2,45 -1,66 -1,07 -1,70 -1,70 -1,53 -1,51 -0,71 -1,47 -1,46 -1,26 2006 -0,14 -1,48 -2,38 -1,53 -2,03 -0,40 -1,26 -1,12 0,00 2012 2009 2012 2015 0,21 2018 2015 0,73 0,44 0,52 0,30 0,20 0,22 0,27 0,33 1994 3,6 2,8 3,7 2,6 2,1 2,9 3,6 4,4 0,18 0,46 0,31 0,24 0,30 0,35 0,42 1997 1,7 3,8 3,3 3,1 4,6 5,5 6,2 m/ Nb RS Filo 0,26 0,17 0,12 0,25 0,32 0,39 0,11 0,01 -0,10 0,19 0,21 0,30 0,39 0,38 0,51 0,61 0,61 0,73 0,24 1,84 -2,29 -1,69 -0,61 -0,71 0,35 -0,97 0,61 0,86 -1,55 2012 2015 1994 0,1 1,2 1,6 1,4 2,29 -1,58 -2,69 -2,34 -1,95 -2,07 -2,52 1997 3,1 1,8 3,1 2,8 2,4 2,5 m/ EXP(Chômage) -3,72 -4,97 -4,23 -3,47 -3,36 -3,93 -3,32 -2,82 -3,31 -3,32 -4,63 -1,93 -4,20 -2,11 -3,80 -2,91 -0,16 -4,64 -3,10 -0,03 -0,48 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,07 -0,08 -0,16 -0,14 -0,03 -0,08 -0,11 -0,13 1994 -0,10 -0,22 -0,19 -0,06 -0,13 -0,16 -0,17 1997 R(X1,X2) -0,19 -0,20 -0,06 -0,15 -0,18 -0,19 -0,14 0,04 0,15 -0,10 -0,10 -0,14 -0,12 -0,17 -0,13 0,05 0,34 0,09 0,04 -0,01 -0,20 -0,03 -0,22 -0,14 -0,03 -0,22 -0,16 -0,15 -0,05 2012 2015 0,32 -0,05 -0,11 -0,16 -0,18 -0,16 -0,17 R(X2, X3) -0,22 -0,23 -0,26 -0,29 -0,29 -0,29 -0,13 -0,25 -0,25 -0,24 -0,24 -0,26 -0,29 -0,22 -0,17 0,01 0,04 0,11 0,03 0,17 0,18 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 2000 7,2 5,9 4,3 8,3 9,3 7,9 3,4 2,3 6,0 7,5 6,0 0,3 5,5 6,8 5,0 6,9 6,8 3,4 1,4 0,0 2003 2006 2009 2012 2015 0,8 2018 T Stud. Nb RS Filo 2,3 2,3 1,9 4,4 5,9 6,4 1,4 0,1 3,2 5,6 6,0 1,1 2,4 5,5 6,2 4,6 6,5 3,4 T Stud. EXP(Chômage) 6,6 8,8 7,1 5,0 4,9 4,2 4,0 4,2 4,7 2,5 4,6 4,9 2,8 4,1 0,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,5 0,7 1,0 2000 - 2015 0,17 0,10 0,13 0,07 0,04 0,09 0,12 0,16 -0,06 -0,03 0,12 0,06 0,02 0,04 0,07 0,10 Ecart R² 2var 0,03 0,18 0,14 0,13 0,13 0,15 0,16 0,05 0,06 0,05 0,07 0,09 0,11 6,7 5,3 5,4 1,5 2,7 4,4 4,7 4,4 2,8 0,0 0,5 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 0,01 0,04 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 -0,01 0,23 -0,07 -0,24 -0,31 0,03 -0,25 -0,38 -0,38 -0,20 2006 - 2015 10% 10% 13 06 11 66 83 04 30 05 48 75 34 93 69 84 40 26 33 64 31 16 32 47 12 07 94 01 42 46 24 95 53 4909 17 73 92 59 7482 8523 50 8077 76 19 61 586238 44 18 9115 65 6087 6314 890803 52 28 108186 27 413637 22 56 29 78 55 02 21 43 883945 517135 2570 79 67 9057 72 54 5% 75 0,03 0,02 0,03 0,07 0,11 0,01 0,00 0,06 0,14 0,05 0,08 0,20 0,09 0,23 75 33 74 78 59 31 95 06 37 01 62 49 16 0% 7344 91 40 07 7677 4726 04 05 8 34 32 80412550 35 13 42 635 7239 5367 71 8417 60 3608 1870129068 09 79 10 65615229 0%86 45 245764 88 5411148382 5146 55 66 2715 38 03 2821 30 48 43 81 87 02 192256 89 2358 69 94 93 92 0,25 Ecart R² 2var+1niv 0,03 0,15 0,07 0,01 0,02 0,04 0,05 0,04 0,03 -0,02 -0,01 0,01 0,03 5% -0,01 -0,06 -0,06 -0,02 0,02 0,00 -0,06 0,00 0,05 92 93 13 3194 04 06 05 74 32 59 73 34 402684 30 83 48 11 0107 66 95 16 64 09 53 17 49 85 91 42474644 12 24 77 82 62633878 37 65 76 50 60 19 35 6180 8115 23 14 03 36 29 10 520841 56 86 28 67 22 27 21 18 87 25 71 43 72 0245 54 51 55 70 39 88 5789 79 90 58 68 33 69 5% 68 -5% 5% 0,00 0,03 0,10 R² = 0,71 0,06 0,17 0,18 R² = 0,60 0% 0% 0% 5% 10% 0% 5% 10% -5% R² = 0,58 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 49 sur 127 Tableau 14 : idem mais en remplaçant la variation du nombre de résidences secondaires par la variation absolue de la proportion de résidences secondaires LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= EXP(% RS Filo) X3= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,20 0,13 0,02 0,02 0,02 0,03 0,05 0,09 1994 0,17 0,30 0,38 0,35 0,48 0,47 0,43 1997 R² 0,60 0,67 0,59 0,64 0,64 0,57 0,40 0,36 0,55 0,60 0,51 0,07 0,49 0,56 0,43 0,50 0,56 0,32 2,9% 1,8% 1,5% 1,1% 0,9% 0,7% 0,08 0,6% 0,07 0,05 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,3% 1,0% 0,7% 0,6% 0,6% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,6% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,7% 1,2% 0,5% 0,7% 0,9% 0,7% 0,9% 1,0% 1,3% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 4% 6% 6% 7% 6% 5% 4% 4% 1994 8% 7% 9% 7% 6% 5% 5% 1997 C 10% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 4% 4% 0% 2% 1% 1% 3% 2% 2% -2% 0% 2012 1994 0,00 0,01 0,61 0,52 0,58 0,36 0,19 0,07 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,10 2012 0,19 2015 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1,92 1,45 0,09 0,04 0,18 -0,36 -0,47 -0,56 1994 2,8 3,0 0,2 0,1 0,5 1,4 1,9 2,4 -0,10 -1,85 -1,61 -1,10 -1,78 -1,82 -1,75 1997 0,3 5,2 4,9 3,6 7,3 7,8 7,4 m/ ParcFilosurPopuFilo2000 -2,73 -1,76 -1,00 -1,87 -2,02 -1,99 -1,59 -0,63 -1,64 -1,87 -1,73 2006 -0,26 -1,66 -2,78 -2,00 -2,89 -0,66 -1,80 -1,91 -0,30 -0,14 2012 2015 2009 2012 2015 2018 7,91 1,53 -0,24 -0,96 -1,25 0,17 0,68 1,24 1994 3,3 0,8 0,1 0,7 1,2 0,2 0,8 1,4 -1,41 -0,77 1,34 -0,69 0,06 0,39 -0,83 -0,42 -0,50 1,07 1,50 2,04 1,74 2,25 3,31 2,43 3,05 3,80 1997 1,1 0,6 0,7 1,0 1,4 2,2 2,8 m/ EXP(% RS Filo) 0,21 3,37 4,97 5,33 7,33 7,97 7,33 -0,06 3,01 -1,80 -1,35 -0,70 -0,72 2,83 -0,93 4,02 5,10 -1,65 2012 2015 1994 0,0 1,9 1,2 1,0 2,68 -1,64 -2,84 -2,87 -2,26 -2,36 -3,02 1997 3,8 1,7 3,1 3,3 2,5 2,6 m/ EXP(Chômage) -4,07 -5,19 -4,56 -4,04 -4,04 -4,97 -3,35 -2,99 -3,19 -2,96 -4,51 -1,61 -3,59 -1,60 -2,92 -2,12 -3,99 -2,35 2009 2012 0,09 0,84 2012 2015 0,06 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,10 0,26 0,31 0,31 0,34 0,31 0,33 0,33 1994 0,34 0,33 0,30 0,30 0,25 0,29 0,29 1997 R(X1,X2) 0,37 0,27 0,27 0,20 0,25 0,27 0,12 0,19 0,14 0,24 0,27 0,15 0,09 0,26 0,29 0,05 0,26 0,26 0,24 0,23 2012 0,04 0,13 0,11 0,16 0,07 0,01 -0,03 0,22 -0,09 2015 -0,06 0,08 0,19 0,09 0,12 -0,07 -0,01 0,03 -0,16 -0,23 -0,07 -0,04 -0,24 -0,41 -0,15 -0,10 -0,08 -0,30 -0,44 -0,24 -0,22 -0,14 -0,13 -0,33 -0,43 -0,18 -0,10 R(X2, X3) 0,08 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 2000 7,5 5,9 3,8 8,3 9,6 9,0 3,5 2,0 6,3 8,5 7,3 0,7 6,1 8,4 6,5 8,1 9,6 5,3 2,1 1,0 2003 2006 2009 2012 2015 0,4 2018 T Stud. EXP(% RS Filo) 1,3 0,1 0,6 2,2 3,3 3,8 0,3 0,7 2,5 4,2 3,9 0,2 2,9 5,0 4,4 4,3 6,4 2,0 T Stud. EXP(Chômage) 7,2 9,0 7,8 5,6 5,4 4,1 4,2 3,8 3,8 2,1 3,8 3,4 2,1 2,9 0,1 0,6 0,7 0,9 2009 2012 2015 2000 - 2015 0,16 0,03 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 -0,07 -0,10 -0,01 0,00 -0,02 -0,04 -0,04 -0,04 Ecart R² 2var 0,02 0,08 0,08 0,07 0,05 0,03 0,03 0,03 0,04 0,04 0,03 0,02 0,02 4,7 2,5 2,2 1,4 2,8 5,2 4,1 3,3 2,0 0,6 0,1 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 0,01 0,04 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 -0,01 0,23 -0,07 -0,24 -0,31 0,03 -0,25 -0,38 -0,38 -0,20 2006 - 2015 10% 10% 13 11 04 06 83 66 05 75 30 48 34 93 69 84 40 64 33 26 32 1612 07 9431 42 17 47 46 2409 92 530149 95 73 59 74 85 82 23 44 62 38 8019 61 50 7776 15 58 18 080391 1036 63 81 6065 52 878941 14 27 22 28 56 37 86 21 78 55 02 29 43 88 39 45 71 25 70 51 35 79 67 54 9057 72 5% 75 0,02 0,02 0,01 0,02 0,03 0,00 0,01 0,04 0,05 0,04 0,07 0,09 0,02 0,06 75 33 59 74 31 78 95 01 623706 49 0%2644 73 40 166777 91 4742 0407 712535 05 85326353 13 80 763417 41 50 3984 08 574572 612429 36 188360 65 097064 30 54668 1088 1112 0% 86 90 14 52 21 4 79 28 55 48 5115 66 03 278738 82 81 56 02 22 43 19 58 89 23 69 94 93 92 0,05 Ecart R² 2var+1niv 0,01 0,05 0,01 -0,04 -0,07 -0,07 -0,08 0,03 0,01 -0,03 -0,06 -0,06 -0,06 5% -0,02 -0,06 -0,08 -0,06 -0,06 -0,01 -0,05 -0,01 -0,04 33 69 93 94 92 13 3106 0504 74 34 3284 73 26 404801 66953083 64 59 11 16 07 44 09 17 91 47 53 46 49 77 12 24 42 78 85 37 82 62 6338 65 60 15 50 76 19 61800314 86 23 35 81 36 1052 6722 43 28 08 9 87 27 18256 253921 7045 71 72 54 41 88 55 02 89 79 57 51 90 58 68 5% 68 -5% 5% -0,01 0,02 -0,01 R² = 0,64 0,00 -0,01 -0,02 R² = 0,59 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% R² = 0,56 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 50 sur 127 Tableau 15 : idem mais en considérant la proportion de résidences secondaires issue du recensement de la population au lieu de celle issue de Filocom LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= EXP(% RS recenst) X3= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,12 0,14 0,11 0,11 0,04 0,07 0,09 0,13 1994 0,19 0,39 0,45 0,37 0,52 0,52 0,48 1997 R² 0,62 0,68 0,59 0,66 0,67 0,60 0,40 0,36 0,55 0,59 0,51 0,07 0,47 0,52 0,41 0,48 0,51 0,31 3,0% 1,7% 1,4% 1,0% 0,9% 0,7% 0,07 0,6% 0,10 0,11 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,6% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,8% 1,2% 0,6% 0,8% 0,9% 0,7% 0,9% 0,9% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 4% 6% 6% 8% 6% 6% 5% 4% 1994 8% 8% 10% 7% 6% 5% 5% 1997 C 10% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 5% 4% 0% 2% 1% 1% 3% 2% 1% -2% 0% 2012 1994 0,02 0,01 0,03 0,03 0,29 0,11 0,05 0,02 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 0,05 2012 0,03 2015 1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2,18 1,54 0,20 0,00 -0,02 -0,39 -0,44 -0,46 1994 3,1 3,4 0,5 0,0 0,1 1,6 1,9 2,1 -0,23 -1,83 -1,74 -1,34 -1,81 -1,75 -1,61 1997 0,7 5,8 5,8 4,6 7,9 8,2 7,4 m/ ParcFilosurPopuFilo2000 -2,55 -1,84 -1,10 -1,91 -1,96 -1,83 -1,68 -0,61 -1,61 -1,70 -1,54 2006 -0,23 -1,57 -2,58 -1,74 -2,42 -0,61 -1,57 -1,62 -0,27 -0,04 2012 2015 2009 2012 2015 2018 4,74 3,03 4,74 3,52 2,22 1,82 1,90 2,16 1994 1,5 1,5 3,1 3,0 1,9 1,9 2,1 2,5 2,52 4,55 3,27 2,03 2,50 2,89 3,27 1997 1,8 3,7 3,4 2,0 3,1 3,8 4,1 m/ EXP(% RS recenst) 3,30 1,52 0,74 0,52 -0,51 -0,21 2,12 1,60 1,46 2,73 2,33 2,28 3,15 2,69 2,81 4,11 4,27 4,46 -0,35 2,50 -1,70 -1,06 -0,16 -0,47 1,86 -0,78 2,85 3,75 -1,59 2012 2015 1994 0,2 1,6 1,2 0,9 2,30 -1,23 -2,14 -2,15 -1,80 -2,03 -2,79 1997 3,2 1,4 2,4 2,4 2,1 2,3 m/ EXP(Chômage) -3,54 -4,76 -4,37 -3,53 -3,62 -4,65 -3,16 -3,07 -3,22 -3,34 -5,12 -1,72 -4,15 -1,99 -3,91 -3,13 -0,40 -5,27 -3,59 -0,06 2012 2009 2012 2015 0,05 2018 2015 1997 2000 2003 2006 -0,07 -0,07 -0,06 -0,11 -0,09 -0,08 -0,06 -0,02 0,03 0,05 0,10 0,14 0,07 0,10 0,12 0,05 0,08 0,10 0,02 0,05 0,07 1994 1997 R(X1,X2) 0,18 0,18 0,11 0,10 0,08 0,04 0,03 -0,09 0,06 -0,04 0,07 0,00 0,08 0,07 2012 0,25 0,34 -0,03 -0,11 -0,17 -0,11 -0,09 0,05 -0,08 2015 0,28 -0,14 -0,22 -0,25 -0,20 -0,18 -0,16 R(X2, X3) -0,29 -0,35 -0,29 -0,25 -0,22 -0,20 -0,26 -0,29 -0,26 -0,25 -0,22 -0,26 -0,30 -0,03 -0,27 0,04 -0,18 0,12 0,08 0,16 0,08 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 2000 7,7 6,4 4,1 8,6 9,9 8,8 3,5 1,9 6,2 8,0 6,8 0,6 5,8 7,2 5,7 7,4 7,7 4,6 2,0 0,9 2003 2006 2009 2012 2015 0,1 2018 T Stud. EXP(% RS recenst) 2,7 1,8 0,6 3,0 4,2 4,5 0,6 0,6 2,3 3,8 3,9 0,3 2,3 3,9 3,9 3,9 5,2 1,9 0,1 0,4 0,7 T Stud. EXP(Chômage) 6,2 7,8 6,9 4,7 4,9 3,6 4,1 3,8 4,3 2,2 4,5 4,7 2,6 4,1 0,4 2009 2012 2015 2000 - 2015 0,08 0,05 0,09 0,09 0,03 0,04 0,05 0,05 -0,15 -0,08 0,09 0,08 0,00 -0,01 0,00 0,00 Ecart R² 2var 0,03 0,17 0,15 0,10 0,08 0,08 0,07 0,06 0,05 0,04 0,04 0,05 0,05 4,6 2,9 3,2 1,4 2,7 4,9 4,8 4,6 3,0 0,0 0,0 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 0,01 0,04 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 -0,01 0,23 -0,07 -0,24 -0,31 0,03 -0,25 -0,38 -0,38 -0,20 2006 - 2015 10% 10% 13 06 1104 66 83 30 05 48 75 34 93 69 84 40 2664 33 32 31 42 47 07 94 01161246 24 95 92 53 49 09 17 73 59 82 857423 50 19 44 62 38 80 7776 61 5818 0803 91 15 65 36 60 56 89 63 52 28102214 27 81 37 87 41 86 29 78 55 02 21 43 8839 45 7179 2570 51 35 67 54 9057 72 5% 75 0,02 0,02 0,01 0,01 0,03 0,00 0,00 0,00 0,03 0,02 0,02 0,08 0,02 0,08 75 33 59 74 78 31 95 01 62 37 06 1673 40 0% 63 77 26 0749 44 91 17 7167 85 80767234 0450 35 05844753 13 3208 39 57366042 61297983 184521 25 709041 54 0946 1024651214 0% 86 5215 1127 38 88 036468 30 66 55 5181 82 48 28 43 87 025689 22 19 23 58 69 94 93 92 0,10 Ecart R² 2var+1niv 0,03 0,14 0,08 -0,02 -0,03 -0,02 -0,03 0,05 0,03 -0,03 -0,05 -0,03 -0,04 5% -0,02 -0,06 -0,08 -0,07 -0,06 -0,01 -0,06 -0,06 -0,06 33 69 93 941392 06 74 31 045 0 3226 73 40590184 66 34 83 64 07 4811 16 17 95 30 44 09 5342 91 49 12 85 2447 7778 82 62 6546 37 63 5015 76 38 61 806019 86 23 5635 0314 36 67 43 10 18 87 28 81 08 22 27 5202 7229 45 21 39 41 54 55 702571 88 51 79 57 89 90 58 68 5% 68 -5% 5% R² = 0,67 R² = 0,59 -0,03 -0,03 -0,02 -0,01 0,02 0,03 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% R² = 0,52 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 51 sur 127 3.5.1.2. Evolution de la situation financière des ménages Pour retracer l'évolution de la situation financière des ménages, l'option la plus intuitive aurait été de retenir la variation du revenu par ménage (Carte 10) ou celle du revenu de l'ensemble des ménages20. Néanmoins, la variation du taux de chômage conduit dans les régressions à de meilleurs résultats, et c'est la raison pour laquelle nous l'avons retenue. Le revenu par ménage et le taux de chômage ont été peu corrélés en niveau (Graphique 21) mais également, contrairement à ce que l'on aurait pu penser, en variation (Graphique 22). Le niveau et la variation du revenu par ménage ont été peu corrélées entre eux (Graphique 23), comme ceux du taux de chômage (cf. § 3.3.1.1.2). Carte 10 : variation annuelle moyenne du revenu imposable brut par ménage, 1997-2015 Variation annuelle moy enne 1997-2015 Revenu par ménage 0,0244 à 0,0347 (47) 0,019 à 0,0244 (47) Source : CGEDD d'après Filocom. Graphique 21 : taux de chômage en fonction du revenu imposable brut par ménage, 2008 11% 10% 9% 8% 7% 6% 34 6230 66 2 59 8 11 93 13 80 84 83 9 88 4 81 76 82 26 7 10 5565 1790 16 31 3 4757 24 52 42 1433 68 27 586118 7054 25 5160 23 6 40 46 7289 71 56 2941 508663 64 28 69 87549 36 45 67 43 22 3744 38 39 21 79 32 85 35 73 19 15 12 1 53 48 95 75 94 5% 4% 3% 20 25 77 74 91 92 78 30 35 40 45 50 55 60 Source : CGEDD d'après Filocom. NB : en abscisse, le revenu par ménage est en milliers d'euros. Ces deux variables ne conduisent pas aux mêmes résultats car une augmentation de la construction modifie le rapport de l'offre et de la demande physiques, mais, pour un revenu total des ménages donné, modifie aussi le revenu par ménage, parce qu'elle permet un desserrement des ménages. 20 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 52 sur 127 Graphique 22 : variation annuelle moyenne du taux de chômage en fonction de celle du revenu imposable par ménage, 1997-2015 0,2% 68 82 y = -0,07x + 0,00 R² = 0,07 0,1% 0,0% 1,5% -0,1% 90 55 11 04 40 81 3212 24 39 54 6653 57 28 25 23 65 70 6105 95 19 46 43 60 36 29 0748 89 72 91 78 22 84 16 49 85 47 18 77 52 51 3556 27 80 41 93 94 21 63 71 26 03 79 2,0% 58 86 69 2,5% 92 64 37 31 17 42 14 38 73 50 06 59 30 34 33 62 76 08 44 15 83 67 10 88 45 09 87 02 01 74 3,0% 75 3,5% -0,2% 13 -0,3% Source : CGEDD d'après Filocom. NB : variation absolue du taux de chômage en fonction de la variation relative du revenu. Graphique 23 : variation annuelle moyenne du revenu imposable brut par ménage de 1997 à 2015 en fonction du revenu imposable brut en 2008 3,5% 74 y = 0,00x + 0,02 R² = 0,04 75 3,3% 3,1% 2,9% 2,7% 2,5% 2,3% 2,1% 1,9% 1,7% 01 17 06 12 23 15 43 57 50 83 47 32 82 25 13 46 53 90 44 73 39 34 66 7985 56 26 48 19 33 31 81 71 0454 30 49 35 38 2407 84 64 22 05 37 11 6116 63 14 69 55 51 62 42 40 03 70 2976 36 86 41 212868 59 52 80 08 27 65 72 58 02 09 87 45 60 18 89 10 88 67 93 92 78 94 77 95 91 1,5% 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Source : CGEDD d'après Filocom. NB : en abscisse, le revenu par ménage est en milliers d'euros. 3.5.1.3. Niveau de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale Nous avons considéré la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale au sein de l'ensemble des logements. Nous aurions pu également considérer la proportion de ces logements en n'incluant au dénominateur que les logements qui sont soit des résidences principales occupées par le propriétaire, soit des résidences principales locatives privées soit des résidences secondaires. L'exclusion des résidences principales « autres » (qui sont principalement des logements « sociaux ») serait motivée par le fait que, étant rarement vendues, elles sont peu présentes dans le parc représenté par les indices de prix des logements et ne contribuent pas directement à la formation du prix. L'exclusion des logements vacants (après la transaction) serait motivée par le fait que la vacance n'était sans doute pas le statut d'occupation auquel ils étaient destinés au moment de l'achat. Cela ne modifierait que marginalement les résultats des régressions. Par ailleurs, il est intéressant d'examiner les résultats de la régression lorsque l'on y remplace la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale, par la proportion de logements relevant des autres statuts d'occupation. Cf. § 3.5.2.1 ci-dessous. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 53 sur 127 3.5.2. Statut d'occupation du parc Nous avons distingué cinq statuts d'occupation : résidence principale occupée par le propriétaire, résidence principale locative privée, résidence principale autre (il s'agit pour l'essentiel des logements sociaux, pour quelques % des logements occupés à titre gratuit, et marginalement des logements de quelques autres statuts), résidence secondaire, logement vacant (Filocom surestime légèrement le parc vacant et sous-estime d'autant le parc occupé, particulièrement le parc locatif privé). - Nous avons également considéré la catégorie constituée des logements qui sont soit une résidence principale locative privée, soit une résidence secondaire. Le statut d'occupation du parc peut être considéré soit en niveau (§ 3.5.2.1) soit en variation (§ 3.5.2.2). 3.5.2.1. Niveau du statut d'occupation du parc Nous examinons ici le remplacement, dans la régression de référence, de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale, par la proportion de logements relevant des autres statuts d'occupation. Nous avons retenu cette proportion en 2008, mais considérer une autre année ne change pas les résultats car pendant la période étudiée la variation dans le temps de ces proportions est beaucoup plus faible que leur différenciation dans l'espace. On a vu que la proportion de résidences principales occupées par le propriétaire fournit les meilleurs résultats. C'est une des raisons pour lesquelles on l'a retenue dans la régression de référence. Si on remplace ce régresseur par la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires, les résultats (Tableau 16) sont presque aussi bons que ceux de la régression de référence (Tableau 8). Le coefficient du régresseur ressort de signe opposé (positif), ce qui est conforme à l'intuition. Si on le remplace par la proportion des autres catégories de statuts d'occupation, les résultats sont moins bons (R² moins élevés, pentes moins significatives et moins stables dans le temps). Cf. pour les différentes sous-périodes le Tableau 17 et pour la période 2000-2015 les résultats plus détaillés figurant dans le Tableau 18. Ainsi, une fois neutralisé l'effet des deux premiers régresseurs (croissance du parc hors résidences secondaires nette de celle de la population, et variation du taux de chômage), l'augmentation du prix des logements dans un département a été d'autant plus prononcée que : la proportion des logements qui sont des résidences principales occupées par le propriétaire est faible, la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires est forte. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 54 sur 127 Tableau 16 : résultats de la régression obtenue en remplaçant dans la régression de référence la proportion de résidences principales occupées par le propriétaire par la proportion de logements qui sont soit des résidences principales locatives privées soit des résidences secondaires LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP L + RS Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,08 0,10 0,10 0,17 0,18 0,18 0,20 0,24 1994 0,22 0,44 0,53 0,51 0,59 0,60 0,57 1997 R² 0,63 0,69 0,64 0,68 0,70 0,64 0,42 0,37 0,55 0,61 0,54 0,07 0,48 0,53 0,44 0,46 0,50 0,29 3,1% 1,8% 1,4% 1,0% 0,8% 0,6% 0,12 0,6% 0,10 0,07 0,5% 2012 2015 1994 1,1% 1,1% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,5% 1,0% 0,8% 1,2% 0,6% 0,8% 0,9% 0,6% 0,9% 0,9% 1,3% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 6% 6% 4% 6% 4% 4% 3% 3% 1994 6% 4% 7% 5% 5% 4% 3% 1997 C 7% 10% 6% 6% 4% 4% 13% 6% 5% 4% 3% 0% 2% 1% 1% 3% 1% 0% -3% -1% 2012 1994 0,08 0,04 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,04 2012 0,11 2015 0% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,75 1,37 0,76 0,74 0,73 0,07 -0,08 -0,21 1994 1,0 2,6 1,7 2,0 2,3 0,3 0,3 0,9 0,33 -0,72 -0,73 -0,50 -1,32 -1,41 -1,39 1997 0,9 2,0 2,4 1,9 5,8 6,6 6,4 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -1,92 -1,28 -0,74 -1,66 -1,81 -1,79 -1,47 -0,60 -1,56 -1,76 -1,62 -0,27 -1,65 -2,95 -1,94 -2,91 -0,70 -1,76 -1,95 -0,36 -0,11 2012 2015 2009 2012 2015 2018 0,27 3,51 -1,45 -0,65 -0,27 -0,56 -0,76 -1,51 1994 0,1 2,2 1,0 0,5 0,2 0,6 0,8 1,4 2,05 -1,03 -1,84 -2,00 -1,70 -1,76 -2,41 1997 2,8 1,2 2,3 2,6 2,1 2,2 2,6 m/ EXP(Chômage) -3,20 -4,18 -3,39 -2,93 -2,86 -3,63 -2,60 -2,48 -3,16 -3,22 -5,16 -1,61 -4,12 -4,19 -6,19 -0,10 -0,02 0,07 0,07 0,05 -1,73 0,04 -2,94 -0,54 0,04 -3,91 -0,44 -0,21 0,04 2012 2015 1994 2,0 0,6 2,9 4,1 m/ % RP L + RS Filo 2008 0,05 0,11 0,09 0,09 0,06 0,04 0,07 0,05 0,02 -0,01 0,05 0,04 0,01 0,01 -0,01 0,05 0,036 0,02 0,02 0,02 0,05 0,04 0,03 0,03 0,04 1997 2,8 6,0 6,6 6,7 5,8 6,0 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,03 0,04 2012 2015 0,05 2018 2015 1997 2000 2003 2006 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,05 0,09 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 0,23 0,41 -0,06 -0,24 -0,25 0,03 -0,15 -0,17 -0,26 -0,10 -0,33 -0,36 -0,22 -0,06 2012 2015 0,40 -0,18 -0,35 -0,33 -0,24 -0,19 -0,14 R(X2,X3niv) -0,48 -0,59 -0,53 -0,47 -0,41 -0,36 -0,44 -0,34 -0,06 -0,16 0,16 -0,09 0,20 -0,02 0,26 0,23 0,24 0,29 0,15 0,23 0,17 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 4,8 4,4 3,1 7,9 9,3 8,5 3,4 1,9 6,0 8,0 7,0 0,7 5,9 7,8 6,4 8,2 8,8 5,3 2,3 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. EXP(Chômage) 5,2 6,4 5,5 3,9 3,9 3,9 3,0 3,3 3,8 4,3 5,1 2,1 4,5 5,2 5,5 2,2 3,8 0,6 T Stud. % RP L + RS Filo 2008 4,0 4,0 4,9 4,3 4,9 2,4 2,1 1,7 2,7 0,4 0,5 1,8 0,5 1,3 2,5 4,3 4,1 4,2 2009 2012 2015 0,3 2018 2000 - 2015 0,04 0,00 0,08 0,16 0,17 0,15 0,16 0,16 -0,19 -0,11 0,08 0,16 0,17 0,10 0,11 0,11 Ecart R² 2var 0,07 0,22 0,23 0,24 0,15 0,16 0,16 0,07 0,06 0,09 0,06 0,08 0,09 10% 3,1 0,3 0,2 4,4 5,8 4,6 3,4 3,2 2,6 2,9 2,6 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 06 11 30 66 83 04 48 05 3475 69 8493 40 33 26 64 16 32 07 4212 17 31 0149 47 4694 73 53 5924 09 92 9582 74 85 62 23 80 19 61 7750 44 58 76 91 18 103638 15 63 6008 03 14 52 2889 812265 27412956 37 87 86 55 02 782143 88 457135 70 25 51 79 39 6754 905772 68 -0,37 -0,42 -0,46 -0,43 -0,38 -0,38 -0,35 -0,31 -0,44 -0,46 -0,40 -0,32 -0,32 -0,30 -0,26 R(X1,X3niv) -0,44 -0,33 -0,24 -0,26 -0,24 -0,20 -0,13 -0,07 0,00 -0,15 -0,14 -0,24 -0,15 -0,14 -0,20 -0,05 -0,12 -0,11 -0,13 -0,03 -0,01 2006 - 2015 5% 75 0,04 0,03 0,01 0,03 0,06 0,00 0,00 0,02 0,06 0,00 0,01 0,05 0,06 0,08 75 R² = 0,64 33 92 0,07 5% Ecart R² 1var+1niv 0,06 0,25 0,18 0,13 0,13 0,19 0,20 0,18 0,07 0,04 0,11 0,20 0,22 0,04 -0,04 0,04 0,15 0,15 -0,01 0,08 0,20 0,16 33 69 92 94 93 13 31 06 04 05 74 83 84 7334 26 48 59 326411 66 01 95 1640 07 30 47 85 5312 44 49 4246 240917 91 7782 78 62 37 63 6050 38 7619 8065 15 61368135 23 67 14 10 0803 5686 2887 21 52 1829 43 41 4522 71 7027 72 39 550225 88 515479 57 89 90 58 68 5% -5% R² = 0,70 69 94 93 74 59 78 31 95 01 62 06 0%6377 49 44 1637 91 4007 73 2617 764750 34 0467 0585 35 84 42 8032390% 86 7253 41 08 60 57527125 13 61121483 36 79 24 29 70 5468 09 1065 189046 82 45 21 64 11 88555127 38 15 03 28 66 48 30 81 87 56 43 02 19 22 89 23 58 5% 0,23 0,31 0,13 0,09 0,03 R² = 0,53 0,00 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 55 sur 127 Tableau 17 : résultats de l'ajout du troisième régresseur en niveau, pour les différentes souspériodes % de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 % de logements locatifs privés occupés à titre de résidence principale 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 % d'autres logements occupés à titre de résidence principale 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,27 0,23 0,02 0,02 0,04 0,08 0,09 0,13 1994 0,16 0,25 0,37 0,39 0,55 0,54 0,51 1997 R² 0,57 0,66 0,62 0,70 0,70 0,63 0,42 0,42 0,63 0,66 0,57 0,08 0,54 0,57 0,47 0,51 0,54 0,33 0,08 0,08 0,07 2012 2015 0,20 0,16 0,05 0,05 0,02 0,03 0,05 0,11 1994 0,17 0,22 0,31 0,27 0,44 0,45 0,46 1997 R² 0,57 0,64 0,55 0,62 0,63 0,60 0,43 0,35 0,54 0,60 0,56 0,09 0,52 0,60 0,55 0,50 0,59 0,49 0,23 0,33 0,30 2012 2015 0,19 0,30 0,38 0,37 0,31 0,20 0,22 0,21 1994 0,27 0,51 0,52 0,46 0,50 0,51 0,46 1997 R² 0,66 0,67 0,59 0,62 0,63 0,56 0,39 0,34 0,57 0,58 0,48 0,10 0,56 0,53 0,38 0,60 0,53 0,25 0,07 0,02 0,01 2012 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 0,29 0,14 0,02 -0,02 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03 1994 5,3 3,9 0,7 0,7 1,5 2,2 2,1 2,4 -0,01 -0,06 -0,07 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,5 1,9 3,2 4,2 4,8 4,5 4,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,03 -0,05 -0,05 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,05 -0,07 -0,04 -0,05 -0,03 -0,05 -0,06 -0,04 -0,06 2012 2015 -0,31 m/ % RP L Filo 2008 -0,12 0,04 -0,07 -0,01 -0,01 -0,06 -0,02 -0,03 -0,07 -0,03 0,00 0,00 -0,02 0,04 0,00 0,01 0,01 0,01 0,07 0,10 0,02 0,03 0,02 0,03 0,07 0,09 0,03 0,05 0,05 0,06 0,10 0,13 1994 4,3 2,6 1,8 1,9 1997 1,2 0,2 0,8 0,1 0,5 1,5 3,0 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,09 0,13 2012 0,17 2015 -0,26 -0,18 -0,18 -0,13 -0,10 -0,06 -0,05 -0,05 1994 4,1 5,0 7,2 7,1 -0,10 -0,16 -0,12 -0,08 -0,05 -0,04 -0,04 1997 3,7 7,3 6,4 5,6 3,4 3,7 3,1 m/ % RP autres Filo 2008 -0,15 -0,07 -0,02 -0,04 0,01 -0,01 0,04 -0,02 0,01 -0,02 0,01 0,04 0,07 0,03 0,01 0,13 0,04 -0,02 0,03 0,00 2012 0,02 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. % RP P Filo 2008 1,0 2,5 4,0 5,2 4,8 4,5 2,5 3,7 4,8 4,8 4,4 1,1 3,4 3,5 3,9 3,1 3,2 3,7 1,6 2,5 2,6 T Stud. % RP L Filo 2008 0,3 1,1 0,2 0,5 1,6 3,3 2,6 1,2 0,8 2,3 4,0 1,4 2,9 4,5 6,0 2,7 4,7 6,7 4,5 6,5 6,3 T Stud. % RP autres Filo 2008 5,1 3,2 2,9 0,8 1,6 1,2 0,9 0,5 2,8 1,4 0,5 1,8 4,0 2,0 0,8 5,7 2,6 1,5 1,2 0,1 0,5 1,1 0,2 0,9 2,0 6,2 4,4 4,4 3,9 % de résidences principales de tout type 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 % de résidences secondaires Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 % de logements vacants Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,05 0,13 0,18 0,25 0,22 0,16 0,16 0,15 1994 0,18 0,40 0,51 0,48 0,55 0,53 0,46 1997 R² 0,62 0,69 0,63 0,66 0,65 0,57 0,46 0,38 0,54 0,58 0,48 0,07 0,48 0,51 0,38 0,48 0,50 0,25 0,06 0,03 0,02 2012 2015 0,04 0,11 0,13 0,20 0,17 0,13 0,14 0,14 1994 0,18 0,37 0,49 0,46 0,54 0,53 0,46 1997 R² 0,61 0,69 0,62 0,66 0,66 0,57 0,47 0,38 0,55 0,58 0,49 0,08 0,48 0,51 0,38 0,47 0,50 0,24 0,06 0,02 0,01 2012 2015 0,19 0,21 0,16 0,15 0,14 0,09 0,09 0,09 1994 0,16 0,27 0,35 0,33 0,45 0,45 0,40 1997 R² 0,58 0,64 0,56 0,62 0,62 0,56 0,39 0,34 0,54 0,58 0,50 0,07 0,48 0,53 0,42 0,49 0,53 0,31 0,08 0,10 0,11 2012 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 -0,05 -0,04 -0,07 -0,07 -0,05 -0,03 -0,03 -0,02 1994 1,3 1,8 4,2 5,3 5,0 3,8 3,4 2,9 -0,03 -0,08 -0,07 -0,05 -0,03 -0,03 -0,02 1997 1,8 5,2 6,3 6,0 4,7 4,2 3,1 m/ % RP Filo 2008 -0,07 -0,05 -0,04 -0,02 -0,02 -0,01 -0,05 -0,02 -0,01 -0,01 -0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,03 0,01 0,02 0,00 0,01 2012 0,02 2015 0,02 0,02 0,06 0,06 0,04 0,03 0,02 0,02 1994 0,4 0,9 3,4 4,5 0,03 0,08 0,07 0,05 0,03 0,03 0,02 1997 1,7 4,7 5,8 5,5 4,5 4,1 3,2 m/ % RS Filo 2008 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,02 0,06 0,02 -0,01 0,01 -0,01 -0,03 0,01 0,00 -0,01 0,00 0,01 0,00 -0,01 -0,01 -0,01 2012 2015 0,67 0,35 0,30 0,22 0,17 0,10 0,07 0,04 1994 4,1 3,6 4,0 3,8 0,03 0,18 0,13 0,14 0,08 0,04 0,11 0,06 0,03 0,02 0,06 0,02 -0,02 -0,04 -0,17 0,04 0,01 -0,03 -0,05 -0,11 -0,08 0,00 -0,03 -0,06 -0,09 -0,15 -0,15 -0,22 1997 0,5 2,6 2,7 2,7 1,6 1,1 0,1 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 m/ % vac Filo 2008 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. % RP Filo 2008 3,6 4,2 4,5 3,3 3,0 1,9 3,7 2,6 1,0 1,1 0,7 0,9 1,0 0,6 0,3 2,1 1,4 1,3 0,3 1,0 1,3 T Stud. % RS Filo 2008 3,3 4,0 4,2 3,3 3,2 2,2 3,8 2,6 1,2 1,4 1,2 1,0 0,8 0,3 0,3 1,5 0,9 0,6 0,1 0,4 0,5 T Stud. % vac Filo 2008 1,7 1,6 1,6 0,7 0,2 0,9 0,6 0,7 0,7 1,2 1,9 0,4 1,0 1,6 2,4 2,5 2,5 3,1 1,6 2,9 3,3 4,2 3,3 3,1 2,7 3,7 2,6 2,0 1,1 % de résidences principales locatives privées et de résidences secondaires 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,08 0,10 0,10 0,17 0,18 0,18 0,20 0,24 0,22 0,44 0,53 0,51 0,59 0,60 0,57 R² 0,63 0,69 0,64 0,68 0,70 0,64 0,42 0,37 0,55 0,61 0,54 0,07 0,48 0,53 0,44 0,46 0,50 0,29 0,12 0,10 0,07 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 -0,10 -0,02 0,07 0,07 0,05 0,04 0,04 0,04 1994 2,0 0,6 2,9 4,1 4,3 4,1 4,2 4,4 0,05 0,11 0,09 0,07 0,05 0,05 0,05 1997 2,8 6,0 6,6 6,7 5,8 6,0 5,8 m/ % RP L + RS Filo 2008 0,09 0,06 0,05 0,04 0,04 0,04 0,04 0,02 -0,01 0,01 0,01 -0,01 0,02 0,02 0,02 0,03 0,03 0,04 0,03 0,04 2012 0,05 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. % RP L + RS Filo 2008 4,0 4,0 4,9 4,3 4,9 4,6 2,4 2,1 1,7 2,7 3,4 0,4 0,5 1,8 3,2 0,5 1,3 2,6 2,5 2,9 2,6 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 56 sur 127 Tableau 18 : résultat de l'ajout d'un troisième régresseur en niveau représentant le poids des différents statuts d'occupation, période 2000-2015 % des logements (France entière) 2000 2015 46% 47% 20% 20% 16% 14% 82% 82% 9% 9% 9% 9% 100% 100% 29% Résultats de la régression Pente associée Intervalle de T de au 3ème confiance à Student régresseur 95% -0,047 4,8 [-0,052;-0,042] 0,024 1,6 [-0,006;0,054] -0,018 1,6 [-0,024;-0,012] -0,020 3,0 [-0,023;-0,017] 0,022 3,2 [0,019;0,025] 0,006 0,2 [-0,009;0,021] Troisième régresseur en niveau % de résidences principales occupées par le propriétaire % de résidences principales locatives privées % de résidences principales « autres » (*) % de résidences principales de tout type % de résidences secondaires % de logements vacants (**) Ensemble % de résidences locatives privées et de résidences secondaires R² 0,70 0,63 0,63 0,65 0,66 0,62 29% 0,70 0,036 4,9 [0,032;0,040] Pour mémoire: sans ajout du troisième régresseur 0,62 (*) Les résidences principales "autres" sont pour l'essentiel les logements sociaux, pour quelques % des logements occupés à titre gratuit, et marginalement des logements de quelques autres statuts (**) Filocom surestime légèrement le parc vacant et sous-estime d'autant le parc occupé (parc locatif privé particulièrement) NB : les intervalles de confiance à 95 % sont calculés en supposant une distribution normale des résidus. 3.5.2.2. Variation de l'occupation du parc Nous considérons ici non plus le niveau de l'occupation du parc, mais sa variation pendant la période considérée. Lorsque nous l'ajoutons comme régresseur supplémentaire à la régression de référence, nous obtenons, pour son coefficient, les valeurs indiquées dans le Tableau 19. Tableau 19 : coefficient de la variation de la proportion des divers statuts d'occupation Régresseur : variation proportion de : de la Coefficient Généralement significativement négatif et de l'ordre de -1 à 2 Significativement positif mais instable pour les périodes se terminant avant 2012, et généralement non significatif pour les autres périodes Généralement non significatif Non significatif ou instable Généralement significatif négatif mais non significatif pour certaines sous-périodes incluses dans 2003-2015 résidences et des Significativement positif mais instable pour les périodes commençant en 1994 et généralement non significatif pour les autres périodes Résidences principales occupées par le propriétaire Résidences principales locatives Résidences principales autres Résidences secondaires Logements vacants Parc constitué des principales locatives résidences secondaires NB : on considère la variation absolue des proportions des divers statuts d'occupation. Le seul régresseur donc le coefficient ressorte significatif et relativement stable est la variation de la proportion de propriétaires occupants (Tableau 20). Ainsi, une fois neutralisé l'effet des autres régresseurs (avec lesquels elle est peu colinéaire), le prix des logements a moins augmenté dans les départements où la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale a davantage augmenté. L'interprétation de ce résultat ne nous paraît pas évidente. La Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 57 sur 127 variation de la proportion de propriétaires occupants est peu corrélée avec la variation du prix des logements dans une régression simple (Tableau 21 et Graphique 24). Le signe négatif du coefficient de la variation de la vacance semble conforme à l'intuition (les départements où la vacance a le plus augmenté sont aussi ceux où le prix des logements a le moins augmenté, « toutes choses égales par ailleurs ») mais les exceptions pour certaines sous-périodes incluses dans la période 2003-2015 restent à interpréter. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 58 sur 127 Tableau 20 : comme la régression de référence mais en ajoutant un régresseur égal à la variation absolue de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t +m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3= EXP(% RP P Filo) X4 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,27 0,23 0,09 0,17 0,17 0,18 0,16 0,18 1994 0,16 0,27 0,42 0,44 0,58 0,57 0,53 1997 R² 0,57 0,66 0,63 0,72 0,72 0,65 0,45 0,43 0,66 0,70 0,62 0,09 0,57 0,62 0,52 0,62 0,64 0,41 2,8% 1,7% 1,4% 1,0% 0,8% 0,6% 0,09 0,6% 0,08 0,09 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,3% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,4% 0,9% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,5% 0,6% -11% 0% 6% 9% 8% 1,0% 7% 0,7% 0,9% 6% 0,8% 1,0% 1,2% 2018 6% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 9% 11% 13% 11% 9% 8% 7% 1997 C 11% 15% 11% 10% 8% 7% 17% 9% 8% 6% 6% 1% 4% 3% 4% 6% 4% 5% 0% 2% 2012 1994 0,00 0,00 0,12 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 1994 1997 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,15 2012 0,11 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 4% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,14 0,71 0,08 0,38 0,60 0,10 -0,08 -0,20 1994 0,2 1,4 0,2 1,0 1,7 0,3 0,3 0,8 0,03 -1,23 -0,88 -0,47 -1,17 -1,28 -1,26 1997 0,1 2,7 2,3 1,5 4,7 5,3 5,2 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,36 -1,27 -0,59 -1,48 -1,66 -1,63 -1,48 -0,57 -1,40 -1,60 -1,46 -0,05 -1,43 -2,56 -1,73 -2,78 -0,65 -1,54 -1,87 -0,30 -0,05 2012 2015 2009 2012 2015 2018 2,57 4,44 -1,46 -1,61 -0,57 -1,03 -1,11 -1,66 1994 1,2 2,9 1,0 1,4 0,5 1,0 1,1 1,5 2,66 -1,11 -2,46 -1,89 -1,64 -1,64 -2,06 1997 3,7 1,1 2,7 2,2 2,0 1,9 2,1 m/ EXP(Chômage) -4,24 -4,83 -3,54 -2,75 -2,84 -3,46 -3,12 -1,91 -2,97 -3,16 -4,88 -1,65 -4,22 -4,06 -5,58 -0,61 -0,29 -3,55 -4,11 -3,15 -2,89 -2,40 -3,72 -0,32 -1,99 -4,58 -0,09 -0,08 -1,71 2012 2015 1994 0,3 0,2 2,5 4,0 -0,88 -2,44 -2,50 -2,09 -1,62 -1,42 -1,26 1997 0,7 1,8 2,7 2,8 2,5 2,2 m/ EXP(% RP P Filo) 0,12 -1,06 -1,00 -1,40 -1,44 -1,37 -1,88 -0,57 1,1 -1,43 -1,9 -5,80 -1,84 -2,10 -3,93 0,77 -2,07 -2,35 -3,48 -0,34 -2,14 2012 2015 0,29 0,13 0,01 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03 1994 5,3 3,9 0,4 1,2 2,0 2,6 2,5 -0,01 -0,07 -0,07 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,5 2,2 3,5 4,6 5,1 4,8 m/ % RP P Filo 2008 -0,03 -0,05 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,05 -0,04 -0,05 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 -0,07 0,26 0,36 -0,05 -0,02 0,17 0,24 -0,07 -0,04 -0,06 0,05 0,09 2012 2015 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 -0,02 -0,24 -0,09 0,09 0,27 -0,03 0,07 0,03 0,12 0,03 -0,09 0,01 -0,17 -0,26 -0,09 0,02 -0,33 -0,36 -0,22 -0,06 0,07 2012 2015 1994 1997 R(X2,X3) 0,27 0,11 0,18 0,05 0,03 0,07 -0,28 -0,05 0,19 -0,21 -0,07 -0,15 -0,16 -0,04 -0,16 -0,03 -0,11 -0,03 -0,13 0,00 2012 0,03 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 4,9 3,5 2,1 6,9 8,1 7,4 3,2 1,8 5,9 8,1 6,7 0,1 5,4 7,4 5,8 8,2 9,7 5,5 2,1 1,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. EXP(Chômage) 6,4 7,6 5,4 4,0 4,0 3,7 3,8 2,6 4,0 4,8 5,2 2,0 5,2 5,7 5,5 4,2 5,7 0,4 T Stud. EXP(% RP P Filo) 0,1 1,3 1,5 2,4 2,6 2,0 1,0 2,4 3,6 1,2 2,5 3,5 5,1 5,0 0,8 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. % RP P Filo 2008 0,9 2,7 4,3 5,6 5,2 4,8 2,3 3,7 4,8 5,1 4,7 1,1 3,5 3,9 4,3 3,6 3,9 4,2 1,5 2,5 3,7 3,3 2,7 0,2 2018 2000 - 2015 0,20 0,11 0,02 0,05 0,07 0,08 0,05 0,04 0,19 0,13 -0,01 0,00 -0,01 0,00 -0,04 -0,06 Ecart R² 3var -0,05 -0,08 -0,06 0,03 0,06 0,06 0,07 -0,04 -0,03 0,02 0,08 0,08 0,08 10% 4,0 0,1 0,1 2,3 1,7 2,1 3,3 3,2 3,4 0,3 1,4 2018 2,7 4,7 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 06 11 66 13 04 83 05 48 30 84 34 93 75 40 69 33 31 26 32 64 4207 47 12 94 01 16 24 09 92 46 53 49 9559 17 73 74 85 82 23 50 62 80 61 77 18 19 76 5844 38 9163 15 03 41 08 60 1037 89 8122 65 27 8736 14 56 2852 78 21 43 55 022986 45 7088 79 51 2567 71 39 35 90 57 54 72 0,02 0,06 0,02 -0,02 -0,02 0,00 0,00 2,7 0,00 1994 0,03 -0,14 -0,19 -0,16 -0,12 -0,09 -0,06 1997 R(X1,X3) -0,36 -0,38 -0,31 -0,23 -0,17 -0,12 -0,45 -0,36 -0,27 -0,21 -0,07 -0,03 -0,12 0,01 -0,05 -0,05 -0,06 0,03 -0,03 -0,01 2012 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,16 0,30 0,12 0,25 0,00 0,08 0,21 2015 1994 1997 R(X2,X4niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 -0,15 2012 2015 2006 - 2015 5% 75 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,02 0,02 0,12 0,13 0,14 0,01 0,09 0,10 0,14 0,13 0,11 0,17 75 33 69 92 94 93 -0,07 -0,07 0,00 5% Ecart R² 2var+1niv -0,06 -0,17 -0,11 -0,08 -0,01 -0,03 -0,04 -0,06 -0,03 -0,02 0,04 0,02 0,01 33 69 9492 93 13 74 31 06 04 05 32 64 7383 40 07 84 30 34 48 01 59 11 16 26 9566 44 534924 0917 4246 12 77 91 854782 6278 37 38 6515 5063 60 35 80 61 361914 03 76 81 67 104156 86 282923 08 27 523987 18 21 45 2243 70 02 54 79 55 2571 88 72 51 57 89 90 58 68 5% 68 -5% R² = 0,72 59 7478 31 37 06 95 49 01 1676 62 44 0% 4026 67 73 91 50 8507 05 534184 77 32 80 63 42 724704 17 34 60 57451225 35 86 13 6109 64 70 7111 83 65 9029 82 5408 1018 3639680% 52 8824794614 30 28 48 55 271538 0387 21 668151 43 56 0222 19 89 23 58 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 5% 0,53 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 R(X1,X4niv) 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,11 0,09 0,04 0,05 -0,10 -0,11 -0,09 -0,08 -0,09 0,07 -0,09 0,06 -0,19 -0,16 -0,13 -0,12 -0,12 -0,12 R(X3,X4niv) -0,34 -0,23 -0,17 -0,15 -0,15 -0,15 -0,09 -0,05 -0,04 -0,06 -0,06 -0,01 -0,01 0,00 -0,04 -0,05 -0,09 -0,04 -0,05 -0,08 -0,06 0,03 0,06 0,10 0,10 0,08 R² = 0,63 0% R² = 0,62 0,03 0,09 0,09 0,08 0,16 0,14 0,12 -0,03 -0,02 0% 0,02 0% 5% 10% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 59 sur 127 Tableau 21: régression univariée de la variation du prix des logements par rapport à celle de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= EXP(% RP P Filo) Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,00 0,00 0,07 0,14 0,12 0,08 0,05 0,03 0,01 0,01 0,02 0,03 0,01 0,00 0,00 R² 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,02 0,01 0,01 0,04 0,05 0,08 0,05 0,04 3,2% 1,9% 1,4% 1,0% 0,8% 0,6% 0,01 0,6% 0,00 0,02 0,6% 1,3% 1,5% 1,2% 0,9% 0,8% 0,8% 0,8% Ecart type résidu 2,1% 1,5% 1,0% 0,9% 0,8% 0,8% 1,4% 0,8% 0,9% 0,7% 0,8% 1,0% 1,0% 1,6% 0,8% 1,1% 0,9% 0,8% 1,1% 1,0% 1,3% 2018 3% 5% 7% 8% 7% 6% 4% 4% 6% 8% 10% 7% 6% 5% 4% C 8% 11% 7% 6% 4% 4% 13% 6% 5% 3% 3% -1% 1% 0% 0% 2% 0% 0% -2% 0% 1994 0,99 0,71 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,05 1997 0,34 0,31 0,17 0,06 0,56 0,64 0,66 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,76 1,00 0,56 1,00 0,98 0,85 0,51 0,97 0,98 0,54 0,21 0,48 0,26 0,02 0,01 0,00 0,01 0,03 0,33 0,99 0,25 1% -0,22 -0,97 -3,72 -3,94 -3,02 -2,14 -1,72 -1,43 1994 0,1 0,6 2,7 3,9 3,6 2,9 2,3 1,8 m/ EXP(% RP P Filo) -1,36 -1,58 0,84 -1,56 0,02 0,90 -1,59 -0,72 0,12 0,77 -0,75 0,05 0,13 -1,30 -4,73 -0,65 -0,15 -0,71 -1,90 -2,66 1,02 -0,66 -0,42 -1,23 -2,23 -2,46 -0,11 -1,88 1997 1,0 1,1 1,3 1,7 0,8 0,7 0,7 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. EXP(% RP P Filo) 0,5 0,0 0,8 0,0 0,2 0,4 0,8 0,2 0,1 0,8 1,3 0,9 1,2 2,0 2,2 2,7 2,1 2,0 1,1 0,1 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 60 sur 127 Graphique 24 : variation du prix des logements en fonction de la variation de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale 7,0% 75 y = -0,15x + 0,04 R² = 0,00 6,5% 6,0% 5,5% 13 5,0% 84 33 69 93 94 31 06 74 04 05 92 59 80 7383 11 3432 26 30 95 64 66 40 07 48 01 16 4,5%17 44 09 47 49 12 24 91 77 46 85 78 62 4,0% 65 82 63 37 38 50 60 76 19 15 35 61 14 81 67 2303 86 36 3,5%291056 08 21 87 22 2718 28 52 41 45 70 39 71 72 25 02 54 51 79 58 55 3,0% 88 57 89 90 68 42 53 43 2,5% -0,2% -0,1% 2,0% 0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% 3.5.3. Âge de la personne de référence du ménage Les ménages de moins de 55 ans21 représentent 56 % de l'ensemble des ménages, 52 % des vendeurs de logements mais 82 % des acheteurs de logements ; les ménages de moins de 35 ans représentent 18 % des ménages, 38 % des acheteurs de logements et 14 % des vendeurs de logements. Il en résulte que les ménages jeunes sont surreprésentés parmi les acheteurs, et a fortiori parmi les acheteurs nets, et les ménages âgés sont surreprésentés parmi les vendeurs nets. L'âge seuil en deçà duquel les ménages d'une tranche d'âge sont acheteurs nets et au-delà duquel ils sont vendeurs nets est stable dans le temps. Il était de 56 ans en 2006 et de 57 ans en 2016 (graphique 26). Graphique 25 : nombre de logements achetés ou construits, et vendus, en % du nombre de ménages, en fonction de l'âge du chef de ménage, 2006 et 2016 En 2006 15% Nombre de logements achetés ou construits, ou vendus, en % du nombre de ménages en fonction de l'âge du chef de ménage Année 2006 Effet du baby-boom Logements achetés ou construits dont primo-accédants (estim.) En 2016 Logements vendus 600 000 15% Solde achetés ou construits nets des vendus Nombre de ménages (échelle de droite) Nombre de logements achetés ou construits, ou vendus, en % du nombre de ménages en fonction de l'âge du chef de ménage Année 2016 Logements achetés ou construits dont primo-accédants (estim.) Logements vendus Nombre de ménages (échelle de droite) 600 000 Solde achetés ou construits nets des vendus % du nombre de ménages 500 000 Nombre de ménages % du nombre de ménages Effet du baby-boom 500 000 Nombre de ménages 10% 400 000 10% 400 000 300 000 300 000 56 ans 57 ans 5% 200 000 5% 200 000 100 000 100 000 0% 20 30 40 50 60 70 80 90 0 Âge du chef 100 de ménage 0% 20 30 40 50 60 70 80 90 0 Âge du chef 100 de ménage Âge moyen des tranches d'âge acheteuses nettes: 34 ans (Âge moyen des primoaccédants: 34 ans également) Âge moyen des tranches d'âge vendeuses nettes: 74 ans -100 000 Pointillés: résultats sujets à surestimation Âge moyen des tranches d'âge acheteuses nettes: 35 ans (Âge moyen des primoaccédants: 34 ans) Âge moyen des tranches d'âge vendeuses nettes: 76 ans -100 000 Pointillés: résultats sujets à surestimation -5% -200 000 -5% -200 000 Source : CGEDD d'après DGFiP, SOeS, bases de données notariales, EPTB, Filocom, Fideli. On pourrait donc penser qu'une augmentation de l'âge de la population impacte négativement la variation du prix des logements. Néanmoins, lorsque nous ajoutons à la régression de référence un régresseur représentatif de la variation de l'âge de la population du département, nous trouvons que son coefficient, à partir de 2000, est peu significatif. Pour les périodes commençant avant 2000, il est significatif mais positif. 21 Au sens de l'âge de la personne de référence du ménage, ou par abus du chef d ménage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 61 sur 127 Par ailleurs, nous n'obtenons pas un meilleur résultat en substituant dans la régression de référence au taux de chômage le revenu des seuls ménages âgés de 25 à 55 ans22 plutôt que le revenu de l'ensemble des ménages ; le coefficient de détermination est plutôt légèrement diminué. En conclusion nous n'avons pas mis en évidence de concomitance entre la variation du prix des logements et le vieillissement, ni d'amélioration de la concomitance entre le prix des logements et le revenu par ménage par restriction de ce dernier aux tranches d'âge acheteuses, compte tenu des autres variables contrôlées dans les régressions. Nos autres tentatives d'introduction d'autres variables lies à l'âge n'ont pas été plus fructueuses. Compte tenu des limites de notre approche, cela n'exclut pas que d'autres concomitances puissent être mises en évidence. 3.5.4. Nationalité des acheteurs et de la population Les achats par les étrangers et la présence d'étrangers dans la population sont parfois présentés comme un facteur déterminant des variations du prix des logements. L'Annexe 5 présente des résultats relatifs à l'ajout d'un régresseur qui les retrace. Il convient de distinguer différentes catégories d'étrangers, selon qu'ils sont originaires de pays à fort ou faible PIB par habitant et selon qu'ils sont résidents ou non résidents. Les proportions de ces différentes catégories sont très variables selon que l'on considère les départements d'Ile-de-France et quelques autres grands départements d'une part et les départements ruraux d'autre part. Cela rend délicate l'interprétation des résultats. L'Annexe 5 conclut que, sous cette réserve, et sous réserve d'exceptions localisées et temporaires dont nos régressions ne peuvent par nature rendre compte, ces résultats ne mettent pas en évidence de corrélation significative entre l'évolution du prix des logements et la part des différentes catégories d'étrangers parmi les acheteurs et dans la population, au-delà d'une corrélation constatée dans la période 1994-2000, qui résulte de la distribution des achats par les étrangers et de la population étrangère et ne peut être interprétée en termes causaux. 3.5.5. Autres régresseurs Nous avons ajouté à la régression de référence des régresseurs supplémentaires, en niveau et dans certains cas en variation : indicateur de Gini, part des salaires dans le revenu, type urbain, divortialité, criminalité, température ou autre régresseur climatique23. Aucun de ces régresseurs n'accroît sensiblement le coefficient de détermination R² et n'est associé à un coefficient significatif et stable sur la plupart des sous-périodes. Le signe du coefficient est souvent différent selon que la sous-période commence avant ou après 2000. Par ailleurs, ces régresseurs sont souvent fortement corrélés avec certains régresseurs de la régression de référence, notamment la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale. Certains régresseurs accroissent sensiblement le coefficient de détermination sur la période antérieure à 2000, mais cela provient de qu'ils sont très différenciés entre Ile-de-France et grands départements urbains d'une part et autres départements d'autre part, segmentation qui recouvre la différenciation de l'évolution du prix des logements pendant cette période de « sortie de crise » (cf. § 3.2 et § 3.4). Pour les périodes antérieures à 2009. Il nous manquait des données pour effectuer le calcul sur les périodes postérieures à 2009. 22 Nous ne considérons que le niveau des régresseurs climatiques, non leur variation dans le temps, qui ne conduit jamais à des résultats significatifs, la période considérée (24 années) étant trop courte pour cela. 23 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 62 sur 127 4. Restriction à des sélections de départements On peut se demander si les résultats des régressions sont sensibles à une restriction de leur champ. Nous avons testé des restrictions à l'Ile-de-France, à la province, et aux huit groupes de départements figurant dans le Tableau 22. Les résultats figurent en Annexe 6. Tableau 22 : groupes de sélections Les plus urbains Groupe Zonage AB1B2C le plus avantageux A Revenus les plus élevés Prix les plus élevés Les plus ruraux Groupe Zonage AB1B2C le moins avantageux B Revenus les plus faibles Prix les plus bas Les coefficients de détermination R² obtenus sur les départements d'Ile-de-France sont très élevés, mais compte tenu de la structure concentrique de cette sélection, qui engendre de nombreuses colinéarités entre les séries utilisées, l'interprétation des résultats obtenus sur cette seule région est délicate. Sur la province, les résultats sont voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, sauf sur la période antérieure à 2000, durant laquelle le prix des logements avait évolué de manière très spécifique en Ile-de-France. Sur les sélections du groupe A, les résultats sont également voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, à cela près que, dans l'approche en variation, la proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort corrélée avec la variation du prix des logements mais ne ressort pas significative dans la régression de référence, en raison de colinéarités. Sur les sélections du groupe B, en revanche, les résultats s'écartent davantage de ceux obtenus sur l'ensemble des départements. Dans l'approche en niveau, les coefficients de détermination diminuent, tant dans la régression par rapport au revenu que dans la régression de référence. Surtout, dans l'approche en variation, la corrélation est meilleure avec la croissance du parc ou celle de la population qu'avec leur différence. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 63 sur 127 5. Interprétation des résultats, approfondissements possibles limites et 5.1. Interprétation des résultats Corrélation n'étant pas causalité, il n'est pas possible d'interpréter les concomitances mises en évidence comme signalant nécessairement des causalités univoques (cf. § 1.2). Néanmoins, il se trouve que, tant dans l'analyse en niveau (§ 2) que dans l'analyse en variation (§ 3), les régresseurs avec lesquels la variation du prix des logements a été le plus concomitante (ceux de la régression de référence) peuvent en général donner lieu, au moins qualitativement, à interprétation causale. Ainsi, si l'on considère le niveau du prix des logements, il est conforme à l'intuition que la température ou le caractère littoral est un facteur d'attractivité d'un département. Par ailleurs, dans ces deux cas, on peut exclure la causalité inverse : le niveau des prix dans un département ne peut influer sur la température ou le caractère littoral du département. La forte corrélation dans l'espace entre prix des logements et revenu par ménage est plus délicate à interpréter : elle peut signaler une influence du prix du logement sur le revenu des occupants (un ménage à bas revenu n'ayant pas les moyens d'acheter, ou de louer, un logement cher) mais aussi une causalité inverse (les ménages préférant avoir des voisins aisés, par exemple parce que cela est corrélé avec un bon niveau des établissements d'enseignement locaux24) ou la présence d'une causalité tierce (les aménités offertes par le département) influençant à la fois le revenu des habitants et le prix des logements. Si l'on considère les variations du prix des logements, les deux premiers régresseurs de la régression de référence sont cohérents avec deux causalités a priori vraisemblables : le rapport de l'offre et de la demande physiques, et la situation financière des ménages. Le troisième régresseur est moins intuitif mais peut être interprété causalement, comme une mesure de l'impact différent de l'environnement financier selon que l'on considère les logements achetés par les ménages aux fins d'occupation à titre de résidence principale et les autres logements. En effet, l'environnement financier ne joue pas de la même façon pour les achats de logements aux fins d'occupation à titre de résidence principale par le propriétaire et aux fins d'investissement locatif ou à titre de résidence secondaire. Pour sa première résidence principale (environ 35 % du nombre et 40 % du montant des achats de logements), l'environnement financier influe via le montant empruntable pour une mensualité donnée, sur une durée également donnée au moment de l'achat, soit environ 15 ans avant 2000 et 20 ans depuis 2010. Pour l'achat de ses résidences principales suivantes (également environ 35 % du nombre et 40 % du montant des achats de logements), un ménage est beaucoup moins sensible au niveau du prix des logements puisque la revente de sa résidence principale précédente lui permet d'en neutraliser en grande partie les fluctuations (sous réserve des hétérogénéités du niveau et des fluctuations du prix des logements). On peut donc penser que ces opérations contribuent moins à la formation des prix. Si le ménage effectue un investissement locatif (environ 20 % du nombre et 13 % du montant des achats de logements), il le valorise comme une rente perpétuelle (obligation à maturité infinie) dont on peut penser que le coupon est, au moins en partie, indexé sur l'inflation, et l'arbitre contre les placements concurrents, assurance-vie principalement, à maturité finie. La sensibilité du montant empruntable par rapport au taux d'intérêt augmentant avec la maturité, on peut penser que la baisse des taux d'intérêt a davantage revalorisé les logements locatifs que les logements occupés par leur propriétaire, et les résultats des régressions confortent cette hypothèse. Ce facteur joue cependant sans doute surtout à un niveau géographique plus fin que le département. 24 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 64 sur 127 Enfin, si le ménage achète une résidence secondaire (environ 10 % du nombre et 7 % du montant des achats de logements), son comportement nous semble plus difficile à modéliser25, mais plus proche de celui de l'investisseur que de celui du propriétaire occupant. Ces considérations permettent également d'interpréter le fait que ce régresseur ressort significatif dans la régression de référence en niveau uniquement pendant la deuxième moitié de la période étudiée, c'est-à-dire pendant la période où le niveau des taux d'intérêt a été particulièrement bas et donc où la différenciation de l'effet de l'environnement financier sur les logements des différents statuts d'occupation a été la plus forte. Les résultats relatifs aux autres régresseurs sont en général plus difficiles à interpréter. Le lien (positif) du prix des logements avec le revenu par ménage dans les départements voisins (§ 2.6) est conforme à l'intuition. Les considérations causales permettent d'interpréter les résultats qualitativement (c'est-à-dire d'interpréter le caractère significatif et le signe des coefficients). En revanche elles ne permettent pas en général de les interpréter quantitativement (c'est-à-dire d'expliquer l'ampleur des coefficients). Par exemple, dans l'analyse en niveau, bien qu'il soit conforme à l'intuition que la température influe sur le niveau du prix des logements, il était difficile, sans faire le calcul, de prévoir l'ampleur de la concomitance (une fois neutralisée la concomitance avec le revenu dans le département) et de prévoir que d'autres régresseurs (par exemple le type urbain ou la surface) ressortiraient moins significatifs ou non significatifs dans la même régression. 5.2. Limites et approfondissements possibles Bien que l'outil que nous avons utilisé, la régression linéaire, soit simple, il permet de mettre en évidence les concomitances décrites ci-dessus. La plupart peuvent être interprétées simplement, au moins qualitativement. Il demeure cependant un ensemble de questions. Par exemple : pourquoi, alors que dans l'approche en niveau le revenu par ménage fournit de meilleurs résultats que le taux de chômage, est-ce l'inverse dans l'approche en variation (cf. § 3.5.1.2) ? pourquoi, dans l'approche en variation, la variation relative du nombre de résidences secondaires fournit-elle de meilleurs résultats que la variation absolue de la proportion de résidences secondaires (cf. § 3.5.1.1.2, Tableau 13 et Tableau 14) ? pourquoi, dans l'approche en niveau, le coefficient de détermination de la régression par rapport au revenu par ménage est-il plus faible au milieu des années 2000, et pourquoi l'ajout de la température l'améliore-t-il particulièrement au même moment ? est-il possible, dans l'approche en variation, de construire un modèle permettant d'expliquer la valeur du coefficient de la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale ? - - - Des investigations supplémentaires seraient nécessaires pour apporter des réponses à ces questions. Par ailleurs, bien que nous ayons testé un ensemble assez vaste de régresseurs, peut-être avons-nous omis des régresseurs plus efficaces. Nous n'avons pas testé l'autocorrélation spatiale du prix des logements, qui est bien établie à un niveau géographique plus fin mais est peut-être moins prononcée au niveau départemental sauf exception. Bien que nous ayons porté attention à la stabilité des résultats sur la période étudiée, le risque de « data mining » ne peut être totalement écarté. La singularité des résultats obtenus pour les périodes débutant avant 2000 illustre la prudence avec laquelle on doit considérer des résultats obtenus sur Le poids élevé des étrangers,qui souvent empruntent dans leur propre pays, complique par ailleurs la modélisation des achats de résidences secondaires. 25 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 65 sur 127 une période de 24 années seulement (1994-2018). Il sera utile d'actualiser les régressions pour les années postérieures à 2018. Une rétropolation des indices de prix départementaux avant la création des bases notariales pourrait être possible dans la plupart des départements jusqu'en 1980. Cela permettrait d'étendre la période étudiée aux années 1980-1994. On disposerait alors d'une période d'au moins 40 années (19802020). Cela permettrait notamment de caractériser la « crise » de 1990 (cf. § 3.2). Des méthodes plus efficaces que la régression linéaire simple pourraient être employées, notamment des méthodes combinant les approches en niveau et en variation que nous avons distinguées et intégrant des décalages temporels qui permettraient de tester des relations de précession au-delà des simples concomitances, comme des modèles de type Arima vectoriels. Nous avons subdivisé le territoire en départements. Ce découpage présente plusieurs avantages : couverture exhaustive du territoire, effectif (presque cent unités) suffisant pour le nombre de régresseurs utilisé (au plus cinq ou six), écart de taille entre la plus grande et la plus petite subdivision relativement faible (de l'ordre de 10), disponibilité d'indices de prix (nets d'effets de structure) sur chaque subdivision. D'autres découpages pourraient être utilisés, par exemple une autre partition26 du territoire, ou un découpage en agglomérations27 qui cependant ne présente pas ces avantages. Jacques Friggit Ingénieur général des ponts, des eaux et des forêts Au sens mathématique de découpage couvrant l'ensemble du territoire (contrairement, par exemple, à un ensemble d'agglomérations, qui ne couvre pas les zones rurales). 26 Cf. « Prix des logements en France : quels facteurs expliquent leur disparité au sein et entre les aires urbaines », Bruno Vermont, MEDDE/CGDD/SEEIDD/MA3, « Etudes et documents », mars 2015, qui fait état d'élasticités de la variation du prix des logements par rapport à celles du parc (sur les 100 principales agglomérations) et du taux de chômage voisines de celles que nous obtenons. 27 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 66 sur 127 Annexes Annexe 1. Annexe 2. Annexe 3. Prix par logement ou prix par m² Résidences secondaires Variante logarithmique de la régression du niveau du prix des logements 68 70 72 Annexe 4. Variantes pour le cinquième régresseur dans la régression du niveau du prix des logements 76 Annexe 5. Annexe 6. Annexe 7. Annexe 8. Nationalité des acheteurs et de la population dans l'approche en variation Restriction à des sélections de départements Variables et sources Lettre de mission 91 96 121 125 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 67 sur 127 Annexe 1. Prix par logement ou prix par m² Outre le prix par logement, le prix par m² est fréquemment utilisé. Dans le § 3, où nous régressons la variation d'un indice de prix des logements, corrigé des effets de structure liés à la surface, la question du choix entre ces deux agrégats ne se pose pas. En revanche, dans le § 2, où nous régressons le niveau du prix moyen des logements, cette question se pose. D'un département à l'autre, les hiérarchies du prix par logement moyen et du prix par m² moyen sont voisines (Cartes 11) mais le second est plus différencié que le premier (Graphiques 26). Cartes 11 : comparaison des prix par logement et des prix par m², 2008 Prix par logement moyen (k) Prix par m² moyen () Prix par logement (k) 2008 191 à 358 162 à 191 138 à 162 122 à 138 94 à 122 (18) (19) (20) (16) (21) Prix par m² (euros) 2008 2 360 à 6 640 1 910 à 2 360 1 510 à 1 910 1 310 à 1 510 920 à 1 310 (18) (18) (19) (17) (22) Graphiques 26 : comparaison des écarts types relatifs du prix par logement moyen et du prix par m² moyen Prix par logement moyen Prix par m² moyen Ecart type relatif de Y 70% 60% 50% 40% Ecart type relatif de Y 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 1990 30% 20% 10% 0% 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Dans la régression linéaire simple par rapport au revenu, le prix par logement moyen fournit un meilleur coefficient de détermination R² que le prix par m² moyen. C'est la raison pour laquelle nous avons privilégié le premier. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 68 sur 127 Lorsque l'on ajoute la température, la variable spécifique aux départements 06, 83 et 84, le caractère littoral et la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, les deux mesures du prix conduisent à des coefficients de détermination R² équivalents (Graphiques 27), mais l'erreur de prévision demeure plus élevée dans le cas du prix par m² moyen que dans celui du prix par logement moyen (Graphiques 28). Graphiques 27 : comparaison des coefficients de détermination R² des régressions du prix par logement moyen et du prix par m² moyen Régression du prix par logement moyen R² 1,00 0,90 0,80 0,70 Régresseurs Revenu par ménage Régression du prix par m² moyen R² 1,00 0,90 0,80 0,70 Régresseurs Revenu par ménage Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Ajout de la température 0,60 0,50 Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 0,10 0,00 1990 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 NB : dans la régression du prix par m² moyen, les contributions des différents régresseurs, au fur et à mesure qu'ils sont ajoutés, dépendent moins de l'année considérée (que dans la régression du prix par logement moyen). La contribution de la proportion de logements occupés par le propriétaire ressort particulièrement élevée, mais est très sensible aux choix des autres régresseurs. Par exemple, elle diminue fortement si l'on remplace le caractère littoral par la surface par logement (qui est très corrélée avec la proportion de logements occupés par leur propriétaire : R=0,75 à 0,81). Graphiques 28 : comparaison des erreurs relatives de prévision des régressions du prix par logement moyen et du prix par m² moyen Régression du prix par logement moyen Régression du prix par m² moyen 40% 35% 30% 25% 20% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) 40% 35% 30% 25% 20% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) 15% 10% 5% 0% 1990 15% 10% 5% 2000 2010 2020 0% 1990 2000 2010 2020 NB : EMP(Y ;X1) est l'erreur de prévision de la régression par rapport au seul revenu par ménage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 69 sur 127 Annexe 2. Résidences secondaires Nous présentons ici quelques résultats relatifs aux résidences secondaires. Tant la proportion de résidences secondaires (Carte 12) que la variation dans le temps de leur nombre (Carte 13) ont été très différenciées d'un département à l'autre. La variation a été particulièrement différenciée dans les départements où la proportion de résidences secondaires est faible (Graphique 29). Néanmoins, la hiérarchie des proportions de résidences secondaires a été assez stable dans le temps (Graphique 30). La variation du nombre de résidences secondaires a été très peu corrélée avec celle du nombre de logements total (Graphiques 31). Carte 12 : proportion de résidences secondaires en 2008 Proportion de RS 2008 0,119 à 0,396 (30) 0,06 à 0,119 (32) 0,015 à 0,06 (32) Variation du % de RS 1997-2015 0,0082 à 0,0328 (30) 0,0022 à 0,0082 (32) -0,0142 à 0,0022 (32) Source : CGEDD d'après Filocom. Carte 13 : variation du nombre de résidences secondaires de 1997 à 2015 Variation du % de RS 1997-2015 0,0082 à 0,0328 (30) 0,0022 à 0,0082 (32) -0,0142 à 0,0022 (32) Source : CGEDD d'après Filocom. Graphique 29 : variation annuelle moyenne du nombre de résidences secondaires de 1994 à 2018 en fonction de la proportion de résidences secondaires en 2008 3% 93 y = 0,01x + 0,00 R² = 0,01 2% 57 92 94 59 31 84 32 16 40 56 64 17 74 65 67 85 88 24 50 22 68 62 33 2675 29 11 47 90 12 15 46 52 54 30 86 82 23 69 44 53 35 9578 13 79 09 14 06 76 19 34 66 07 91 63 21 87 83 51 71 80 38 36 37 81 39 61 4908 25 70 5% 03 10% 15% 25% 58 43 20% 01 18 55 10 72 27 41 6042 45 89 28 77 02 1% 73 05 48 04 0% 0% 30% 35% 40% -1% -2% Source : CGEDD d'après Filocom. Variations logarithmiques. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 70 sur 127 Graphique 30 : proportion de résidences secondaires en 2015 en fonction de la proportion de résidences secondaires en 1995 40% 35% Proportion de résidences secondaires en 2015 en fonction de la proportion de résidences secondaires en 1995 05 30% 73 48 04 25% 23 15 17 46 65 56 14 12 40 07 43 34 22 58 19 89 66 09 11 74 85 83 06 20% 15% 24 50 30 64 29 10% 5% 36 61 39 75 44 32 41 88 63 87 52 3370 18 84 26 80 38 71 16 03 81 27 28 35 82 6286 5321 01 79 55 4737 10 45 72 92 76 25 31 42 08 77 13 02 60 94 7851 67 57 68 49 939069 9591 5954 0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% Source : CGEDD d'après Filocom. Graphiques 31 : Variation annuelle moyenne du nombre de résidences secondaires en fonction de celle du nombre de logements 1994-2018 4,0% 3,5% 3,0% 93 2000-2015 4,0% 3,5% y = 0,67x - 0,00 R² = 0,09 3,0% 2,5% 2,0% 92 94 59 16 84 32 40 64 56 17 74 65 85 22 67 50 62 24 68 73 26 33 29 11 47 46 12 90 05 30 82 44 35 53 86 14 95 09 48 79 13 69 34 66 07 63 91 21 0483 80 37 81 38 49 25 1,0% 1,5% 01 92 93 59 y = 0,62x + 0,00 R² = 0,06 84 31 2,5% 2,0% 57 94 95 16 75 57 1,5% 1,0% 75 88 1,5% 31 1,0% 0,5% 0,0% 0,0% -0,5% -1,0% -1,5% 52 23 58 54 78 76 19 06 87 51 36 71 61 39 08 70 0,5% 03 43 18 55 10 72 41 42 60 45 89 28 02 15 0,5% 0,0% 2,0% 0,0% -0,5% -1,0% 52 23 36 0803 56 32 33 17 50 22 78 62 79 24 26 65 29 12 91 68 47 86 54 46 73 11 53 30 35 88 76 44 05 06 21 90 14 87 63 15 49 51 66 38 19 09 34 8307 37 48 80 04 81 61 39 71 70 43 69 67 13 64 40 82 74 85 58 0,5% 18 55 42 89 02 25 1,0% 10 72 60 45 01 1,5% 2,0% 27 77 28 41 27 77 -1,5% Source : CGEDD d'après Filocom, Sitadel, Insee. NB : variations logarithmiques. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 71 sur 127 Annexe 3. Variante logarithmique de la régression du niveau du prix des logements Dans cette annexe nous considérons dans la régression non le prix moyen des logements et le revenu par ménage, mais leur logarithme (modèle mixte A, par opposition au modèle B, linéaire cf. § 2.1). Le Tableau 2, les Graphiques 6 et les Graphiques 7 du modèle linéaire deviennent, dans ce modèle mixte, respectivement le Tableau 23, les Graphiques 32 et les Graphiques 33 ci-après. Les coefficients de détermination R² sont un peu plus faibles que dans le modèle linaire. Les pentes des régresseurs autres que le revenu peuvent être interprétées comme des pourcentages du prix. On lit ainsi dans le Tableau 23 que, à autres régresseurs identiques (et notamment à revenu moyen dans le département identique), le prix des logements est: - plus élevé de 2 % dans les années 1990, puis de 4 à 5 %, dans des départements où la température est plus élevée d'un degré, - plus élevé d'environ 30 % avant 2004, puis d'environ 20 %, dans les départements 06, 83 et 84, - plus élevé de 5 % avant 2004 (avec une fiabilité faible) puis de 10 % à partir de 2005 dans les départements littoraux, - moins élevé de 0,4 % en 2010, 0,6 % de 2011 à 2013 puis 0,7 % à partir de 2014 lorsque la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire augmente de 1 point. Encadré : notations dans les tableaux et graphiques Ymoy non pondéré : moyenne non pondérée des prix moyens des logements dans les différents départements, en milliers d'euros. % RP P Filo : proportion de logements occupés à titre de résidence principale par leur propriétaire m : pentes des régresseurs (en rouge lorsque le T de Student est >2). T et T Stud : T de Student (en gras lorsqu'il est >2). C : constante de la régression. R²(Y, X1) : R² de la régression par rapport au premier régresseur (revenu par ménage). EMP : erreur moyenne de prévision, égale à l'écart type du résidu. Ecart type résidu (Y, X1) et EMP(Y, X1) : erreur moyenne de prévision, égale à l'écart type du résidu de la régression par rapport au premier régresseur (revenu par ménage). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 72 sur 127 Tableau 23 : comme le Tableau 2 mais dans le modèle mixte A (c'est-à-dire en considérant non le prix des logements et le revenu mais leur logarithme) Log de Y et X1? oui Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= Dummy 06 83 84 X4= DEPlittoral X5= % RP P Filo Ymoy non pondéré 1994 64 Ecart type LNYm 31% R² 0,85 m/ REVmontant 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 65 29% 67 26% 68 26% 70 25% 76 24% 82 25% 87 25% 95 25% 104 26% 119 27% 136 27% 151 27% 160 27% 160 28% 149 27% 157 28% 162 30% 161 32% 159 32% 156 32% 156 33% 157 33% 160 34% 159 35% 2,1 0,87 0,88 0,89 0,89 0,89 0,88 0,86 0,86 0,84 0,85 0,87 0,88 0,89 0,89 0,90 0,91 0,92 0,92 0,93 0,93 0,92 0,92 0,91 0,91 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,6 1,6 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,8 1,9 2,0 2,0 2,0 2,1 2,1 2,1 2,2 2% 26% 3% -9% 0,81 0,06 11% 12% -2% 0,00 -2 23,2 2,2 3,7 1,2 0,4 m/ Température 2% m/ Dummy 06 83 84 3 3 % m/ DEPlittoral m/ % RP P Filo 2% -6% 0,79 0,06 12% 14% -2% 0,00 -3 21,4 2,0 4,1 0,5 0,3 1% 2% 25% 28% 5% -17% 0,82 0,07 9% 11% -2% 0,00 -2 24,5 1,9 4,1 2,0 1,0 5% 6% 0,79 0,10 9% 12% -3% 0,00 -2 25,3 3,4 5,0 2,2 0,4 2% 36% 4% 7% 0,78 0,11 9% 12% -3% 0,00 -2 25,2 2,5 6,5 2,0 0,5 2% 34% 4% 20% 0,78 0,10 8% 11% -3% 0,00 -1 24,8 2,6 6,2 1,9 1,3 2% 33% 4% 22% 0,76 0,12 9% 12% -3% 0,00 -1 23,2 3,4 5,7 1,9 1,3 3% 33% 4% 34% 0,74 0,12 9% 13% -3% 0,00 -1 22,0 3,5 5,4 1,8 2,0 3% 29% 6% 42% 0,72 0,14 10% 13% -4% 0,00 -2 21,3 4,3 4,7 2,2 2,3 4% 30% 6% 44% 0,69 0,15 11% 15% -4% 0,00 -2 19,6 4,4 4,3 2,2 2,2 5% 28% 9% 14% 0,66 0,18 11% 16% -5% 0,00 -2 19,5 5,3 4,0 3,1 0,7 5% 23% 10% -8% 0,66 0,20 10% 16% -6% 0,00 -1 20,6 6,3 3,5 3,8 0,4 5% 22% 11% -17% 0,69 0,19 10% 15% -6% 0,00 -1 21,8 5,9 3,5 4,4 0,9 4% 24% 11% -30% 0,69 0,19 10% 15% -6% 0,00 -1 22,3 5,7 3,9 4,4 1,7 4% 25% 12% -32% 0,69 0,20 9% 16% -6% 0,00 -1 23,0 5,8 4,2 4,8 1,8 4% 23% 11% -32% 0,72 0,19 9% 15% -6% 0,00 -1 24,8 6,1 4,1 4,8 1,9 4% 23% 11% -4 0 % 0,74 0,16 9% 14% -6% 0,00 -2 25,4 5,4 3,9 4,8 2,4 4% 22% 11% -5 7 % 0,75 0,17 9% 15% -6% 0,00 -2 26,7 5,8 3,7 4,8 3,3 5% 19% 12% -6 0 % 0,75 0,17 9% 16% -7% 0,00 -2 27,7 6,6 3,3 4,9 3,4 5% 17% 11% -6 4 % 0,76 0,17 9% 16% -7% 0,00 -2 28,6 6,9 3,0 4,9 3,8 5% 18% 12% -7 2 % 0,75 0,18 9% 16% -7% 0,00 -3 28,6 6,8 3,0 5,2 4,2 5% 18% 11% -7 7 % 0,75 0,17 9% 17% -7% 0,00 -3 27,8 6,8 2,9 4,6 4,3 5% 18% 12% -7 3 % 0,74 0,18 10% 17% -7% 0,00 -3 27,1 6,6 2,9 4,9 4,0 5% 16% 14% -7 7 % 0,72 0,19 10% 18% -8% 0,00 -3 25,6 6,5 2,4 5,3 3,9 6% 14% 16% -6 7 % 0,71 0,19 11% 19% -8% 0,00 -3 24,6 6,6 2,0 5,5 3,2 Ne pas effacer cet encadré R²( Y, X1) Nbvar 5 Gain de R² =R²- R²(Y;X1) Ybis LNPrixmoymontant Ecart type résidu rel X1bis LNREVmontant (Ecart type résidu rel (Y;X1)) Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. Dummy 06 83 84 Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. % RP P Filo X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température 1994 Prixmoymontant 0,89 Température -0,04 Dummy 06 83 84 0,02 DEPlittoral -0,10 % RP P Filo -0,14 Prixmoymontant 0,14 Dummy 06 83 84 0,40 DEPlittoral % RP P Filo Prixmoymontant DEPlittoral % RP P Filo Prixmoymontant % RP P Filo Prixmoymontant 0,35 -0,15 0,24 0,19 -0,23 0,00 -0,06 -0,20 1995 0,90 -0,05 0,01 -0,11 -0,14 0,14 0,40 0,35 -0,16 0,22 0,19 -0,23 0,01 -0,06 -0,20 1996 0,90 -0,06 0,00 -0,12 -0,13 0,13 0,40 0,35 -0,16 0,22 0,19 -0,23 0,03 -0,06 -0,22 1997 0,89 -0,06 0,00 -0,12 -0,14 0,19 0,40 0,35 -0,17 0,26 0,19 -0,23 0,06 -0,07 -0,19 1998 0,88 -0,07 -0,01 -0,11 -0,14 0,16 0,40 0,35 -0,17 0,30 0,19 -0,23 0,05 -0,07 -0,19 1999 0,88 -0,06 0,01 -0,11 -0,16 0,17 0,40 0,35 -0,17 0,30 0,19 -0,23 0,06 -0,07 -0,18 2000 0,87 -0,05 0,02 -0,10 -0,16 0,22 0,40 0,35 -0,18 0,32 0,19 -0,23 0,08 -0,07 -0,18 2001 0,86 -0,03 0,03 -0,09 -0,17 0,23 0,40 0,35 -0,18 0,32 0,19 -0,23 0,09 -0,08 -0,15 2002 0,85 -0,02 0,04 -0,09 -0,17 0,28 0,40 0,35 -0,19 0,31 0,19 -0,23 0,12 -0,08 -0,14 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0,83 0,81 0,81 0,83 0,83 0,83 0,85 0,86 0,86 0,87 0,87 0,87 0,87 0,86 0,85 0,84 -0,01 0,00 0,01 0,02 0,02 0,02 0,02 0,03 0,02 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04 0,04 0,05 0,05 0,05 0,05 0,06 0,06 0,06 0,06 0,05 0,05 0,04 0,04 0,03 0,03 -0,08 -0,08 -0,07 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,07 -0,07 -0,07 -0,07 -0,07 -0,17 -0,17 -0,16 -0,17 -0,17 -0,17 -0,18 -0,19 -0,19 -0,19 -0,19 -0,20 -0,20 -0,21 -0,21 -0,21 0,31 0,37 0,41 0,40 0,39 0,39 0,38 0,36 0,36 0,36 0,36 0,35 0,35 0,35 0,36 0,37 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,35 -0,19 0,32 0,19 -0,22 0,13 -0,09 -0,14 0,35 -0,20 0,34 0,19 -0,23 0,20 -0,09 -0,21 0,35 -0,20 0,34 0,19 -0,23 0,23 -0,10 -0,26 0,35 -0,21 0,33 0,19 -0,23 0,24 -0,11 -0,28 0,35 -0,21 0,34 0,19 -0,23 0,23 -0,12 -0,31 0,35 -0,22 0,35 0,19 -0,23 0,25 -0,12 -0,31 0,35 -0,22 0,34 0,19 -0,23 0,24 -0,13 -0,32 0,35 -0,23 0,32 0,19 -0,23 0,22 -0,13 -0,34 0,35 -0,23 0,31 0,19 -0,23 0,22 -0,14 -0,37 0,35 -0,23 0,30 0,19 -0,23 0,22 -0,15 -0,37 0,35 -0,22 0,29 0,19 -0,23 0,21 -0,15 -0,38 0,35 -0,22 0,29 0,19 -0,23 0,22 -0,15 -0,39 0,35 -0,22 0,28 0,19 -0,23 0,21 -0,15 -0,40 0,35 -0,22 0,28 0,19 -0,23 0,22 -0,16 -0,40 0,35 -0,22 0,27 0,19 -0,23 0,24 -0,16 -0,40 0,35 -0,22 0,26 0,19 -0,23 0,26 -0,16 -0,39 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température Dummy 06 83 84 X3X4 Dummy 06 83 84 X3X5 Dummy 06 83 84 DEPlittoral X4X5 DEPlittoral % RP P Filo Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 73 sur 127 Graphiques 32 : comme les Graphiques 6 mais dans le modèle mixte A (c'est-à-dire en considérant non le prix des logements et le revenu mais leur logarithme) 1,00 40% 0,95 0,90 0,85 R² 35% 30% 25% 20% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) 0 1990 -1 -1 C 2000 2010 2020 0,80 0,75 -2 -2 -3 15% 10% R² R²( Y, X1) 0,70 0,65 1990 2,5 5% -3 2000 2010 2020 m T -4 2000 2010 2020 m T 0% 1990 7% m/ REVmontant 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 1990 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m/ Température 6% 5% m/ Dummy 06 83 84 40% 30% 4% 3% 2% 1% 0% 1990 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 20% 10% 0% 1990 2000 2010 2020 2000 2010 2020 m T 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 1,00 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 Corrélns croisées m/ DEPlittoral 20% 15% 10% m/ % RP P Filo 2000 X1X3 X2X4 X4X5 2010 X1X4 X2X5 2020 5% X1X2 X2X3 X3X5 X1X5 X3X4 0% 1990 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 60% 40% 20% 0% -20%1990 -40% -60% -80% -100% 2000 2010 20 18 16 14 12 2020 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 74 sur 127 Graphiques 33 : comme les Graphiques 7 mais dans le modèle mixte A (c'est-à-dire en considérant non le prix des logements et le revenu mais leur logarithme) Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 93 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 93 1994 53 32 46 15 173574 30 56 24 93 82 50 57 22 64 47 90 01 613421 8751 438114 84 9278 0740 120576 67 77 0444 39 95 486225 68 94 75 59 54 7173 31 86 8837 72 29 0349 33 6983 06 26 41 85 45 10 42 50 38 23 368927 60 100 91 150 16 13 79 65 55 02 58 70 80 08 0963 18 52 28 19 11 66 2000 2003 2006 2012 93 2430 62 17 94 3260 56 59 37 0846 84 4382 95 26 27 49 64 07 69 02057377 57 44 488151 01 83 61 76 8841 38 33 4785 7022 67 91 54 12 45 7925 1374 78 92 50 650 35 7228 1516 14 42 0390 40 09821 200 19 63 86 29 11 52896634 400 87 71 10 04 2353 31 3639 06 55 58 68 18 2015 2018 0,30 0,20 0,10 0,00 -0,10 0 -0,20 0,30 0,20 0,10 0,00 200 -0,10 0 -0,20 -0,30 57 46 30 3293 01 17 07 82 24 64 90 4737 62 485056 74 49 60 1222 35 84 085451 76 4381 2767 94 05 5944 042638 77 52 1413 87 40 15882545 83 86 7173 68 23 61734 33 95 06 9278 5322169 39 6541 31 70 29 42 100 50 19 28 91 150 75 200 89 85 16 79 02 03 80 58 10 1163 66 55 36 0918 0,20 0,10 0,00 250 -0,10 0 -0,20 -0,30 -0,30 -0,40 -0,50 57 30 93 46 32 432417 01 82 6226 84 0847 6474 90 56 48 703744 94 54 4013 49 22 35 15505160 83 59 69 81 38 520727 04 887645 92 75 0273 16 12 3433 77 61 14 67 95 71 21 68 53 87 28 86 41 78 72 0589 31 100 200 4285 5839 5525 80 19 65 0910 0379 63 91 06 11 29 2336 18 66 0,20 0,10 0,00 300 -0,10 0 -0,20 -0,30 93 3217 46 60 74 82 01 48243064 73 436256 84 07 5726 47 27 024938 94 59 37 81 4077 1505284495 83 22 085451 69 04 76 9085 13 89 35 41 5014 0925 673391 61 21 70 66 53 45 78 87 92 42 71 12 10072 6831 300 8811 200 23 19 86 39 10 03 80 5265 5816 55 29 06 3663 34 79 18 0,20 0,10 0,00 400 75 500 -0,10 0 -0,20 -0,30 0,10 0,00 600 -0,10 0 -0,20 -0,30 75 6237 59 8130 95 94 32 6084 82 17 0824 26 64 05 73 4846564477 70 49 02 27 69 43 54 67 33 8841 38 01 28 57 4785 727635 0907 40 4245 612251 91 83 80 8621 1229 65 1589 14 74 78 87 04 53 71 031625 200 36 11 31 10050 34 13 300 10 1863 79 39 06 5219 66 55 90 68 58 23 0,10 0,00 92 400 500 -0,10 0 -0,20 -0,30 62 60 94 07 84 59 082437 1769 32 30 95 2767 33 43 05 3864 02 49 73 7082 56 40 88 8126 44 48 465135 77 83 28 095485 4221 037245 0191 76 614157 22 108014 63 47 71 89 86 65 8704 79 53 12 25 100 50 6831 13 74 78 400 92 500 300 18 29 36 39 34 52 16 200 55 11 5819 06 66 15 90 23 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 75 sur 127 Annexe 4. Variantes pour le cinquième régresseur dans la régression du niveau du prix des logements Nous qualifierons « régresseurs de base » les quatre régresseurs : - revenu par ménage, - température, - variable spécifique aux départements 06, 83 et 84, - et le caractère littoral. Nous avons vu au § 2.4 que lorsqu'on ajoute à ces quatre régresseurs un cinquième régresseur, la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, il ressort significatif (au sens du T de Student >2) avec un coefficient stable sur une période de plusieurs années (2006-2018) (Tableau 2 et Graphiques 6). Nous examinons ici quelques variantes dans le choix du cinquième régresseur. D'autres régresseurs ressortent non significatifs, ou avec un coefficient peu stable dans le temps, notamment parce qu'ils sont colinéaires avec les régresseurs de base. Les Graphiques 34 et les graphiques analogues qui suivent indiquent l'effet de l'ajout du cinquième régresseur sur le coefficient de détermination R² et sur l'erreur moyenne de prévision (en milliers d'euros), son coefficient (m) et le T de Student correspondant. La valeur du T de Student est également indiquée (le résultat est considéré comme non significatif lors le T de Student est <2). A. Caractéristiques du parc a) Localisation La densité de population28 ressort significative à partir de 2009. Son effet est voisin de celui de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale, avec laquelle elle est corrélée (R=-0,48 à -0,50). Elle est cependant sensiblement colinéaire avec le revenu par ménage (R =0,54 à 0,65) alors que la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale est peu colinéaire avec les quatre régresseurs de base (R <0,25). En revanche, la localisation urbaine ou rurale du parc29 améliore peu le coefficient de détermination R² et ne ressort significative (au sens du T de Student>2) que sur les toutes dernières années de la période, et la distance au centre de l'agglomération des logements vendus dans l'année ne ressort pas significative. Graphiques 34 : ajout de la densité de population Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,8 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 0,6 2000 2010 2020 0,4 0,2 4 2 2000 2010 2020 0,0 1990 -0,2 0 2000 2010 2020 -4,00 28 29 Population divisée par la surface. Mesurée par la proportion des logements du département situés en zone urbaine ou rurale. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 76 sur 127 Graphiques 35 : ajout du caractère urbain du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 30,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 20,0 2000 2010 2020 10,0 4 0,0 1990 2000 2010 2020 2 0 -10,0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 36 : ajout du caractère rural du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 10,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 2000 2010 2020 0,0 1990 -10,0 -20,0 -30,0 -40,0 -50,0 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 37 : ajout de la distance au centre de l'agglomération des logements vendus dans l'année Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,1 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 0,1 6 0,0 1990 -0,1 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 La criminalité30 dans le département ressort non significative avant 2009, puis significative à partir de 2009, avec un coefficient positif (Graphiques 38). Cette variable est très colinéaire avec le revenu par ménage (R=0,57 à 0,61) et, à un moindre degré, avec la température (R=0,34 à 0,44). La régression simple du prix des logements par rapport à la criminalité conduit par ailleurs à un R élevé (= 0,61 à 0,78) avec une pente significativement positive. L'effet négatif de la criminalité sur le prix des logements toutes choses égales par ailleurs (dont il est difficile de douter) ne peut donc pas être mis en évidence par nos régressions, illustration de ce que corrélation n'est pas causalité. 30 Nombre de crimes et délits par habitant. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 77 sur 127 Graphiques 38: ajout de la criminalité Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 1500,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 1000,0 2000 2010 2020 500,0 4 0,0 1990 2000 2010 2020 2 0 -500,0 2000 2010 2020 -4,00 b) Taille et type des logements L'ajout de la surface par logement augmente peu le coefficient de détermination R², et sa pente est négative de 2010 à 2018, contrairement à ce que l'on attendrait (Graphiques 39). Cela peut s'expliquer par la forte colinéarité de la surface par logement avec le revenu par ménage (R=-0,44 à 0,54 selon l'année), qui elle-même reflète la forte corrélation du caractère urbain du département (mesuré par la proportion du parc situé en zone urbaine) avec ces deux variables (R=0,63 à 0,70 avec le revenu par ménage et R=-0,57 à -0,68 avec le caractère urbain). L'ajout de la proportion d'appartements (Graphiques 39) améliore significativement les résultats de la régression à partir de 2009, mais moins cependant que la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire. Graphiques 39 : ajout de la surface moyenne par logement Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 1,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 0,5 2000 2010 2020 0,0 1990 -0,5 -1,0 2000 2010 2020 4 2 0 -3,00 2000 2010 2020 -4,00 -1,5 Graphiques 40 : ajout de la proportion d'appartements Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 100,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 80,000 2000 2010 2020 60,000 40,000 20,000 0,000 -20,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 78 sur 127 B. Caractéristiques de la population, des acheteurs et des vendeurs a) Revenus Au-delà du revenu moyen retracé par le premier régresseur, on peut prendre en compte d'autres dimensions du revenu. Le revenu par ménage dans les départements voisins (Graphiques 41) ressort significatif pour les années postérieures à 2006. Il réduit notamment le résidu du département 93. Graphiques 41 : ajout du revenu par ménage dans les départements voisins Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 3,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 2,5 2000 2010 2020 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 1990 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 L'ajout du coefficient de Gini31 (d'autant plus élevé que la distribution des revenus est inégalitaire) influe significativement sur le résultat à partir de 2008, avec un coefficient positif. Graphique 42 : ajout du coefficient de Gini Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 500,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 A contrario, la part des salaires dans le revenu32 ne ressort pas significative. Nous avons retenu le coefficient de Gini pour l'année 2014. Nous avons donc supposé que la variation dans le temps de ce coefficient a peu d'effet sur le résultat. 31 Nous avons retenu la part des salaires dans le revenu pour l'année 2014. Nous avons donc supposé que la variation dans le temps de ce coefficient a peu d'effet sur le résultat. 32 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 79 sur 127 Graphique 43 : ajout de la part des salaires dans le revenu Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 60,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 40,000 20,000 2000 2010 2020 0,000 -20,0001990 -40,000 -60,000 -80,000 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Par ailleurs, le revenu moyen des 25-55 ans n'est pas un meilleur régresseur que le revenu moyen de l'ensemble des ménages (cf. § 2.3). Le taux de chômage améliore très peu le coefficient de détermination R² et ressort non significatif ou faiblement significatif. Par ailleurs, remplacer dans la régression le revenu par ménage par le taux de chômage détériore fortement les résultats (R² compris entre 0,13 et 0,37). Graphique 44 : effet de l'ajout du taux de chômage Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 300,000 2000 2010 2020 200,000 100,000 0,000 1990 -100,000 -200,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 b) Âge L'âge moyen de l'acheteur ou du vendeur ne ressortent pas significatifs (Graphiques 45 et Graphiques 46). De même, la proportion des différentes tranches d'âge (20-44 ans, ou plus de 65 ans) parmi les ménages du département33 ne ressort pas significative (Graphiques 47 et Graphiques 48), alors même que les ménages de moins de 45 ans sont davantage acheteurs, et les ménages de 65 ans et plus sont davantage vendeurs, que la moyenne. 33 Nous considérons l'âge de la personne de référence du ménage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 80 sur 127 Graphiques 45 : ajout de l'âge moyen de l'acheteur Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 2,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 1,500 2000 2010 2020 1,000 0,500 0,000 1990 -0,500 -1,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 46 : ajout de l'âge moyen du vendeur Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 1,500 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 1,000 2000 2010 2020 0,500 0,000 1990 -0,500 4 2000 2010 2020 2 0 -1,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 47 : ajout de la proportion de 20-44 ans dans la population Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 2000 2010 2020 50,000 0,000 1990 -50,000 4 2000 2010 2020 2 0 -100,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 48 : ajout de la proportion de 65 ans et plus dans la population Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 50,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 0,000 1990 -50,000 2000 2010 2020 6 4 -100,000 2 0 -150,000 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 81 sur 127 c) Situation familiale Le nombre de personnes par ménage dans le département ressort significatif à partir du milieu des années 2000 (Graphiques 49). Il améliore cependant assez peu le coefficient de détermination R². L'interprétation de son coefficient est délicate. Le taux de divorce34 ne ressort pas significatif (Graphiques 50). Graphiques 49 : ajout du nombre de personnes par ménage Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 600,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 500,000 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 50 : ajout du taux de divorce Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 10000,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 5000,000 2000 2010 2020 0,000 1990 -5000,000 2000 2010 2020 4 2 0 -10000,000 2000 2010 2020 -4,00 d) Résidence et nationalité NB : l'Annexe 5, qui présente des résultats relatifs à la nationalité dans la régression de la variation du prix des logements (par opposition à la régression du niveau du prix des logements abordée ici), contient quelques statistiques descriptives sur la nationalité et la résidence. La proportion des acheteurs qui résident dans le département du bien ressort souvent significative, mais améliore assez peu le coefficient de détermination R² (Graphiques 51). Une forte proportion d'acheteurs résidant dans le département est associée, toutes choses égales par ailleurs, à un prix moins élevé. 34 Nombre de divorces prononcés dans l'année en proportion de la population. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 82 sur 127 Graphiques 51 : ajout de la proportion des acheteurs qui réside dans le département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,000 1990 m T de Student Valeur 2 du T de Student 2000 2010 2020 10 8 6 -20,000 2000 2010 2020 -40,000 4 -60,000 2 0 -80,000 2000 2010 2020 -4,00 La proportion d'étrangers peut être considérée soit parmi la population du département, soit parmi les ménages, acheteurs et vendeurs, qui prennent part à des transactions de logements dans le département. Dans ce cas, nous la considérons soit « brute » (uniquement parmi les acheteurs) soit nette des reventes (proportion d'étrangers parmi les acheteurs moins proportion d'étrangers parmi les vendeurs). On peut également distinguer, parmi les acheteurs et les vendeurs, les étrangers résidents et non résidents. Néanmoins nous n'avons pour l'instant constitué ces séries que pour les années antérieures à 2010 (nous prévoyons de prolonger ultérieurement ces séries à 2018). On peut enfin distinguer les étrangers « riches » et « pauvres », selon le Produit intérieur brut (PIB) par habitant de leur pays d'origine. Nous avons choisi un seuil de PIB par habitant en 2010 de 23000 euros, niveau légèrement supérieur à celui du Portugal (22 539 euros par habitant). Cette distinction recouvre largement la distinction entre résidents et non résidents, la plupart des étrangers résidents provenant de pays « pauvres » (pays africains, Turquie, Portugal, etc.), mais pas totalement : avec un tel seuil les Etats-Unis et la plupart des pays d'Europe de l'ouest sont considérés comme « riches », ainsi que le Qatar (70 306 euros par habitant), mais l'Arabie Saoudite (19 260 euros par habitant) ne l'est pas. a) Proportion d'étrangers parmi les acheteurs et les vendeurs A partir du milieu des années 2000, une proportion élevée d'étrangers ressortissants de pays « pauvres » parmi les acheteurs (brute ou nette des reventes) est concomitante avec un prix plus élevé (toutes choses égales par ailleurs) (Graphiques 52 et Graphiques 53). Le coefficient de détermination R² est néanmoins peu augmenté. Il s'agit pour l'essentiel d'une immigration de maind'oeuvre résidente. La proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs (brute ou nette des reventes) ressort peu significative (Graphiques 54 et Graphiques 55). Néanmoins, la proportion brute est colinéaire avec la variable muette spécifique aux départements 06, 83 et 84 de 1994 à 2001 (R=0,42 à 0,50) et de 2007 à 2018 (R=0,33 à 0,41), et la proportion nette est également colinéaire avec cette variable muette, sur la période 1994-2001 (R= 0,31 à 0,62). Nous avons donc calculé l'effet de l'ajout de ces régresseurs lorsque cette la variable muette est exclue de la régression. Il est prononcé sur les périodes où la colinéarité avec la variable muette est élevée (Graphiques 56 et Graphiques 57). Il s'agit en grande partie d'achats de résidences secondaires. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 83 sur 127 Graphiques 52: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « pauvres » parmi les acheteurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 500,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 53: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « pauvres » parmi les acheteurs, nette des reventes Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 800,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 600,000 2000 2010 2020 400,000 200,000 4 2 2000 2010 2020 0,000 1990 -200,000 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 54 : ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 2000 2010 2020 50,000 4 0,000 1990 2000 2010 2020 2 0 -50,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 55: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs, nette des reventes Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 200,000 2000 2010 2020 0,000 1990 -200,000 2000 2010 2020 4 2 0 -400,000 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 84 sur 127 Graphiques 56: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs, la variable spécifique aux départements 06, 83 et 84 ayant été exclue Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 200,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 150,000 2000 2010 2020 100,000 4 50,000 2 0 2000 2010 2020 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Graphiques 57 : ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs, nette des reventes, la variable spécifique aux départements 06, 83 et 84 ayant été exclue Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 200,000 2000 2010 2020 0,000 1990 -200,000 2000 2010 2020 4 2 0 -400,000 2000 2010 2020 -4,00 b) Proportion d'étrangers non résidents parmi les acheteurs et vendeurs (valable uniquement avant 2008) Ces agrégats ne ressortent pas significatifs, sauf très brièvement au milieu des années 1990 (Graphiques 58, Graphiques 59 et Graphiques 60). Graphiques 58 : ajout de la proportion d'étrangers non résidents parmi les acheteurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 250,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 200,000 2000 2010 2020 150,000 100,000 4 2 0 2000 2010 2020 50,000 -3,00 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 85 sur 127 Graphiques 59 : ajout de la proportion d'étrangers non résidents parmi les acheteurs, nette des reventes Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 300,000 2000 2010 2020 200,000 4 100,000 2 0 2000 2010 2020 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Graphiques 60: ajout de la proportion d'étrangers non résidents parmi les vendeurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 300,000 2000 2010 2020 200,000 4 100,000 2 0 2000 2010 2020 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 c) Proportion d'étrangers et de personnes d'origine étrangère dans la population A partir de 2005, la proportion de français de naissance ressort significative (Graphiques 61), une forte proportion de français de naissance étant concomitante avec à un prix plus faible toutes choses égales par ailleurs. Il en va de même, mais avec un signe opposé, pour la proportion de français par acquisition (Graphiques 62), pour la proportion de ressortissants du Maghreb et de Turcs (Graphiques 63) et pour la proportion de jeunes originaires du Maghreb, d'Afrique subsaharienne et de Turquie (Graphiques 64). En revanche, la proportion de Portugais ne ressort pas significative (Graphiques 65). Graphiques 61 : ajout de la proportion de français de naissance dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,000 1990 -50,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 2000 2010 2020 10 8 6 2000 2010 2020 -100,000 -150,000 -200,000 -250,000 -300,000 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 86 sur 127 Graphiques 62 : ajout de la proportion de français par acquisition dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 600,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 500,000 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 63 : ajout de la proportion de ressortissants du Maghreb et de turcs dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 1000,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 800,000 2000 2010 2020 600,000 400,000 4 2 0 2000 2010 2020 200,000 -3,00 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Graphiques 64 : ajout de la proportion de jeunes originaires du Maghreb, d'Afrique noire et de Turquie Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 100,000 6 50,000 4 2 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 0 2000 2010 2020 Graphiques 65 : ajout de la proportion de Portugais dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 1000,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 500,000 6 0,000 1990 -500,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 87 sur 127 C. Occupation du parc La proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire améliore significativement les résultats de la régression à partir de 2007 (cf. § 2.4), la pente du régresseur ressortant négative (Graphiques 66). L'ajout de la proportion de logements qui sont soit des résidences principales locatives privées soit des résidences secondaires a un effet significatif à partir de 2005, avec comme on pouvait l'attendre35 une pente de signe inverse de celui de la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, donc positive (Graphique 67). L'ajout des proportions de résidences principales locatives privées (Graphique 68), de résidences secondaires36 (Graphique 70) et de logements vacants (Graphique 71) n'a pas d'effet significatif. L'ajout de la proportion de résidences principales autres (c'est-à-dire surtout les logements sociaux et accessoirement les logements occupés à titre gratuit) n'a un effet significatif qu'à partir de 2010 (Graphique 69). Graphiques 66 : ajout de la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 50,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 2000 2010 2020 0,000 1990 -50,000 -100,000 -150,000 -200,000 -250,000 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 67: ajout de la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 100,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 80,000 2000 2010 2020 60,000 40,000 20,000 0,000 -20,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Puisque les achats de logements portent essentiellement sur des résidences principales occupées par le propriétaire ou locatives privées et des résidences secondaires. 35 On pourrait penser que l'effet de l'ajout de la proportion de résidences secondaires est masqué par ses colinéarités avec la variable muette spécifique aux départements 06, 83 et 84 et avec le caractère littoral, mais ces colinéarités sont faibles (R=0,15 à 0,17 pour la première et R=0,22 à 0,24 pour la seconde), si bien que si l'on ôte ces deux régresseurs de la régression, l'effet de l'ajout de la proportion de résidences secondaires demeure faible. 36 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 88 sur 127 Graphique 68: ajout de la proportion de résidences principales locatives privées Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 2000 2010 2020 50,000 0,000 1990 -50,000 4 2000 2010 2020 2 0 -100,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 69 : ajout de la proportion de résidences principales autres (essentiellement HLM) Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 200,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 150,000 2000 2010 2020 100,000 50,000 4 2 2000 2010 2020 0,000 1990 -50,000 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 70 : ajout de la proportion de résidences secondaires Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 80,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 60,000 2000 2010 2020 40,000 20,000 0,000 1990 -20,000 -40,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 71: ajout de la proportion de logements vacants Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 50,000 2000 2010 2020 0,000 -50,0001990 -100,000 -150,000 -200,000 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 89 sur 127 D. Régresseurs climatiques autres que la température Outre la température moyenne annuelle, nous avons testé le cumul des précipitations, le nombre d'heures d'insolation et le nombre de jours de gelée moyens annuels. Nous avons également testé : le nombre de jours où la température est supérieure à 16°, la température, les précipitations et l'insolation en juillet-août, le nombre de jours de gelée et de neige de décembre à mars, l'appartenance du département à une des zones climatiques définies par la réglementation thermique 2012 (H1a, H1b, ..., H3), en considérant successivement chaque zone climatique37. La température moyenne sur l'année est le régresseur qui améliore le plus le coefficient de détermination R². Le nombre de jours de neige améliore presque autant le coefficient de détermination R², mais est très colinéaire avec la température (R=-0,75). Une fois la température présente parmi les quatre « régresseurs de base », l'ajout d'autres régresseurs climatiques a peu d'effet. Nous avons tout d'abord considéré une variable égale à 1 si le département appartient à la zone H1a et 0 sinon, et nous avons pris cette variable comme cinquième régresseur. Puis nous avons fait de même pour chacune des autres zones climatiques. 37 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 90 sur 127 Annexe 5. Nationalité des acheteurs et de la population dans l'approche en variation Au d) du § B de l'Annexe 4, nous avons considéré la nationalité et l'origine dans l'approche en niveau. Nous les considérons ici dans l'approche en variation. Parmi les nombreux indicateurs relatifs à la nationalité38 susceptibles d'être introduits dans les régressions, nous nous sommes borné à examiner : la proportion d'achats et de ventes par les étrangers (§ A), la proportion d'habitants des diverses nationalités (§ B), la proportion de jeunes d'origine étrangère (§ C). A. Proportion d'achats par les étrangers Les étrangers qui achètent ou vendent des logements en France (Tableau 24) peuvent être répartis par nationalité et par lieu de résidence. Pour la résidence, il nous a manqué certaines informations, notamment à partir de 2010 ou 2015 selon le cas, et les calculs devront être vérifiés et complétés lorsque ces informations seront disponibles. Tableau 24 : achats et ventes de logements anciens par les étrangers résidents et non résidents, en % du nombre total de transactions M oy % du nb de transactions 9 4 - 9 9 Tous étrangers Dont britanniques Dont MATT Achats Dont autres Dont résidents Dont non résidents Tous étrangers Dont britanniques Dont MATT Ventes Dont autres Dont résidents Dont non résidents Tous étrangers 2,3% Dont britanniques Achats Dont MATT nets de Dont autres ventes Dont résidents Dont non résidents 2000 2002 2004 4,7% 5,8% 6,7% 0,8% 1,7% 2,4% 0,8% 0,9% 0,9% 3,0% 3,2% 3,3% 2,4% 2,7% 3,1% 2,2% 3,1% 3,5% 2,0% 2,6% 3,5% 0,3% 0,4% 0,6% 0,2% 0,2% 0,4% 1,5% 1,9% 2,4% 1,0% 1,2% 1,8% 1,0% 1,3% 1,6% 2,6% 3,3% 3,2% 0,5% 1,3% 1,8% 0,6% 0,7% 0,5% 1,5% 1,2% 0,9% 1,4% 1,5% 1,3% 1,2% 1,8% 1,9% 2006 6,0% 1,7% 0,9% 3,4% 3,1% 2,9% 3,6% 0,7% 0,4% 2,5% 1,9% 1,7% 2,4% 0,9% 0,5% 1,0% 1,2% 1,2% 2008 5,7% 1,2% 1,0% 3,6% 3,2% 2,5% 3,6% 0,8% 0,4% 2,4% 1,8% 1,7% 2,1% 0,4% 0,6% 1,2% 1,4% 0,7% 2010 2012 5,0% 5,6% 0,7% 0,7% 0,9% 1,1% 3,4% 3,7% 3,2% 3,7% 1,7% 1,8% 4,0% 4,7% 1,0% 1,0% 0,5% 0,8% 2,5% 2,9% 2,2% 2,8% 1,6% 1,9% 1,0% 0,8% -0,3% -0,3% 0,4% 0,3% 0,9% 0,8% 0,9% 0,9% 0,1% -0,1% 2014 5,2% 0,9% 0,8% 3,6% 3,4% 1,7% 4,1% 1,0% 0,5% 2,6% 2,2% 1,8% 1,2% -0,1% 0,3% 0,9% 1,2% 0,0% 2016 5,2% 0,9% 0,6% 3,7% 3,8% 0,9% 0,3% 2,6% 1,5% 0,1% 0,3% 1,1% Source : CGEDD d'après bases notariales. NB : à la date de rédaction du présent rapport, les données sur la résidence n'étaient temporairement pas disponibles pour 2016. Dans les régressions de l'approche n variation, nous utilisons les variations logarithmiques des variables. Dans les analyses qui suivent sur la nationalité, nous avons utilisé comme régresseur non pas le poids des diverses nationalités mais l'exponentielle de ce poids, afin que les variations utilisées soient les variations absolues (et non relatives) de ce poids. Par exemple, si le poids d'une nationalité passe de 1 % à 3 %, nous considérons dans les résultats une variation de 2 points (variation absolue) et non un triplement (variation relative). 38 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 91 sur 127 Leurs opérations sont très hétérogènes39 : en termes de profil du bien : localisation, prix, type (appartement ou maison) ; de profil de l'acheteur ou du vendeur : statut résident ou non, âge ; et de finalité : occupation comme résidence principale ou comme résidence secondaire (l'investissement locatif étant rare). les Britanniques, nombreux, qui sont généralement non résidents, et qui sont à l'origine de la forte augmentation de 2000 à 2004, puis de la diminution, des achats de logements, bruts ou nets des ventes, par des étrangers (tableau 71), les Marocains, les Algériens, les Tunisiens et les Turcs, qui ensemble représentent une fraction significative des achats et qui partagent plusieurs caractéristiques (statut résident, effectif significatif, prix inférieur à la moyenne), ce qui nous a conduit à les regrouper, sous le sigle « MATT ». Nous avons isolé deux groupes de nationalités très différenciés: - - Nous avons de plus distingué les étrangers ressortissants de pays dont le PIB par habitant en 2010 était inférieur à 23 000 $ (« pays pauvres ») ou supérieur à ce seuil (« pays riches »). Ce seuil est légèrement supérieur au PIB par habitant du Portugal en 2010 (22 539 $). Les étrangers résidents ayant immigré pour raison économique appartenaient donc principalement à la première catégorie. Nous avons enfin isolé les étrangers résidents et non résidents. La différenciation géographique des achats de ces catégories d'étrangers est particulièrement nette (Graphiques 72 et Graphiques 73). Il existe un certain recouvrement entre les acheteurs britanniques, les acheteurs étrangers ressortissants de pays riches et les acheteurs étrangers non résidents. Il existe de même un certain recouvrement entre les acheteurs MATT, les acheteurs étrangers ressortissants de pays pauvres et les acheteurs étrangers résidents, d'autre part. D'une manière générale, et sous réserve d'exceptions, les étrangers ressortissants de pays riches (et les britanniques en particulier) et les étrangers non résidents représentent une part importante des achats dans des départements ruraux alors que les étrangers ressortissants de pays pauvres (MATT en particulier) et les étrangers résidents représentent une part importante des achats dans de grands départements urbains, notamment en Ile-de-France hors Paris. Il existe quelques exceptions Graphiques 72: poids des Britanniques en fonction du poids des MATT, en % du montant des achats de logements anciens En 2004 30% 16 23 En 2012 12% 24 16 25% 20% 24 32 47 10% 46 8% 23 87 32 74 73 11 09 47 19 15% 10% 5% 0% 82 79 22 19 50 36 61 8 86 7 53 12 73 65 81 56 74 66 83 09 1711 06 01 14 85 71 29 64 58 0541 40 34 84 72 03 6249 88 481527 63 0430 37 31 89 21 10 80 18 75 28 357026333860 42 44 76 783913 94 43 59 07 51 55 456925 52 92 91 77 08 02 54 57 6% 4% 46 22 12 82 06 01 2% 5350 65 81 61 05 17 83 3466 04 79 84 67 68 90 95 93 0% 6% 86 56 15 64 36 68 4062 852631 58 30 14 75 33 29 4463803710 6991 350372782777 60 02 88 764167 51 8918 49 5207 70 71 94 92 25 43 55 42 59 54 08 3957 2138289045 13 48 95 93 0% 1% 2% 3% 4% 5% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% Source : CGEDD d'après bases notariales. Cf. Fauvet, L. « Les achats de logements en France par les étrangers », SESP en bref n°20, juillet 2007. 39 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 92 sur 127 Graphiques 73: poids des étrangers ressortissants de pays riches en fonction du poids des étrangers ressortissants de pays pauvres, en % du montant des achats de logements anciens En 2004 35% 30% 2324 16 46 32 47 En 2012 20% 18% 16% 14% 16 24 06 74 25% 20% 15% 10% 5% 0% 06 12% 10% 8% 6% 82 74 79 2283 01 36 73 5019 61 66 87 86 12 64 65 81 11 09 53 71 56 58 05 84 17 4004 14 34 75 85 26 48 57 68 29 5530 62 70 15 41 52 31 33 39 78 67 03 7249 6389 8813 0737 0854 60 18 35 76270228 92 802138 25 10 44 435969 45 9177 94 51 42 90 4% 2% 95 93 0% 14% 46 23 11 32 8483 87 58 73 47 04 09 68 82 19 30 34 12 71 66 75 05 0736 2257 81 26 5564 65 17 50 61 0888 40 79 13 56 5329 39 70 4878 62 86 032138 60 67 52 143125 69 15 33 92 8559 5154 28 3541802737 42 45 76 43 44 729018 10 49 63 02 89 01 77 91 94 95 93 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% Source : CGEDD d'après bases notariales. Graphiques 74: poids des étrangers non résidents en fonction du poids des étrangers résidents, en % du montant des achats de logements anciens En 2004 30% 20% 23 16 46 En 2009 06 18% 16% 14% 46 32 83 24 74 23 24 25% 20% 15% 32 74 82 06 47 12% 10% 8% 6% 10% 5% 0% 0% 83 22 36 1961 79 50 73 66 87 65 86 09 0411 64 58 56 53 05 7184 12 40 34 17 81 85 14 26 29 70 62 0330 15 52 55 48 75 68 7218 13 41 8 37 63 33 80490883157 67 3576212739 07 89 92 6078 54 43 5925 44 511069 45 91 77 94 38 4228 90 4% 2% 95 93 0% 16% 18% 16 09 11 73 82 84 64 1247 87 04 61 66 30 07 65 34 19 53 22 79 52 5026 40 08 4868 81 55 17 71 88 1556 3686 03 29 39 25 62 70 57 13 33 1437 31 21 59 60 10 69 18 38 8580494154 89 67 35 427 42 45 76 63 72 4 43 51 90 28 78 77 91 94 92 05 58 75 95 93 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% Source : CGEDD d'après bases notariales. Nous avons ajouté à la régression de référence un régresseur représentatif du niveau ou de la variation des achats (bruts ou nets des ventes) par les étrangers des divers groupes. Sur la période 1994-2000, les coefficients de ce régresseur ressortent souvent significatifs. Cela semble résulter de la localisation des étrangers. En effet, sur cette période, le prix des logements a moins augmenté en Ile-de-France et dans quelques zones de province que sur le reste du territoire, et ce phénomène n'est pas retracé par les régresseurs de notre régression de référence. Or dans ces zones les acheteurs étrangers ressortissants de pays pauvres sont surreprésentés et les acheteurs étrangers ressortissants de pays riches sont (sous réserve d'exceptions comme les Alpes-Maritimes) sous-représentés. Le coefficient du régresseur en niveau ressort donc négatif pour les MATT, les ressortissants de pays pauvres et les étrangers résidents et positif pour les britanniques, les étrangers ressortissants des pays riches et les étrangers résidents. Il ressort également significatif, et positif, pour l'ensemble des acheteurs étrangers. Il en va de même, généralement, si l'on considère le régresseur en variation. Ces corrélations résultent de corrélations avec une troisième variable (la distinction Ile-de-France / Province) et ne peuvent être interprétées en termes de causalité. Sur les périodes postérieures à 2000, les coefficients de ce régresseur sont en général non significatifs, et ils ne sont pas stables par rapport à la période considérée. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 93 sur 127 B. Proportion d'habitants de diverses nationalités Nous avons ici utilisé les résultats des recensements, interpolés ou extrapolés pour les années manquantes. Nous avons isolé trois groupes de nationalités distingués par les recensements et représentant chacun un effectif significatif : les Portugais (1,1 % de la population en 1990, 0,9 % en 1999, 0,8 % en 2006 et 0,8 % en 2014), les MATT définis comme ci-dessus (2,8 % de la population en 1990, 2,3 % en 1999, 2,1 % en 2006 et 2,0 % en 2014), et les Français par acquisition (3,1 % de la population en 1990, 4,0 % en 1999, 4,3 % en 2006 et 4,5 % en 2014). Graphique 75 : proportion d'habitants de nationalité portugaise en fonction de la proportion de la population de nationalité MATT 1999 4% 92 3% 76 2% 46 91 3% 2014 4% 89 75 90 73 93 2% 46 43 89 76 45 92 75 91 93 61 43 87 39 58 69 17 3662 07 26 16 08 38 67 44 35 37 01 94 72 71 8649 18 31 66 7940 68 226523 63 04 52 41 77 45 10 56 24 85 1480 02 88 25 57 29 64 05 34 28 09 50 03 55 81 11 59 74 0630 15 78 53 12 27 21 47 32 19 70 13 33 51 82 83 42 60 54 48 0% 0% 1% 2% 3% 4% 1% 1% 84 0% 61 90 62 04 73 38 7258 8739 17 3644 6371 3126 67 69 94 80 35 07 08 30 22 164902 10 01 52 66 77 4064 37 29 18 7986 09 24 68 14 852303 05 56 55 81 28 25 41 65 57 15 32 70 11 8274 84 50 06 88 21 42 19 33 59 78 34 53 13 12 27 51 47 83 54 48 60 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 5% 6% 7% 8% 9% Graphique 76 : proportion de français de naissance en fonction de la proportion de français par acquisition 1999 100% 95% 90% 85% 80% 75% 2014 100% 95% 90% 66 85% 80% 75% 93 85 50 72 5679 22 35 15 53 29 17 4936 62 14 44 80 86 23 6116 58 432712 762403 8707 40 37 48 52 5505 881951 70 46 410218 28 33 21 63 81 39 0871 6432 5926 65 89 10 60 42 04 25 83 73 54 45 90 82 09 67 30 31 47 34 11 01 74 77 38 84 68 69 1357 78 91 06 92 95 94 75 1529 5056 8562 227980 5361 17 6 14 52 43 72 02 49 88 35 55 3 12 4407 70 23862718 5840 37 48 03 05 16 76 39 19 08 65 24 41 512881 46 332104 71 26 32 10 64 89 87 596383 25 7342 09 6011 54 82 30 47 38 3431 13 45 90 66 67 01 8457 68 69 74 06 78 77 91 92 75 95 94 70% 65% 60% 70% 65% 60% 93 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% Les proportions de portugais, de MATT et de français par acquisition sont particulièrement élevées en Ile-de-France. Sur la période 1994-2000, comme dans le cas de la nationalité des acheteurs, et pour la même raison (forte différenciation de la variation du prix des logements entre Ile-de-France et province pendant cette période) les coefficients du régresseur additionnel représentatif de la proportion de Portugais, de MATT et de français par acquisition ressortent souvent significatifs. En niveau ils sont négatifs. En variation, ils sont négatifs pour les nationalités MATT et les français par acquisition et positifs pour les Portugais (dont la proportion a nettement diminué pendant cette période). Comme dans le cas de la nationalité des acheteurs, ces corrélations ne peuvent être interprétées en termes de causalité. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 94 sur 127 C. Proportion de jeunes d'origine étrangère (Aubry & Tribalat, 2009)40 fournit la proportion de jeunes d'origine étrangère lors de chaque recensement 1990, 1999 et 2005. Sur cette période, la proportion de jeunes originaires du Maghreb, d'Afrique subsaharienne et de Turquie (que nous regrouperons sous le sigle « MANT ») est très différenciée selon le département : elle est plus élevée (et a augmenté davantage) en Ile-de-France et dans quelques autres départements qu'ailleurs. Nous n'avons pas actualisé ces données. Sur la période 1994-2005, il en ressort des résultats analogues à ceux obtenus si l'on considère la nationalité des acheteurs ou des habitants : pour les périodes commençant en 1994 ou en 1997, le coefficient du régresseur supplémentaire est significativement négatif, en raison de la différenciation géographique du régresseur, et généralement non significatif sur les autres périodes. D. En conclusion sur la nationalité des acheteurs et de la population Les achats par les étrangers et la présence d'étrangers dans la population sont parfois présentés comme un facteur déterminant des variations du prix des logements. Il convient de distinguer différentes catégories d'étrangers, selon qu'ils sont originaires de pays à fort ou faible PIB par habitant et selon qu'ils sont résidents ou non résidents. Les proportions de ces différentes catégories sont très variables selon que l'on considère les départements d'Ile-de-France et quelques autres grands départements d'une part et les départements ruraux d'autre part. Cela rend délicate l'interprétation des résultats. Sous cette réserve, et sous réserve d'exceptions localisées et temporaires dont nos régressions ne peuvent par nature rendre compte, les résultats ci-dessus ne mettent pas en évidence de corrélation significative entre l'évolution du prix des logements et la part des différentes catégories d'étrangers parmi les acheteurs et dans la population, au-delà de celle constatée dans la période 1994-2000, qui ne peut être interprétée en termes causaux. Bernard Aubry et Michèle Tribalat, « Les jeunes d'origine étrangère », revue Commentaire, n° 126, été 2009. 40 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 95 sur 127 Annexe 6. A. Restriction à des sélections de départements 96 96 99 99 101 102 107 107 113 120 Nous examinons ici comment les résultats sont modifiés lorsque le champ des régressions est restreint à des sélections de départements. Choix des sélections de départements a) b) Description des sélections Regroupement des sélections Ile-de-France et province Autres sélections de départements Ile-de-France et province Autres sélections de départements B. Approche en niveau a) b) C. Approche en variation a) b) D. En conclusion sur l'effet d'une restriction à une sélection de départements A. Choix des sélections de départements a) Description des sélections Nous avons examiné les sélections suivantes41 (NB : nous considérons les départements hors Corse et DOM). · · Distinction Ile-de-France / province Distinction selon le type urbain o les 30 départements les plus urbains42 : départements d'Ile-de-France hors Seine-et-Marne, et départements 06, 13, 21, 25, 31, 33, 34, 37, 42, 44, 45, 51, 54, 57, 59, 62, 66, 68, 69, 76, 83, 87, 90, et les 30 départements les plus ruraux43 : départements 04, 07, 09, 11, 12, 15, 16, 19, 23, 24, 27, 32, 36, 39, 40, 41, 43, 46, 48, 52, 53, 55, 58, 61, 70, 79, 82, 85, 86, 89. les 30 départements où les zones Scellier A et B1 représentent plus de 25 % des logements en 2009 (« barèmes les plus avantageux ») : départements d'Ile-deFrance et départements 06, 13, 17, 31, 33, 34, 35, 37, 38, 44, 45, 54, 59, 63, 64, 67, 69, 73, 74, 76, 83 et 84, o · Distinction selon le zonage A B1 B2 C des aides publiques o Nous avons conservé autant que possible les critères de sélection de la note de 2011, ce qui explique que les effectifs des tranches soient de 30, 32 ou 64 départements selon le cas. 41 Départements où la proportion de la population située dans une agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones littorales à vocation totalement touristique et zones de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique est la plus élevée. 42 Départements où la proportion de la population du département située en zone rurale ou semirurale. Est la plus élevée. 43 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 96 sur 127 o · o et les 64 départements restants (« barèmes les moins avantageux »). les 30 départements où le prix moyen des logements était le plus élevé en 2000 : départements d'Ile-de-France et départements 01, 06, 13, 27, 28, 31, 33, 35, 37, 38, 44, 45, 51, 57, 60, 64, 67, 68, 69, 74, 83, 84, et les 32 départements où le prix moyen des logements était le plus faible en 2000 : départements 02, 03, 04, 05, 08, 09, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 19, 23, 36, 42, 43, 48, 52, 53, 55, 58, 61, 63, 65, 66, 70, 71, 79, 80, 87, 88. les 30 départements où le revenu moyen par ménage était le plus élevé en 2000 (« 30 départements les plus riches ») : départements d'Ile-de-France hors SeineSt-Denis et départements 01, 06, 13, 21, 25, 27, 28, 31, 33, 35, 37, 38, 44, 45, 51, 60, 64, 67, 68, 69, 73, 74 et 90, et les 64 départements restants (« 64 départements les plus pauvres »). Distinction selon le prix moyen des logements o · Distinction selon le revenu par ménage o o Le Tableau 25 récapitule ces sélections. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 97 sur 127 Tableau 25 : sélections de départements France entière Département DEP Ain 01 Aisne 02 Allier 03 Alpes-de-Haute-Provence 04 Hautes-Alpes 05 Alpes-Maritimes 06 Ardèche 07 Ardennes 08 Ariège 09 Aube 10 Aude 11 Aveyron 12 Bouches-du-Rhône 13 Calvados 14 Cantal 15 Charentes 16 Charente-Maritime 17 Cher 18 Corrèze 19 Côte-d'Or 21 Côtes-d'Armor 22 Creuse 23 Dordogne 24 Doubs 25 Drôme 26 Eure 27 Eure-et-Loir 28 Finistère 29 Gard 30 Haute-Garonne 31 Gers 32 Gironde 33 Hérault 34 Ille-et-Vilaine 35 Indre 36 Indre-et-Loire 37 Isère 38 Jura 39 Landes 40 Loir-et-Cher 41 Loire 42 Haute-Loire 43 Loire-Atlantique 44 Loiret 45 Lot 46 Lot-et-Garonne 47 Lozère 48 Maine-et-Loire 49 Manche 50 Marne 51 Haute-Marne 52 Mayenne 53 Meurthe-et-Moselle 54 Meuse 55 Morbihan 56 Moselle 57 Nièvre 58 Nord 59 Oise 60 Orne 61 Pas-de-Calais 62 Puy-de-Dôme 63 Pyrénées-Atlantiques 64 Hautes-Pyrénées 65 Pyrénées-Orientales 66 Bas-Rhin 67 Haut-Rhin 68 Rhône 69 Haute-Saône 70 Saône-et-Loire 71 Sarthe 72 Savoie 73 Haute-Savoie 74 Paris 75 Seine-Maritime 76 Seine-et-Marne 77 Yvelines 78 Deux-Sèvres 79 Somme 80 Tarn 81 Tarn-et-Garonne 82 Var 83 Vaucluse 84 Vendée 85 Vienne 86 Haute-Vienne 87 Vosges 88 Yonne 89 Territoire de Belfort 90 Essonne 91 Hauts-de-Seine 92 Seine-Saint-Denis 93 Val-de-Marne 94 Val-d'Oise 95 Effectif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 94 Ile-de-France / province Revenu Prix moyen des imposable brut logements en 2000 par ménage 2000 30 plus 30 plus 30 plus 64 moins 30 plus 64 plus 30 plus 32 plus IdF Province urbains ruraux avantageux avantageux grands petits grands petits 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 86 30 30 30 64 30 64 30 32 Type urbain Zonage A B1 B2 C Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 98 sur 127 b) Regroupement des sélections Les différentes sélections de départements se recouvrent partiellement : les départements où le zonage des aides publiques est le plus avantageux, où le revenu par ménage est le plus élevé et où le prix des logements est le plus élevé, se recouvrent largement puisque d'une manière générale les prix des logements et les revenus sont bien corrélés dans l'espace, et les barèmes des aides publiques sont d'autant plus favorables dans une zone donnée que le prix des logements y est élevé ; de plus, ce sont souvent des départements urbains et les départements d'Ile-de-France en font généralement partie. Au vu de ces recouvrements, et surtout des résultats qui sont présentés plus loin, nous avons réparti ces sélections de départements autres que les sélections Ile-de-France et province en deux groupes (Tableau 26). Le groupe A contient les sélections des départements les plus urbains, où le zonage A B1 B2 C est le plus avantageux, où les revenus sont les plus élevés, où le prix des logements est le plus élevé. Ces sélections se recouvrent pour plus de moitié. Le groupe B contient les sélections des départements qui présentent les caractéristiques inverses. Tableau 26 : groupes de sélections Les plus urbains Groupe Zonage AB1B2C le plus avantageux A Revenus les plus élevés Prix les plus élevés Les plus ruraux Groupe Zonage AB1B2C le moins avantageux B Revenus les plus faibles Prix les plus bas B. Approche en niveau Les Graphiques 77 représentent, pour chaque sélection de départements, l'augmentation du coefficient de détermination R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs dans la régression de référence : revenu par ménage, température, proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale, caractère littoral, variable spécifique aux départements 06, 83 et 84. Pour certaines sélections, l'un ou l'autre des deux derniers régresseurs n'a pas lieu d'être (par exemple le caractère littoral en Ile-de-France, ou la spécificité des départements 06, 83 et 84 pour la sélection des départements où le prix est le plus faible). C'est la raison pour laquelle nous avons ajouté ces régresseurs en dernier (alors qu'au § 2 nous les avons ajoutés en troisième et quatrième position). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 99 sur 127 Graphiques 77 : augmentation du coefficient de détermination R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs dans la régression de référence, pour diverses sélections de départements Tous départements R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Ajout de la température AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 1995 2000 2005 2010 2015 2020 8 dépts d'Ile-de-France R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs 86 dépts de province R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Prixmoymontant REVmontant % RP P Filo Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire 0,20 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,10 0,00 1990 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDE distc NBPER Fi % achétrnP % achétrnP % popuMA Crimdélits % RP L Fi % RP autr Densité PluiejuilletSoleiljuillet 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 30 dépts les plus urbains R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage 30 dépts les plus ruraux R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 Ajout de la température 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire 0,40 Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh % achétrnPIBh % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres F Densité Pluiejuillet-aoû Soleiljuillet-aoû 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 100 sur 127 Graphiques 77 (suite) Zonage AB1B2C le plus avantageux (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Zonage AB1B2C le moins avantageux (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh> % achétrnPIBh> % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Fil Densité 0,10 0,00 1990 Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Revenu par ménage le plus élevé (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Revenu par ménage le moins élevé (64 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 0,10 0,00 1990 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh> % achétrnPIBh> % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Fil Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Prix moyen le plus élevé (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Prix moyen le plus faible (32 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh> % achétrnPIBh> % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Fil Densité 0,10 0,00 1990 Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 a) Ile-de-France et province En Ile-de-France, le revenu par ménage suffit à atteindre des coefficients de détermination R² voisins de 0,9. L'ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire, l'augmente encore44 (Tableau 28), et l'erreur de prévision n'est que de 2 % à 3 % à partir de 2005. L'ajout de la température comme deuxième régresseur l'augmente également (avec un caractère significatif cependant réduit : le T de Student de ce régresseur n'est supérieur à 2 qu'à partir de 2009, et est toujours inférieur à 2,4). Cela peut paraître surprenant. Cela provient sans doute de ce que ce régresseur, comme la proportion de logements occupés par leur propriétaire (avec lequel il est corrélé (R voisin de -0,6), est centré sur Paris: lorsque l'on se rapproche de Paris, la température 44 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 101 sur 127 Si l'on considère la seule province, l'exclusion de l'Ile-de-France, où le prix des logements est nettement plus élevé que dans les autres départements, réduit la dispersion des prix ce qui réduit le coefficient de détermination toutes choses égales par ailleurs, mais l'erreur moyenne de prévision n'augmente pas (Tableau 29). b) Autres sélections de départements Pour les sélections du groupe A, le coefficient de détermination R² est élevé dans la régression par rapport au seul revenu, et encore plus élevé dans la régression de référence. Le Tableau 30 indique à titre d'exemple les résultats de la régression de référence pour la sélection des 30 départements les plus urbains. Pour les sélections du groupe B, le coefficient de détermination R² est plus faible dans la régression par rapport au seul revenu comme dans la régression de référence. augmente généralement (notamment parce que l'effet rafraîchissant de la couverture végétale s'amenuise) et la proportion de logements occupés par leur propriétaire diminue. L'effet de l'ajout de la température illustrerait donc non une causalité de la température vers le prix des logements, mais une corrélation avec des variables tierces. Cela illustre la prudence avec laquelle les concomitances doivent être interprétées, a fortiori en Ile-de-France où de nombreuses variables sont colinéaires car très corrélées à la distance à Paris. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 102 sur 127 Tableau 27 : France, approche en niveau, régression de référence Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= % RP P Filo X4= DEPlittoral X5= Dummy 06 83 84 Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 64 24 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 65 22 67 20 68 20 70 20 76 21 82 23 87 24 95 26 104 29 119 35 136 40 151 45 160 49 160 50 149 46 157 52 162 59 161 61 159 61 156 61 156 62 157 63 160 66 159 66 1,00 40% 96-18 10-16 0,91 m/ REVmontant 6,5 m/ Température m/ % RP P Filo m/ DEPlittoral m/ Dummy 06 83 84 1 ,2 -21 1 23 0,85 0,05 12% 14% -3% 0,00 -87 27,4 2,0 1,6 0,4 4,6 0,91 0,92 0,92 0,93 0,93 0,92 0,91 0,90 0,89 0,89 0,91 0,91 0,92 0,93 0,94 0,94 0,94 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,94 6,0 5,7 5,4 5,1 4,9 4,9 5,1 5,4 6,0 6,7 7,4 7,9 8,3 8,3 8,1 8,9 9,6 9,4 9,4 9,3 9,3 9,3 9,6 9,6 1 ,1 -16 2 19 0,86 0,05 10% 13% -2% 0,00 -81 28,8 2,1 1,4 1,0 4,4 2 0,927 0,950 0,95 4 7,4 9,3 5 4,81 6,95 6 -68,59 ##### 0,85 7 8 3 16 17 20 14 21 22 23 24 25 10,6 39,3 0,79 0,14 0,09 0,15 15,3 0,80 44,4 0,81 0,14 0,70 0,09 0,17 0,65 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -50 -100 -150 -200 2000 2010 2020 0,9 -2 2 3 19 0,86 0,06 9% 11% -3% 0,00 -69 29,7 1,8 2,0 1,9 4,8 1 ,5 -5 3 23 0,84 0,09 8% 12% -4% 0,00 -78 30,5 3,2 0,5 2,0 6,1 1 ,1 -1 3 30 0,82 0,11 8% 12% -4% 0,00 -70 31,6 2,5 0,1 1,9 8,4 1 ,3 9 3 30 0,82 0,10 8% 12% -4% 0,00 -71 31,0 2,8 0,9 2,0 8,0 1 ,9 11 3 34 0,80 0,12 8% 12% -4% 0,00 -79 29,3 3,5 0,9 1,9 7,8 2 ,2 22 4 35 0,79 0,12 8% 13% -4% 0,00 -93 27,5 3,7 1,6 1,9 7,3 3 ,0 27 5 35 0,77 0,13 9% 13% -4% 0,00 -113 25,7 4,4 1,7 2,2 6,4 3 ,8 27 6 39 0,74 0,15 10% 15% -5% 0,00 -134 23,6 4,6 1,4 2,1 5,9 5 ,2 1 9 46 0,71 0,18 10% 16% -6% 0,00 -151 23,5 5,4 0,0 3,0 5,9 6 ,5 -25 13 47 0,71 0,20 9% 16% -7% 0,00 -162 25,1 6,4 1,0 3,8 5,7 6 ,4 -37 16 51 0,73 0,19 9% 16% -7% 0,00 -166 26,3 5,8 1,4 4,4 5,8 6 ,5 -6 3 16 59 0,74 0,19 9% 16% -7% 0,00 -165 28,1 5,8 2,4 4,5 6,6 6 ,5 -7 1 18 62 0,73 0,20 8% 16% -8% 0,00 -168 29,3 6,0 2,7 5,0 7,1 5 ,9 -7 6 15 51 0,76 0,18 8% 15% -7% 0,00 -155 30,6 6,1 3,3 4,7 6,5 5 ,6 6 ,4 7 ,2 7 ,3 7 ,1 7 ,4 7 ,6 8 ,2 8 ,6 -9 8 -1 4 1 -1 5 3 -1 6 0 -1 7 4 -1 8 8 -1 7 8 -1 9 6 -1 8 7 15 52 0,79 0,15 8% 15% -7% 0,00 -164 32,5 5,4 3,9 4,6 6,2 16 52 0,80 0,14 9% 16% -8% 0,00 -187 33,5 5,6 5,1 4,2 5,5 16 47 0,80 0,14 9% 17% -8% 0,00 -198 34,6 6,3 5,6 4,2 5,0 15 40 0,82 0,14 9% 16% -8% 0,00 -198 36,3 6,6 6,1 4,1 4,5 16 40 0,81 0,14 9% 17% -8% 0,00 -195 36,4 6,5 6,6 4,5 4,5 14 40 0,81 0,14 9% 17% -9% 0,00 -195 36,8 6,8 7,1 3,9 4,5 16 40 0,81 0,14 9% 18% -9% 0,00 -205 35,9 6,7 6,5 4,3 4,4 19 36 0,79 0,15 10% 19% -9% 0,00 -216 33,3 6,5 6,4 4,6 3,5 21 32 0,79 0,15 10% 19% -9% 0,00 -229 32,1 6,5 5,9 5,0 3,0 0,90 Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) 0,75 Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. Dummy 06 83 84 1990 2000 2010 -0,06 -0,08 0,00 0,00 m/ REVmontant -145,1 -191,6 12,0 30,4 35,1 4,9 6,3 10,0 3,0 5,9 8,0 3,3 4,2 5,7 5,0 6,0 0% 1990 2000 2010 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température Prixmoymontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant Dummy 06 83 84 Prixmoymontant 1994 0,92 -0,05 -0,16 -0,12 0,00 0,11 -0,15 1995 0,93 -0,05 -0,16 -0,12 0,00 0,11 -0,16 1996 0,93 -0,06 -0,15 -0,13 -0,01 0,11 -0,16 1997 0,91 -0,07 -0,16 -0,13 -0,01 0,15 -0,17 1998 0,91 -0,07 -0,17 -0,13 -0,02 0,14 -0,17 1999 0,91 -0,06 -0,19 -0,12 -0,01 0,16 -0,17 2000 0,89 -0,05 -0,20 -0,11 0,01 0,20 -0,18 0,35 0,40 -0,24 -0,07 -0,23 0,05 0,19 0,32 #### 2001 0,89 -0,04 -0,20 -0,11 0,01 0,22 -0,18 0,35 0,40 -0,21 -0,08 -0,23 0,06 0,19 0,32 #### 250 2002 0,87 -0,02 -0,20 -0,11 0,02 0,26 -0,19 2003 0,86 -0,02 -0,20 -0,10 0,02 0,29 -0,19 2004 0,84 -0,01 -0,20 -0,09 0,03 0,34 -0,20 2005 0,84 0,00 -0,20 -0,09 0,03 0,38 -0,20 2006 0,85 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,36 -0,21 2007 0,86 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,36 -0,21 0,35 0,40 -0,35 -0,12 -0,23 0,19 0,19 0,37 #### 2008 0,86 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,36 -0,22 0,35 0,40 -0,36 -0,12 -0,23 0,20 0,19 0,38 #### 400 350 300 2009 0,87 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,35 -0,22 2010 0,89 0,02 -0,22 -0,08 0,04 0,32 -0,23 2011 0,89 0,01 -0,22 -0,08 0,04 0,30 -0,23 2012 0,90 0,00 -0,22 -0,08 0,04 0,30 -0,23 2013 0,90 0,00 -0,23 -0,08 0,03 0,29 -0,22 2014 0,90 0,00 -0,23 -0,08 0,03 0,29 -0,22 0,35 0,40 -0,45 -0,15 -0,23 0,14 0,19 0,27 #### 2015 0,90 0,00 -0,24 -0,08 0,03 0,29 -0,22 0,35 0,40 -0,46 -0,15 -0,23 0,13 0,19 0,27 #### 600 500 2016 0,90 -0,01 -0,24 -0,09 0,02 0,29 -0,22 2017 0,89 -0,01 -0,24 -0,09 0,02 0,30 -0,22 2018 0,89 -0,01 -0,25 -0,09 0,01 0,30 -0,22 27 28 29 30 31 32 33 96-18 0,89 -0,02 -0,20 -0,10 0,02 0,26 -0,20 10-16 0,90 0,00 -0,23 -0,08 0,03 0,30 -0,22 4,0 2,0 0,0 1990 2000 2010 2020 40 10,0 38 36 34 32 30 8,0 28 26 24 6,0 22 20 18 16 4,0 14 12 10 2,0 8 6 4 2 0,0 0 m/ Température 2020 m T -250 m/ % RP P Filo 50 0 1990 -50 -100 -150 -200 -250 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 14 20 18 16 12 10 8 6 4 2 0 m T 1990 2000 2010 2020 m T 1,00 Corrélns croisées m/ DEPlittoral 25 20 15 10 5 0 1990 m/ Dummy 06 83 84 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 70 60 50 40 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température % RP P Filo X3X4 % RP P Filo X3X5 % RP P Filo DEPlittoral X4X5 DEPlittoral Dummy 06 83 84 200 180 160 140 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,91 1994 R²=0,91 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,25 -0,24 -0,26 -0,23 -0,24 -0,23 -0,06 -0,06 -0,06 -0,07 -0,07 -0,07 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,03 -0,02 0,00 0,02 0,02 0,03 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,22 0,20 0,20 0,25 0,29 0,30 #### #REF! #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 200 2000 R²=0,92 180 160 140 2000 R²=0,92 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,21 -0,22 -0,27 -0,31 -0,33 -0,08 -0,09 -0,09 -0,10 -0,11 -0,23 -0,22 -0,23 -0,23 -0,23 0,08 0,10 0,15 0,18 0,20 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,33 0,34 0,36 0,36 0,35 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2003 R²=0,89 2003 R²=0,89 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,37 -0,39 -0,42 -0,42 -0,43 -0,13 -0,13 -0,14 -0,15 -0,15 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 0,18 0,16 0,15 0,14 0,14 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,35 0,33 0,31 0,29 0,27 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2006 R²=0,91 2006 R²=0,91 0,35 0,35 0,35 34 0,35 0,35 0,50 0,40 0,40 0,40 35 0,40 0,40 -0,46 -0,47 -0,46 36 -0,33 -0,43 0,00 1990 2000 2010 2020 -0,16 -0,16 -0,16 37 -0,11 -0,15 -0,23 -0,23 -0,23 38 -0,23 -0,23 -0,50 0,14 0,16 0,17 39 0,11 0,14 X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2X3 X2X4 X2X5 X3X4 0,19 0,19 0,19 40 0,19 0,19 -1,00 X3X5 X4X5 0,26 0,25 0,24 41 0,30 0,29 #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 600 2012 R²=0,95 2015 R²=0,95 30 20 10 0 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 2012 R²=0,95 2015 R²=0,95 600 500 400 300 200 100 0 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,94 2018 R²=0,94 92 78 92 75 78 92 75 06 94 91 83 77 95 84 01 74 67 6460 13 44 69 35 68 51 57 27 93 33 37 17 38 30 21 90 45 56 31 26 072528 76 464940 73 8259 3254 34 2214 6229 4789 2472 8141 86 5010 87 04 85 88 53 16 0539 79 658 0802 19 1271 0 6142 437063 485218 66 55 1536 03 11 58 23 09 200 75 78 92 83 84 06 94 74 01 95 91 13 77 64 60 173569 44 304067 38 33 31 68 5726 93 2 32 51 46377 8256 90 45 2449 28 59 2234 4773 81 627621 5414 07 5041 7080 1685 0429 86 39 79 43 8810 5325 0289 085572 87 42 19 65 12 63 5271 05 156118 485811 03 66 09 36 23 500 75 400 300 78 94 06 8374 95 13 69 3391 936477 84 44 73 17 01 60 31 67 38 30 35 26 56 37 34 5940 14 51 27 85 21 45 8128 4966 8205 3276 6257 68 46 54 07 29 80 41 2463 50 11 4725 72 04 42 86 16 10 0222 79 90 7089 12 87 48 39 4371 09 0853 18 8865 61 36 1519 55 03 52 58 23 92 78 94 74 95 84 1391 0169 176477 60 33 40 93 3831 56 44 73 3067 323735 26 27 51 14 8285 0728 46 21 34 49 22 2459 68 81 45 6276 47 66 5729 04 54 25 05 41 89 50 80 0290 42 16 86 39 87 19 10 65 43 5311 79 485572 70 63 61 09 12 15 18 08 71 88 03 58 52 2336 8306 75 75 92 75 120 100 80 60 40 20 0 94 95 91 77 06 83 74 68 93 67 84 69 35 31 01 60 6445 21 53 9013 33 3037 51 564038 14 5744 32174127 34 25 468676 28 54 87 244973 04 2226 8239 72 5005 8159 07 10 42 4702 6289 88 71 6129 16 80 65 15 0385 18 55 63 70 1279 36 4309 58 08 4819 52 66 23 11 120 100 80 150 250 200 150 400 300 200 100 0 92 78 94 06 83 74 95 69 7791 934484 6413 17 01 6033 73 3067 3831 56 35 26 37 34 5940 3228 76 85 4966 45 0751 57 14 6227 4621 24 05 68 8225 80 22 81 29 54 63 50 90 72 42 16 65 79 04 19 0241 71 4347 1211 0853 6139 87 7089 8886 09 4810 18 55 03 15 36 52 58 23 100 60 40 20 0 200 100 0 50 100 50 94 74 8306 33 69 13 95 91 93 1701 6477 44 84 40 73 60 34 35 67 38 56 31 30 26 59 37 85 07 14 27 66 620468 76 21 4951 28 57 25 8245 63 05 29 81 32 54 80 22 24 50 46 47 39 72 41 86 53 0271 1011 4342 65 7079 90 12 09 0887 8889 18 6119 0316 48 55 36 52 58 15 23 78 0 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 0 200 400 600 0 200 400 600 0 200 400 600 Résidu en fn de Y prédit 30 20 10 0 0 -10 -20 -30 53 32 Résidu en fn de Y prédit 25 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 17 74 32 93 01 60 46 56 64 94 83 48 24 30 43 82 73 62 57 26 95 02 07 59 15 472738 13 08 81374069 49 44 77 28 22 54 51 84 05 23 7090 85 33 78 04 92 6189 14 10087 76 35 200 300 09 52532545 31 91 1241 8850 5871 2167 03 42 66 72 5586 16 39 3619 10 65 80 06 11 79 63 18 2968 34 75 Résidu en fn de Y prédit 80 60 Résidu en fn de Y prédit 80 60 93 Résidu en fn de Y prédit 100 80 60 93 94 33 08 62 60 95 07 7032 3064 69 59 0282 17 4381 5684 882437 44 83 27 26 03 49 40 61 54 67 92 72 48468573 0922 52792838 77 42 4176 36862135 13 87 29 53 89 45 5547 18 80 71 581005 01 125014 91 16 51 400 156563 23 1957 200 25 39 68 06 78 04 31 74 11 34 66 90 1994 78 2000 57 01 30 46 64 93 32 17 07 82 74 24 90 47 37 78 62 48 54 50 56 13 94 12 49 35 08 2644 43 76 51 92 23 5222 2760 84 1505 59 67 81 04 87 88 61861438 77 06 7240 71 83 53 50 70 2921100 95 150 65 41 45 3973 68 19 25 33 4234 69 16 0379 28 580285 31 89 75 91 09 10 11 36 80 5563 66 18 2003 17 57 01 30 32 46 93 43 24 82 74 13 0862 2664 84 90 48 4756 60 94 15 7059 40 83 22 44 54 38 49 81 5250 373569 75 51 92 88 7627 78 02 6116 45 1207 33 04 50 5871 14 67 95 100 150 200 53 73 28 34 31 77 86 23 038741 5572 89 0579 21 39 85 80 094225 68 1929 65 3610 63 11 9106 18 66 2006 2012 93 2015 2018 20 15 10 5 200 0 -5 -10 -15 -20 0 15 46 35 30 17 74 2456 93 92 82 50 47 57 22 23 43 81 90 75 61 12 87 64 4862340184 77 07 44 94 95 06 038640 3951 715921 2976 8825 14 54 72 05 83 04 364937 68 85 7926 16 50 150 55 4133 58 10 31 100 08 42 27 67 70 52 89 1360 65 38 02 80 09 7345 69 91 18 19 11 63 66 28 10 20 10 250 0 -10 -20 0 40 40 0 0 200 -10 -20 20 0 400 -20 0 -30 -40 -30 -40 -40 -60 94 17 24 62 56 08 32 60 43 4630 59 92 75 0249 64 26 37 82 27 70 07 44 95 83 8881 61 77 79 15 41 231257 01 524785 33 69 037276 84 4822 50 368928 13 54 16 65 200 29 0980 40 42 87 0538 91 06 78 400 86 35 53 4573 19 5871 5590 51 63 10 14 11 25 18 2167 39 34 66 74 04 31 68 94 40 20 0 0 20 0 600 -20 0 75 0862 26 82 17 3230 59 7081566495 02 37 8846 60 33 24 43 49 44 27 4854 6141 72 92 1547 3584 83 22 031628 7369 3642 40 77 0929 38 53 80 52868567 13 07 12 76 79 87 05 18 57 01 50 71 65 8921 20091 06 78 400 55 23 1045 5819 14 11 63 3951 25 31 74 04 34 66 9068 75 600 -20 -40 600 -40 -60 -60 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 103 sur 127 Tableau 28 : Ile-de-France, approche en niveau, régression par rapport au revenu par ménage et à la proportion de logements occupés par leur propriétaire Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= % RP P Filo X3= X4= X5= Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 124 27 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 119 23 117 22 115 22 116 22 123 23 131 28 138 30 147 33 162 36 186 43 214 47 240 50 259 56 261 59 243 57 268 69 292 87 293 90 293 91 290 92 291 96 294 94 302 100 300 102 1,00 40% 96-18 10-16 0,93 m/ REVmontant 7,0 m/ % RP P Filo -45,1 0,93 0,93 0,93 0,95 0,95 0,96 0,96 0,97 0,98 0,98 0,98 0,98 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 1,00 0,99 1,00 1,00 1,00 0,99 1,00 5,9 5,2 4,8 4,5 4,1 4,4 4,7 4,9 5,2 5,8 5,9 5,9 6,3 6,4 6,3 7,1 8,1 7,8 7,6 7,5 7,6 7,4 7,5 7,5 -19,6 -37,7 -26,1 -8,8 -4,5 -5,3 -9,7 -31,4 -5 6 -7 5 -8 6 -7 6 -1 1 6 -1 5 3 -2 0 9 -2 4 3 -3 2 7 -3 5 0 -3 6 3 -3 8 0 -4 0 1 -3 8 3 -4 3 9 -4 4 9 0,97 0,99 4 6,2 7,6 2 0,95 0,90 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 150 100 50 0 1990 -50 5 ##### ##### 6 ##### ##### 0,85 7 ##### ##### 0,80 8 ##### ##### Ne pas effacer cet encadré Nbvar 2 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) 0,90 0,03 7% 8% 0,93 0,01 6% 6% 0,90 0,03 6% 6% 0,92 0,02 6% 6% 0,95 0,00 5% 5% 0,95 0,00 5% 5% 0,96 0,00 5% 5% 0,96 0,00 5% 5% 0,96 0,01 5% 5% 0,95 0,03 4% 5% 0,94 0,03 4% 6% 0,95 0,04 3% 5% 0,96 0,02 3% 5% 0,94 0,04 3% 6% 0,92 0,07 3% 7% 0,85 0,14 3% 10% 0,87 0,12 3% 10% 0,85 0,14 3% 12% 0,85 0,15 2% 13% 0,84 0,15 3% 13% 0,83 0,16 3% 14% 0,83 0,17 3% 15% 0,84 0,16 2% 14% 0,82 0,18 3% 15% 0,82 0,18 3% 16% 3 16 17 0,90 0,07 0,04 0,09 0,84 0,15 0,70 0,03 0,13 0,65 0,75 2000 2010 2020 R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant % RP P Filo % RP P Filo -1% 0% -1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% -1% -2% -2% -1% -3% -4% -7% -7% -10% -10% -11% -11% -12% -11% -13% -13% 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -73 -58 -35 -31 -33 -19 -30 -37 -33 -20 -18 6 19 32 39 60 59 58 70 80 84 88 89 111 108 8,0 8,3 8,0 8,1 9,4 9,4 10,5 10,3 11,7 13,3 12,8 15,1 15,1 18,2 18,0 18,5 16,3 23,3 25,5 22,5 24,1 24,2 26,6 23,3 26,4 1,5 0,8 1,6 1,1 0,4 0,2 0,2 0,4 1,2 2,3 2,5 3,2 2,6 4,4 5,4 8,4 7,1 11,1 12,6 11,5 12,7 13,0 13,7 13,2 14,9 ##### ####### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ####### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ####### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### 1990 2000 2010 -0,05 -0,10 20 0,00 0,00 m/ REVmontant 14 20,5 75,1 10,0 21 16,3 23,2 22 5,8 11,7 8,0 23 ##### ##### 24 ##### ##### 6,0 25 ##### ##### 0% 1990 2000 2010 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 1994 Prixmoymontant 0,95 % RP P Filo -0,07 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0,96 0,95 0,96 0,97 0,97 0,98 0,98 0,98 0,98 0,97 0,97 0,98 0,97 0,96 0,92 0,93 0,92 0,92 0,92 0,91 0,91 0,92 0,90 0,91 -0,08 -0,09 -0,12 -0,13 -0,19 -0,23 -0,23 -0,22 -0,23 -0,23 -0,26 -0,28 -0,27 -0,26 -0,22 -0,26 -0,27 -0,28 -0,28 -0,28 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 Prixmoymontant -0,24 -0,17 -0,27 -0,24 -0,17 -0,20 -0,25 -0,25 -0,31 -0,38 -0,40 -0,43 -0,42 -0,46 -0,50 -0,57 -0,58 -0,61 -0,63 -0,64 -0,64 -0,65 -0,64 -0,66 -0,66 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 96-18 0,95 -0,22 #### #### #### -0,44 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 10-16 0,92 2,0 -0,28 #### 0,0 1990 #### #### -0,63 1,00 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 4,0 28 0,0 26 24 1990 22 -100,0 20 18 16 -200,0 14 12 -300,0 10 8 6 -400,0 4 2 -500,0 0 m/ % RP P Filo 2000 2010 2020 m T -100 m T 20 1 1 1 0 0 0 1990 1 1 1 0 2020 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 Corrélns croisées 1 1 1 m T X2X4 % RP P Filo X2X5 % RP P Filo X3Y X3X4 X3X5 X4Y X4X5 X5Y #### 200 180 160 140 2000 X1X3 X2X4 X4X5 2010 X1X4 X2X5 2020 X1X5 X3X4 0 0 0 1990 X1X2 X2X3 X3X5 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 0 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,93 1994 R²=0,93 200 180 160 140 #REF! #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 300 400 600 2000 R²=0,96 2003 R²=0,98 2006 R²=0,98 2012 R²=1,00 2000 R²=0,96 2003 R²=0,98 78 92 75 78 9275 9491 77 95 93 250 200 150 94 91 77 95 350 300 2006 R²=0,98 600 500 2012 R²=1,00 Y observé en fn du Y prédit 2015 R²=1,00 2015 R²=1,00 600 500 400 300 200 100 0 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=1,00 2018 R²=1,00 120 100 80 60 94 95 91 77 93 120 100 80 75 78 92 92 78 94 91 95 77 93 75 500 75 400 300 200 100 0 92 75 92 78 94 95 91 77 93 75 92 250 200 150 400 300 78 94 91 95 77 93 78 94 95 91 77 93 60 40 20 0 100 50 0 93 200 100 0 40 20 0 100 50 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 100 200 300 0 100 200 300 400 0 200 400 600 0 200 400 600 0 200 400 600 Résidu en fn de Y prédit 20 15 78 10 5 0 0 50 93 77 95 100 94 92 150 75 200 -5 -10 -15 5 Résidu en fn de Y prédit 15 10 Résidu en fn de Y prédit 15 78 10 Résidu en fn de Y prédit 15 Résidu en fn de Y prédit 15 10 Résidu en fn de Y prédit 10 Résidu en fn de Y prédit 15 10 1994 2000 2003 78 94 2006 94 78 2012 94 78 95 77 200 93 2015 95 94 78 2018 95 94 75 78 0 10 5 75 5 93 5 94 100 77 95 91 92 0 150 200 0 -5 -10 -15 100 5 0 75 200 92 300 -5 -10 -15 0 100 95 93 200 92 5 0 300 75 400 -5 -10 -15 0 93 77 95 0 0 400 92 75 600 -5 0 0 50 77 200 93 400 600 0 -5 -5 -10 -15 -20 91 77 200 93 91 400 600 75 77 91 91 -10 91 -15 91 92 -10 -15 92 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 104 sur 127 Tableau 29 : province, approche en niveau, régression de référence Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= % RP P Filo X4= DEPlittoral X5= Dummy 06 83 84 Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 59 13 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 60 13 63 13 64 13 66 13 71 14 78 16 83 17 90 19 98 22 112 27 129 31 143 35 151 37 150 37 140 34 147 36 150 39 148 40 147 39 143 39 143 40 144 40 147 43 146 43 1,00 40% 96-18 10-16 0,76 m/ REVmontant 5,2 m/ Température m/ % RP P Filo m/ DEPlittoral m/ Dummy 06 83 84 1 ,1 -2 2 26 0,57 0,19 12% 15% -4% 0,00 -67 13,2 2,0 0,2 0,9 5,7 0,77 0,80 0,83 0,85 0,85 0,84 0,82 0,82 0,80 0,81 0,84 0,87 0,88 0,88 0,89 0,90 0,91 0,92 0,93 0,93 0,93 0,93 0,92 0,91 5,2 5,1 5,0 4,8 4,8 5,0 5,1 5,6 6,3 7,1 8,0 8,9 9,0 8,4 8,3 8,6 8,5 8,3 8,4 8,4 8,5 8,6 8,9 8,9 1 ,0 -8 2 21 0,61 0,16 11% 14% -3% 0,00 -66 14,3 2,0 0,6 1,4 4,9 2 0,863 0,919 0,95 4 7,2 8,5 5 4,74 6,78 6 -32,36 -82,07 0,85 7 8 3 16 17 20 14 21 22 23 24 25 12,2 42,8 0,56 0,30 0,09 0,16 18,8 0,80 52,5 0,58 0,34 0,70 0,08 0,17 0,65 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -50 -100 -150 -200 -250 2000 2010 2020 0,8 -10 3 20 0,63 0,17 9% 12% -3% 0,00 -62 15,6 1,8 0,8 2,2 5,2 1 ,4 6 3 24 0,60 0,23 9% 13% -4% 0,00 -74 16,3 3,2 0,5 2,3 6,6 1 ,1 6 3 31 0,57 0,27 8% 13% -5% 0,00 -66 16,9 2,4 0,5 2,2 8,7 1 ,3 14 3 31 0,60 0,25 8% 13% -5% 0,00 -73 17,0 2,8 1,2 2,2 8,1 1 ,9 14 3 34 0,57 0,27 9% 14% -5% 0,00 -84 15,8 3,6 1,0 1,9 7,6 2 ,2 31 4 36 0,55 0,27 9% 14% -5% 0,00 -99 14,7 3,7 1,9 1,9 7,2 3 ,0 43 5 36 0,55 0,26 9% 14% -5% 0,00 -127 14,5 4,4 2,3 2,2 6,3 3 ,8 51 6 41 0,52 0,28 10% 16% -5% 0,00 -154 13,3 4,6 2,2 2,2 6,0 5 ,2 20 10 47 0,48 0,33 11% 17% -7% 0,00 -170 12,9 5,4 0,7 3,0 5,8 6 ,5 -16 13 47 0,50 0,35 10% 17% -7% 0,00 -185 14,3 6,3 0,6 3,8 5,5 6 ,4 -42 16 49 0,54 0,32 9% 17% -7% 0,00 -192 15,9 6,0 1,4 4,5 5,6 6 ,5 -58 17 59 0,53 0,35 9% 17% -8% 0,00 -187 16,3 5,9 1,9 4,7 6,5 6 ,5 -51 19 64 0,51 0,38 9% 18% -9% 0,00 -184 16,3 6,1 1,7 5,4 7,3 5 ,9 -36 16 54 0,55 0,34 8% 16% -8% 0,00 -181 18,0 6,4 1,4 5,3 7,1 5 ,5 -50 17 57 0,58 0,32 8% 16% -8% 0,00 -180 18,5 5,7 1,9 5,5 7,2 6 ,3 -6 8 19 61 0,56 0,35 8% 17% -9% 0,00 -185 19,2 6,3 2,4 5,9 7,5 7 ,1 -7 5 19 56 0,57 0,35 8% 18% -10% 0,00 -199 21,3 7,4 2,8 6,2 7,1 7 ,1 -8 1 18 49 0,60 0,33 7% 17% -10% 0,00 -203 23,6 8,1 3,3 6,4 6,9 6 ,9 7 ,2 -9 4 -1 0 6 20 49 0,59 0,34 7% 18% -10% 0,00 -203 23,9 8,0 3,9 6,9 6,9 18 48 0,59 0,34 8% 18% -10% 0,00 -206 24,2 8,3 4,3 6,1 6,8 7 ,4 7 ,9 -9 9 -1 0 5 20 48 0,59 0,34 8% 18% -10% 0,00 -218 23,7 8,1 3,9 6,6 6,5 24 45 0,57 0,35 9% 19% -11% 0,00 -235 21,8 7,7 3,6 6,9 5,4 8 ,3 -9 0 26 41 0,56 0,35 9% 20% -11% 0,00 -252 20,9 7,6 2,9 7,1 4,6 0,90 Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) 0,75 Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. Dummy 06 83 84 1990 2000 2010 -0,07 -0,10 0,00 0,00 m/ REVmontant -154,1 -199,3 10,0 17,7 22,1 5,4 7,4 8,0 1,9 3,2 4,1 6,2 6,0 6,5 7,0 0% 1990 2000 2010 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température Prixmoymontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant % RP P Filo 1994 0,75 -0,03 0,03 0,03 0,09 0,27 -0,16 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0,78 0,79 0,77 0,76 0,77 0,75 0,74 0,74 0,72 0,69 0,71 0,74 0,73 0,71 0,74 0,76 0,75 0,76 0,77 0,77 0,77 0,77 0,75 0,75 -0,04 -0,06 -0,07 -0,08 -0,06 -0,04 -0,02 0,00 0,01 0,03 0,05 0,07 0,07 0,06 0,07 0,08 0,06 0,04 0,04 0,03 0,03 0,02 0,02 0,01 0,04 0,05 0,05 0,05 0,04 0,03 0,02 0,00 0,00 0,00 -0,01 -0,02 -0,01 -0,02 -0,04 -0,05 -0,05 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,04 -0,04 -0,03 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,03 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,09 0,08 0,08 0,09 0,08 0,07 0,06 0,06 0,06 0,06 0,05 0,05 0,05 0,07 0,06 0,05 0,05 0,07 0,09 0,10 0,12 0,12 0,13 0,14 0,15 0,15 0,15 0,15 0,16 0,15 0,14 0,13 0,12 0,12 0,11 0,10 0,09 0,24 0,23 0,29 0,27 0,29 0,34 0,36 0,40 0,43 0,49 0,53 0,52 0,52 0,53 0,52 0,50 0,51 0,51 0,50 0,49 0,49 0,49 0,49 0,49 -0,17 -0,17 -0,18 -0,18 -0,19 -0,19 -0,20 -0,20 -0,21 -0,21 -0,21 -0,22 -0,23 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 0,35 0,40 -0,09 -0,13 -0,29 0,24 0,18 0,54 #### 0,35 0,40 -0,05 -0,14 -0,28 0,25 0,18 0,53 #### 250 27 28 29 30 31 32 33 96-18 10-16 0,75 0,76 2,0 0,01 0,04 -0,01 -0,04 0,0 1990 0,05 0,06 0,11 0,13 0,43 0,50 1,00 -0,21 -0,24 4,0 26 10,0 24 22 20 8,0 18 16 6,0 14 12 10 4,0 8 6 2,0 4 2 0,0 0 m/ Température 2020 m T -300 m/ % RP P Filo 100 50 0 1990 -50 -100 -150 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2000 2010 2020 1990 2000 2010 2020 m T 20 18 16 14 12 2020 10 8 6 4 2 0 m T m T Corrélns croisées m/ DEPlittoral 30 25 20 m/ Dummy 06 83 84 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 70 60 50 40 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température % RP P Filo X3X4 % RP P Filo X3X5 % RP P Filo DEPlittoral X4X5 DEPlittoral Dummy 06 83 84 140 120 DEPlittoral 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 Dummy 06 83 84 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 Prixmoymontant -0,12 -0,12 -0,12 -0,08 -0,10 -0,07 DEPlittoral -0,11 -0,12 -0,12 -0,12 -0,13 -0,13 Dummy 06 83 84 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 Prixmoymontant 0,18 0,19 0,21 0,23 0,22 0,23 Dummy 06 83 84 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 Prixmoymontant 0,48 0,43 0,42 0,47 0,53 0,51 #### #REF! #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 160 2000 R²=0,84 1994 R²=0,76 1994 R²=0,76 06 83 140 120 2000 R²=0,84 06 83 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,04 -0,05 -0,14 -0,21 -0,24 -0,14 -0,15 -0,15 -0,16 -0,17 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 0,27 0,28 0,35 0,39 0,41 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 0,51 0,52 0,54 0,53 0,53 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2003 R²=0,80 0,35 0,40 -0,27 -0,18 -0,28 0,41 0,18 0,56 #### 0,35 0,40 -0,27 -0,19 -0,28 0,43 0,18 0,58 #### 350 300 2003 R²=0,80 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,27 -0,29 -0,31 -0,31 -0,32 -0,19 -0,20 -0,21 -0,21 -0,22 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 0,42 0,42 0,42 0,42 0,41 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 0,55 0,55 0,55 0,53 0,51 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2006 R²=0,87 0,35 0,40 -0,33 -0,23 -0,29 0,43 0,18 0,50 #### 0,35 0,40 -0,34 -0,23 -0,29 0,40 0,18 0,50 #### 350 300 2006 R²=0,87 83 06 0,35 0,35 0,35 34 0,35 0,35 0,50 0,40 0,40 0,40 35 0,40 0,40 -0,33 -0,33 -0,32 36 -0,21 -0,32 0,00 1990 2000 2010 2020 -0,24 -0,24 -0,25 37 -0,17 -0,22 -0,29 -0,29 -0,29 38 -0,29 -0,29 -0,50 0,42 0,44 0,46 39 0,34 0,42 X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2X3 X2X4 X2X5 X3X4 0,18 0,18 0,18 40 0,18 0,18 -1,00 X3X5 X4X5 0,49 0,46 0,44 41 0,51 0,52 #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 350 2012 R²=0,92 2015 R²=0,93 15 10 5 0 1990 30 20 10 0 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 2012 R²=0,92 83 74 2015 R²=0,93 350 300 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,91 2018 R²=0,91 33 6913 200 06 300 100 80 74 67 68 84 60 35 69 01 31 64 21 53 9033 301438 51 44 5640 45 577613 32172527 37 34 59 468773 28 41 54 39 2486 04 26 2289 8249 72 29 81 502 05 07 10 42 4785 680 88 7163 6102 16 15 0365 79 55 1270 36 430818 4858 09 52 19 66 23 11 100 80 60 60 40 40 20 0 84 74 01 67 6460 13 4468 51 69 57 35 27 31 3738 17 21 30 4033 90 28 56 45 26 0714 76 4649 8259 25 3254 34 2273 62 41 47 29 2472 81 86 5010 87 39 0489 71 88 85 53 16 0542 70 080263 5279 121980 43 65 486118 66 55 1536 03 11 58 23 09 250 150 84 74 01 13 69 64 17 38 44 304060 33 67 57563568 32 51 31 46 2645 37 82347 90 2 245921 49 28 22 73 4785 81 14 6276 5441 07 50 25 7080 72 0463 86 39 79 43 8816 5329 085589 71 87 42 19 65 12 10 5202 05 156166 11 48 58 18 03 09 36 23 83 06 250 200 150 250 200 13 69 33 6484 4401 73 17 60 31 67 3038 2635 56 34 3740 5914 28 85 05 5168 21 8127 57 4945 8276 66 32 25 6229 4604 54 07 41 22 2480 50 11 47 7263 39 42 86 90 16 0289 70 10 87 48 79 43 53 0971 08 12 18 88 65 61 19 36 15 55 03 52 58 23 06 74 83 250 200 150 74 83 06 200 100 150 100 20 0 50 74 84 13 01 1764 60 69 44 4033 563831 73 30 3227 35 26 67 28 51 8237 34 0785 465914 4945 22 24 76 68 81 21 62 29 47 66 57 04 54 25 05 41 89 90 50 80 0210 11 72 42 19 87 71 65 43 5363 79 488816 7086 0939 1512 0861 55 03 36 5818 52 23 100 50 0 13 69 84 33 01 17 64 44 60 3073 31 5667 34 2638 3714 59 35 51 27 328540 07 66 68 57 62 76 46 25 05 28 244945 82 21 80 22 81 29 54 04 41 63 50 90 11 72 89 42 16 39 65 79 19 0247 43 53 081210 6186 7071 88 09 4887 55 03 15 36 52 18 58 23 150 100 100 50 0 50 0 0 50 0 64 44 84 17 01 40 73 31 6035 38 56 306734 26 59 37 85 51 0745 68 27 14 6228 66 21 4976 57 25 82 63 05 8129 3204 54 80 22 2439 46 47 72 41 42 50 71 86 53 79 11 16 0289 90 4310 7012 09 085519 8887 6165 4818 03 36 52 58 15 23 0 50 100 150 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 Résidu en fn de Y prédit 30 Résidu en fn de Y prédit 25 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 32 Résidu en fn de Y prédit 40 30 20 10 0 0 400 -10 Résidu en fn de Y prédit 30 20 10 Résidu en fn de Y prédit 60 40 20 33 69 0730 64 08 6259 17 60 43 70 82 73 02 49 88 32 264084 48 24 3756 44 83 27 09 05 03 81 38 61 54 67 13 46 42 85 5287 28 35 10 51 72 65 76 3689 22 74 5818716314 01 124721 5541 45 31 1008604 300 15 7980 23 5350 200 16 57 25 19 29 68 34 06 39 11 66 90 1994 74 35 30 56 15 4617 24 57 82 90 01 50 64 47 21 68 22 4361 51 67 06 87 81 44 48 0734 0525 0414 40 3976 23 12 71 5933 69 54 6241 31 84 03 863738 60 83 8873 45 72 26 49 29 5010 27 100 42 3685 13 16 5802 79 65 55 08 89 70 0980 5218 19 63 28 11 66 53 32 2000 57 01 46 64 30 32 17 07 82 48 24 90 47 37 74 62 50 56 12 54 35 08 49 44 26 13 23 43 22 2760 84 05 76 1552 59 51 67 04 87 88 61811438 06 72 71 40 86 53 65 41 45 50 70 2921100 83 150 3973 19 25 33 4234 68 0379 31 580285 28 69 16 89 09 10 11 36 80 66 55 18 63 2003 30 17 57 01 43 46 32 24 82 64 74 13 480862 84 90 15 4726 56 40 83 543738 22 69 5049 44 527059 35 81 60 04 51 07 88 76 27 12 61 73 33 02 05 1634 50 58 71 1445 100 150 23 87 53 67 86 0942 412831 0319 85 5589 72 39 65 80 25 117921 68 36 10 29 63 18 66 2006 17 2012 17 24 3060 32 62 08 4637 56 43 26 69 59 64 49 27 02 05 44 48 82 73 01 07 57 83 88 81 61 13 74 70 38 33 15 12 2303 47 76 52 41 51 84 54 65 0972 28 200 06 90 10079 8567 300 22 42 50 19 45 89 367180 40 86 25 35 16 21 5887 63 14 5311 34 04 5510 29 39 18 66 31 2015 30 08 62 3717 69 81 26 64 5960 32 73 33 82 48 46 70 43 88 240556 44 02 49 27 13 83 61 54 67 84 09 15 41 38 01 47 74 42 03 72 76 12 07 3665 28 06 1008657 40 300 5287228535 200 80 53 21 16 71 51 89 45 23 18 50 14 1029 7911 31 58 63 34 55 04 19 25 39 66 90 68 2018 25 20 15 10 5 0 -5 0 -10 -15 -20 -25 20 15 10 5 0 150 -5 -10 -15 -20 0 10 0 200 0 -10 -20 -30 20 10 200 250 0 -10 06 -20 0 74 46 48 24 5660 64 82 01 43 62 83 30 02 07 15 57 26 08 47 27 81 73 13 59 49 40 84 3738 22 44 23 54 28 69 05 85 70 04 61 0989 52 53 51 200 12 41 10071 76 3533 300 5887 66 8890 03 50 14 25 5516 42 3619 21 72 86 65 45 31 39 10 11 8 79 0 67 06 18 29 63 68 34 0 0 400 -10 -20 0 400 -20 -40 0 400 -20 -30 -40 -30 -40 68 -30 -40 -60 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 105 sur 127 Tableau 30 : 30 départements les plus urbains, approche en niveau, régression de référence Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= % RP P Filo X4= DEPlittoral X5= Dummy 06 83 84 Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 81 31 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 80 28 82 26 83 24 85 24 91 25 98 28 104 29 112 31 122 35 140 42 162 49 181 54 193 60 194 63 180 57 193 67 202 79 203 81 202 80 199 81 199 82 201 83 206 87 205 87 1,00 40% 96-18 10-16 0,97 m/ REVmontant 7,1 m/ Température m/ % RP P Filo m/ DEPlittoral m/ Dummy 06 83 84 -1,0 -4 3 3 28 0,91 0,07 7% 12% -5% 0,00 -66 25,6 1,2 2,3 1,0 5,7 0,97 0,97 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,95 0,93 0,95 0,96 0,95 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,95 0,94 0,94 6,4 5,9 5,3 5,1 4,7 4,8 5,0 5,3 5,8 6,6 7,2 7,5 7,9 7,9 7,6 8,5 9,7 9,4 9,2 9,2 9,2 9,2 9,4 9,3 -0,5 -18 1 31 0,89 0,08 6% 12% -5% 0,00 -71 24,3 0,6 1,0 0,5 6,8 2 0,958 0,960 0,95 4 7,3 9,2 5 1,53 1,89 6 ##### ##### 0,85 7 8 3 16 17 20 14 21 22 23 24 25 14,1 43,2 0,79 0,17 0,08 0,16 -0,08 0,00 -67,8 19,0 0,8 2,4 2,0 4,9 21,9 0,80 47,3 0,78 0,18 0,70 0,09 0,19 0,65 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -20 -40 -60 2000 2010 2020 -0,5 -25 3 27 0,88 0,09 6% 11% -5% 0,00 -56 22,1 0,6 1,4 0,9 6,1 0,0 -14 2 29 0,85 0,11 6% 12% -5% 0,00 -54 20,2 0,0 0,8 0,6 6,2 0,1 -1 2 32 0,84 0,13 6% 12% -6% 0,00 -56 21,0 0,1 0,1 0,9 7,1 -0,4 3 3 35 0,83 0,13 6% 12% -6% 0,00 -43 20,5 0,5 0,2 1,2 7,3 -0,3 6 5 38 0,83 0,14 6% 12% -6% 0,00 -45 21,5 0,4 0,3 1,7 7,6 -0,4 3 7 38 0,82 0,14 6% 12% -6% 0,00 -51 20,0 0,4 0,1 2,1 6,6 -0,3 -9 9 37 0,81 0,14 7% 12% -5% 0,00 -52 17,7 0,2 0,3 2,2 5,5 0,6 -22 10 39 0,79 0,14 8% 13% -5% 0,00 -66 15,6 0,3 0,6 1,9 4,4 2,4 -38 14 46 0,74 0,21 7% 16% -8% 0,00 -98 17,8 1,5 1,0 2,5 5,2 4 ,0 -50 15 50 0,73 0,23 7% 16% -9% 0,00 -117 18,9 2,3 1,3 2,7 5,2 4 ,6 -49 17 57 0,72 0,23 7% 16% -9% 0,00 -123 17,6 2,2 1,0 2,4 5,0 4,1 3,3 1,9 1,4 1,1 1,2 1,6 2,2 2,5 3,3 3,6 3,8 -86 -1 2 5 -1 7 4 -2 0 6 -2 8 4 -3 1 8 -3 2 4 -3 3 1 -3 5 0 -3 2 9 -3 6 6 -3 7 2 18 68 0,72 0,24 7% 17% -10% 0,00 -110 18,1 1,9 1,7 2,5 5,7 20 73 0,71 0,25 7% 18% -11% 0,00 -90 19,0 1,5 2,5 2,8 6,2 18 57 0,73 0,23 7% 17% -10% 0,00 -45 18,5 0,9 3,8 2,8 5,3 19 60 0,77 0,19 8% 17% -9% 0,00 -49 17,8 0,6 3,6 2,4 4,5 24 55 0,79 0,17 8% 18% -10% 0,00 -61 19,3 0,4 4,6 2,8 3,8 25 49 0,79 0,18 8% 19% -10% 0,00 -50 19,4 0,4 5,1 2,8 3,4 22 43 0,80 0,17 8% 18% -10% 0,00 -49 19,0 0,6 5,1 2,5 2,9 22 44 0,79 0,17 9% 19% -10% 0,00 -59 18,0 0,8 4,9 2,3 2,8 21 40 0,79 0,17 9% 19% -10% 0,00 -56 18,0 0,9 5,2 2,2 2,6 22 39 0,78 0,17 10% 20% -10% 0,00 -79 16,6 1,0 4,5 2,1 2,3 25 35 0,76 0,18 11% 21% -10% 0,00 -74 14,9 1,0 4,3 2,1 1,8 26 28 0,76 0,18 11% 21% -10% 0,00 -73 14,3 1,0 4,2 2,2 1,4 0,90 -80 -100 -120 2000 2010 2020 m T Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) 0,75 Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. Dummy 06 83 84 1990 2000 2010 -0,10 0,00 m/ REVmontant -57,5 12,0 18,3 0,7 10,0 4,7 8,0 2,4 3,2 6,0 0% 1990 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 -1,01990 -2,0 -140 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température Prixmoymontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant Dummy 06 83 84 Prixmoymontant 1994 0,95 -0,17 -0,19 -0,44 -0,10 -0,04 -0,47 1995 0,94 -0,18 -0,19 -0,46 -0,12 -0,03 -0,47 1996 0,94 -0,19 -0,20 -0,47 -0,13 -0,02 -0,47 1997 0,92 -0,19 -0,21 -0,46 -0,13 0,02 -0,47 1998 0,91 -0,19 -0,22 -0,45 -0,13 0,03 -0,47 1999 0,91 -0,17 -0,25 -0,44 -0,11 0,03 -0,47 2000 0,91 -0,15 -0,27 -0,42 -0,09 0,07 -0,48 0,58 0,52 -0,37 -0,11 -0,32 -0,20 0,38 0,28 #### 2001 0,91 -0,14 -0,27 -0,41 -0,08 0,08 -0,48 0,58 0,52 -0,36 -0,11 -0,31 -0,18 0,38 0,28 #### 250 2002 0,90 -0,12 -0,26 -0,40 -0,07 0,12 -0,48 2003 0,89 -0,11 -0,26 -0,40 -0,07 0,16 -0,48 2004 0,86 -0,10 -0,26 -0,39 -0,06 0,27 -0,48 2005 0,85 -0,09 -0,27 -0,38 -0,05 0,32 -0,49 2006 0,85 -0,07 -0,29 -0,36 -0,05 0,34 -0,49 2007 0,85 -0,07 -0,28 -0,36 -0,04 0,34 -0,50 0,58 0,52 -0,51 -0,17 -0,29 0,02 0,38 0,39 #### 2008 0,84 -0,07 -0,29 -0,35 -0,04 0,34 -0,50 0,58 0,52 -0,54 -0,17 -0,29 0,03 0,38 0,40 #### 400 350 300 2009 0,85 -0,06 -0,28 -0,35 -0,04 0,32 -0,51 2010 0,88 -0,05 -0,30 -0,35 -0,03 0,29 -0,51 2011 0,89 -0,06 -0,29 -0,35 -0,04 0,26 -0,51 2012 0,89 -0,07 -0,29 -0,36 -0,04 0,26 -0,51 2013 0,89 -0,08 -0,29 -0,36 -0,04 0,24 -0,51 2014 0,89 -0,08 -0,30 -0,37 -0,05 0,25 -0,51 0,58 0,52 -0,60 -0,20 -0,28 -0,06 0,38 0,24 #### 2015 0,89 -0,09 -0,31 -0,37 -0,05 0,25 -0,51 0,58 0,52 -0,61 -0,20 -0,27 -0,06 0,38 0,23 #### 600 500 2016 0,88 -0,09 -0,31 -0,37 -0,06 0,25 -0,51 2017 0,87 -0,10 -0,31 -0,37 -0,06 0,26 -0,51 2018 0,87 -0,10 -0,31 -0,37 -0,07 0,25 -0,51 27 28 29 30 31 32 33 96-18 0,89 -0,11 -0,27 -0,39 -0,07 0,19 -0,49 10-16 0,89 -0,08 -0,30 -0,36 -0,04 0,26 -0,51 0,58 0,52 -0,59 -0,19 -0,28 -0,05 0,38 0,26 4,0 2,0 0,0 1990 2000 2010 2020 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m/ Température m/ % RP P Filo 100 0 1990 -100 -200 -300 -400 2000 2010 20 18 16 14 12 10 8 6 2020 4 2 0 m T m T 20 18 16 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 14 1,00 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 Corrélns croisées m/ DEPlittoral 30 25 20 m/ Dummy 06 83 84 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 80 60 40 20 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température % RP P Filo X3X4 % RP P Filo X3X5 % RP P Filo DEPlittoral X4X5 DEPlittoral Dummy 06 83 84 200 180 160 140 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,97 1994 R²=0,97 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 -0,33 -0,31 -0,34 -0,34 -0,33 -0,34 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,34 -0,34 -0,33 -0,33 -0,33 -0,32 -0,32 -0,33 -0,32 -0,29 -0,26 -0,25 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,14 0,17 0,17 0,20 0,23 0,25 #### #REF! #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 200 2000 R²=0,96 180 160 140 2000 R²=0,96 06 94 91 83 95 5168 5713 69 9344 45 3733 9031 76 54 21 25 34 6259 87 42 66 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 -0,38 -0,40 -0,45 -0,48 -0,49 -0,12 -0,12 -0,14 -0,15 -0,16 -0,30 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,14 -0,12 -0,04 0,00 0,01 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,29 0,29 0,35 0,36 0,37 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2003 R²=0,93 2003 R²=0,93 83 94 06 13 95 91 69 44 33 31 68 57 45 9351 37 90 34 21 6259 5476 25 87 42 66 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 -0,56 -0,56 -0,57 -0,59 -0,59 -0,18 -0,18 -0,19 -0,19 -0,20 -0,29 -0,29 -0,29 -0,28 -0,28 0,01 -0,02 -0,04 -0,05 -0,07 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,36 0,33 0,28 0,26 0,24 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2006 R²=0,95 2006 R²=0,95 0,58 0,58 0,58 34 0,58 0,52 0,52 0,52 35 0,52 -0,61 -0,62 -0,62 36 -0,48 -0,20 -0,20 -0,21 37 -0,15 -0,27 -0,27 -0,27 38 -0,30 -0,06 -0,04 -0,04 39 -0,11 0,38 0,38 0,38 40 0,38 0,22 0,21 0,19 41 0,27 #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2012 R²=0,96 15 2000 X1X3 X2X4 X4X5 2010 X1X4 X2X5 2020 X1X5 X3X4 10 5 0 1990 X1X2 X2X3 X3X5 2000 2010 2020 0 1990 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 600 500 2012 R²=0,96 Y observé en fn du Y prédit 2015 R²=0,96 2015 R²=0,96 600 500 400 300 200 100 0 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,94 2018 R²=0,94 78 92 75 78 9275 200 78 92 75 120 100 80 60 40 20 0 94 95 91 06 83 93 68 69 31 21 33 9045 51 44 5713 37 34 76 25 54 8759 42 62 66 120 100 80 150 250 200 150 100 60 40 20 0 50 100 50 94 95 13 91 69 33 31 93 44 51 37 34 5968 45 21 62 66 57 76 54 25 90 42 87 92 78 8306 75 75 400 300 200 100 0 92 400 300 78 9406 83 95 91 13 69 9333 44 31 37 51 59 34 21 45 57 68 66 6290 5476 4225 87 92 75 75 92 94 83 06 33 69 13 91 9395 44 31 34 59 3751 68 62 76 21 45 57 25 54 66 42 87 90 78 94 06 83 91 95 13 69 9333 44 31 37 51 5934 45 5776 626668 25 21 54 90 42 87 78 200 100 0 0 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 0 200 400 600 0 200 400 600 0 200 400 600 Résidu en fn de Y prédit 20 15 78 10 34 93 57 87 44 90 06 21 33 62 3731 13 94 25 5451 83 95 50 59 100 42 76 45 68 66 69 10 Résidu en fn de Y prédit 20 15 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 40 30 20 93 94 13 95 83 5737 44 62 69 59 78 92 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 20 10 0 0 93 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 20 10 Résidu en fn de Y prédit 60 40 20 1994 2000 57 93 13 2003 57 13 83 94 37 44 69 62 90 54 33 59 31 95 45 34 51 100 150 87 76 42 21 68 9106 25 2006 2012 94 37 95 62 44 57 59 13 83 78 33 91 69 87 45 42 54 200 06 25 21 31 9076 6634 51 68 2015 93 37 95 94 44 62 33 59 13 83 91 78 54 8757 69 42 45 21 200 06 31 25 76 34 51 668 6 90 2018 93 33 94 95 37 44 83 62 69 59 13 91 4221 45 8754 78 57 200 25 31 68 06 76 51 34 5 0 5 92 150 75 200 -5 0 0 0 -5 78 94 37 44 90 92 06 54 62 34 51 31 83 50 875933 95 150 76 100 69 4568 21 75 664225 91 10 0 0 200 -10 -20 -30 50 93 78 75 92 200 250 10 0 0 75 400 92 600 -20 -40 0 75 400 92 600 0 -10 54 51 33 91 100 66 31 200 9021 45 25 87 76 42 300 06 75 400 -10 -20 -30 -40 -50 92 400 75 0 600 -10 -20 -30 -40 -50 0 66 90 -10 -15 91 -10 -15 66 -20 -30 68 34 -60 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 106 sur 127 C. Approche en variation a) Ile-de-France et province En Ile-de-France, les régressions par rapport à chacun des trois régresseurs de la régression de référence considérés isolément (Tableau 31, Tableau 32 et Tableau 33) conduisent à des coefficients de détermination R² élevés, et à des pentes significatives. Les coefficients de détermination de la régression de référence sont très élevés, mais les pentes des régresseurs sont peu significatives et ces derniers sont très colinéaires (Tableau 34), en raison de la structure concentrique de la région, qui rend tous ces résultats difficiles à interpréter. Sur les seuls départements de province, l'exclusion des départements d'Ile-de-France, où le prix avait évolué de manière spécifique avant 2000, améliore les résultats de la régression de référence sur les sous-périodes qui commencent avant cette année. Les coefficients des régresseurs prennent des valeurs voisines de celles constatées sur l'ensemble de la France (Tableau 35). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 107 sur 127 Tableau 31: Ile-de-France, approche en variation, régression par rapport à la seule variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,70 0,56 0,15 0,21 0,32 0,73 0,65 0,43 0,04 0,33 0,77 0,83 0,87 0,74 0,43 R² 0,68 0,45 0,91 0,98 0,88 0,48 0,13 0,67 0,96 0,83 0,27 0,74 0,98 0,79 0,08 0,98 0,48 0,00 1,3% 0,7% 0,5% 0,3% 0,2% 0,3% 0,00 0,3% 0,19 0,31 0,5% 1,6% 0,9% 0,2% 0,3% 0,4% 0,5% 0,8% Ecart type résidu 0,6% 0,6% 0,3% 0,2% 0,3% 0,8% 1,4% 0,5% 0,2% 0,4% 0,9% 0,8% 0,3% 0,3% 0,7% 1,0% 0,4% 1,4% 1,4% 0,8% 1,3% 2018 -2% 1% 3% 6% 5% 5% 4% 4% 5% 6% 9% 7% 6% 5% 5% C 8% 11% 7% 6% 5% 5% 14% 7% 6% 4% 4% 1% 2% 1% 2% 4% 2% 2% -2% 0% 1994 0,01 0,02 0,40 0,27 0,14 0,00 0,01 0,06 1997 0,78 0,13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,07 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,01 0,05 0,00 0,00 0,00 0,04 0,44 0,01 0,00 0,00 0,19 0,00 0,00 0,00 0,60 0,00 0,04 0,99 1,00 0,32 0,15 2% 3,19 1,41 0,40 0,32 -0,38 -1,19 -1,20 -1,35 1994 3,8 2,7 1,0 1,3 1,7 4,0 3,3 2,1 -0,71 -1,38 -1,06 -1,94 -2,76 -2,66 -2,40 1997 0,5 1,7 4,5 5,5 6,3 4,1 2,1 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -1,67 -1,37 -2,40 -3,19 -3,17 -2,75 -1,55 -2,66 -3,73 -3,68 -2,31 -4,71 -5,51 -5,30 -5,86 -4,25 -1,94 0,16 2009 2012 0,00 0,79 2012 2015 1,34 2015 2018 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 3,6 2,2 7,7 17,9 6,6 2,3 1,0 3,5 12,0 5,5 1,5 4,2 15,4 4,7 0,7 18,2 2,3 0,1 0,0 1,2 1,6 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 10% 10% 93 75 5% 75 75 94 92 93 R² = 0,88 5% 95 77 91 94 92 R² = 0,91 94 93 92 R² = 0,79 78 78 91 95 5% 77 8 7 91 95 0% 77 -5% 0% 5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 108 sur 127 Tableau 32: Ile-de-France, approche en variation, régression par rapport à la seule variation du chômage LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= EXP(Chômage) Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,05 0,49 0,07 0,36 0,12 0,79 0,79 0,94 0,25 0,41 0,25 0,37 0,81 0,86 0,89 R² 0,07 0,23 0,68 0,80 0,74 0,95 0,20 0,41 0,67 0,58 0,88 0,46 0,92 0,78 0,97 0,26 0,35 0,69 2,3% 0,7% 0,5% 0,3% 0,3% 0,3% 0,14 0,2% 0,82 0,17 0,2% 1,4% 0,9% 0,4% 0,6% 0,5% 0,4% 0,3% Ecart type résidu 1,0% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 0,2% 1,4% 0,7% 0,7% 0,6% 0,4% 1,2% 0,6% 2,1% 0,7% 1,1% 0,3% 0,3% 0,8% 0,4% 1,4% 2018 -4% -3% 3% 7% 4% 4% 4% 3% 10% 9% 8% 6% 5% 5% 3% C 9% 12% 8% 8% 7% 5% 14% 7% 7% 5% 4% -1% 4% 3% 2% 7% 3% 3% -2% 0% 1994 0,76 0,04 0,66 0,10 0,50 0,00 0,00 0,00 1997 0,21 0,07 0,21 0,10 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,66 0,25 0,01 0,00 0,00 0,00 0,29 0,07 0,01 0,02 0,00 0,05 0,00 0,00 0,00 0,20 0,11 0,01 0,42 0,00 0,35 0% 4,4 m/ EXP(Chômage) -12,0 7,9 -4,8 10,3 -2,9 9,3 -6,8 -5,4 5,3 -2,6 -8,8 -8,2 -5,2 -9,5 -13,6 -25,9 -15,9 -11,3 -26,7 -9,2 -10,6 -20,9 -12,9 -8,6 -16,4 -7,1 -1,4 -15,1 -22,6 -16,9 -13,6 -22,6 -17,0 -13,4 1994 0,5 2,4 0,7 1,9 0,9 4,7 4,7 10,1 1997 1,4 2,1 1,4 1,9 5,0 6,0 7,1 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 -6,2 2015 2018 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. EXP(Chômage) 0,7 1,3 3,5 5,0 4,1 10,3 1,2 2,1 3,5 2,9 6,5 2,3 8,1 4,6 13,2 1,5 1,8 3,6 1,0 5,3 1,1 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 10% 10% 75 93 5% R² = 0,74 75 93 92 94 95 91 77 78 95 77 91 94 92 78 R² = 0,78 92 93 94 75 R² = 0,68 95 78 9177 5% 5% -5% 0% 0% 5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 109 sur 127 Tableau 33: Ile-de-France, approche en variation, régression par rapport à la seule proportion de logements occupés par leur propriétaire LN(Y) / t = m1*X1 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1 niv= % RP P Filo Année 1994 2008 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 72457 -58006 0 0 0 20474 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 19653 -71980 -85955 19858 -41162 -32740 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,96 0,62 0,18 0,47 0,20 0,69 0,74 0,78 0,15 0,49 0,81 0,86 0,86 0,87 0,87 R² 0,88 0,19 0,76 0,94 0,96 0,95 0,02 0,52 0,93 0,95 0,94 0,84 0,82 0,84 0,85 0,78 0,82 0,83 0,5% 0,6% 0,5% 0,2% 0,3% 0,3% 0,77 0,3% 0,89 0,83 0,3% 1,5% 0,8% 0,2% 0,3% 0,4% 0,3% 0,4% Ecart type résidu 0,4% 0,8% 0,4% 0,3% 0,2% 0,2% 1,5% 0,6% 0,3% 0,2% 0,3% 0,7% 0,9% 0,6% 0,6% -13% -3% 2% 5% 5% 1,2% 7% 0,6% 0,2% 6% 0,6% 0,3% 0,6% 2018 6% 8% 10% 11% 10% 11% 9% 9% C 12% 13% 10% 11% 9% 9% 13% 10% 11% 8% 8% 6% 10% 7% 7% 14% 7% 7% -1% 4% 1994 0,00 0,01 0,35 0,05 0,29 0,01 0,00 0,00 1997 0,40 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,31 0,00 0,00 0,00 0,00 0,87 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 8% 0,20 0,07 0,02 0,02 -0,01 -0,04 -0,04 -0,05 1994 11,5 3,1 1,1 2,3 1,2 3,6 4,1 4,6 -0,06 -0,07 -0,04 -0,06 -0,09 -0,08 -0,09 1997 1,0 2,4 5,0 6,0 6,0 6,4 6,3 m/ % RP P Filo 2008 -0,09 -0,03 -0,07 -0,10 -0,09 -0,09 0,02 -0,06 -0,10 -0,08 -0,09 -0,14 -0,17 -0,20 -0,12 -0,11 -0,03 -0,12 -0,12 -0,08 -0,12 2012 2015 2009 -11203 -64734 -66976 -57487 -135448 2012 -41903 -90867 -99082 -103458 -165424 -195400 2015 -40072 -80570 -85083 -84865 -119979 -112244 -29088 2018 -50524 -86731 -91518 -92631 -120907 -116060 -76390 ##### Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. % RP P Filo 2008 2000 6,5 1,2 4,3 10,1 11,5 10,4 0,4 2,6 8,8 10,6 9,6 2003 2006 2009 2012 2015 5,5 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 5,7 5,3 5,7 5,7 4,7 5,2 5,4 4,4 6,9 10% 10% 93 75 95 75 93 94 92 95 91 77 78 94 92 5% 75 77 91 78 94 92 93 5% 5% -5% 91 0% 77 0% 78 95 R² = 0,84 5% R² = 0,96 R² = 0,76 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 110 sur 127 Tableau 34 : Ile-de-France, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,99 0,75 0,19 0,85 0,56 0,93 0,96 0,95 1994 0,29 0,73 0,84 0,94 0,88 0,94 0,96 1997 R² 0,88 0,63 0,94 0,98 0,96 0,97 0,80 0,72 0,96 0,95 0,97 0,96 0,99 0,99 0,98 1,00 0,99 0,99 0,2% 0,6% 0,6% 0,2% 0,2% 0,2% 0,78 0,1% 0,99 0,99 0,2% 2012 2015 1994 1,7% 0,7% 0,3% 0,2% 0,5% 0,3% 0,2% 1997 Ecart type résidu 0,4% 0,6% 0,3% 0,2% 0,2% 0,2% 0,8% 0,6% 0,3% 0,3% 0,2% 0,4% 0,3% 0,1% 0,2% -14% -4% 2% 1% 5% 0,1% 0% 0,2% 0,2% 0% 0,2% 0,1% 0,2% 2018 3% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 13% 9% 10% 8% 6% 7% 9% 1997 C 13% 7% 5% 6% 8% 9% 9% 5% 5% 8% 8% 12% 5% 4% 4% 13% 7% 7% 0% 3% 2012 1994 0,00 0,11 0,75 0,04 0,29 0,01 0,00 0,01 1994 1997 0,62 0,13 0,05 0,01 0,03 0,01 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,03 0,22 0,01 0,00 0,00 0,07 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,00 2012 0,00 2015 7% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,55 0,16 0,09 -1,50 -1,32 -2,45 -2,56 0,01 1994 1,3 0,1 0,1 3,1 1,6 2,6 2,7 0,0 1,58 -1,23 -0,93 -2,44 -1,78 0,22 1,82 1997 0,3 0,5 0,8 2,0 0,6 0,1 2,3 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo 0,31 -3,34 -5,11 -3,79 -4,73 -0,07 -3,49 -5,01 -2,57 -1,09 -0,67 0,08 -1,77 -0,16 -0,24 0,60 0,65 0,38 0,67 0,57 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 0,99 2018 2015 1997 2000 2003 2006 3,2 m/ EXP(Chômage) -7,1 3,8 -2,2 9,9 -0,5 -6,4 3,5 0,8 6,7 8,6 8,2 -0,9 0,5 11,0 -12,6 -7,0 -0,4 1,7 -9,0 -11,8 -10,3 -2,4 -0,9 -9,5 -13,2 -6,3 -3,7 -2,5 -15,6 1994 3,4 1,4 0,2 1,1 1,0 3,5 4,6 2,1 1997 0,3 1,7 0,6 2,3 0,5 1,5 0,9 -6,7 -5,2 -7,0 -1,0 -0,6 2012 0,23 0,05 0,01 0,09 0,01 0,08 0,07 -0,1 -0,01 2015 1994 9,7 0,8 0,2 3,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,10 -0,01 -0,10 -0,01 0,07 0,09 -0,02 0,05 0,05 -0,24 -0,01 0,01 0,02 -0,04 -0,15 -0,05 -0,06 -0,08 -0,04 -0,10 -0,03 -0,10 -0,08 -0,09 -0,05 -0,10 -0,07 -0,11 1997 0,4 0,1 0,4 0,5 0,1 0,8 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 -0,15 -0,48 -0,28 -0,27 -0,02 0,64 0,76 0,93 0,85 0,76 0,93 0,57 0,73 0,62 0,72 1994 1997 R(X1,X2) 0,23 0,85 0,88 0,91 0,71 0,61 0,53 0,88 0,86 0,55 0,30 0,55 0,96 0,49 0,59 -0,07 -0,80 0,19 -0,45 -0,34 2012 0,03 -0,49 -0,59 -0,41 -0,28 0,79 0,55 0,95 0,78 0,82 0,93 0,71 0,84 0,40 0,87 0,93 2015 R(X2,X3niv) 0,24 0,85 0,90 0,93 0,86 0,96 0,79 0,95 0,83 0,74 0,88 0,90 0,78 0,65 0,87 0,06 0,20 0,56 0,39 0,88 0,68 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 0,4 2,1 3,2 2,9 0,3 0,5 3,1 1,5 1,9 0,0 0,7 0,1 1,6 2,0 0,4 1,7 0,2 1,3 0,5 5,1 T Stud. EXP(Chômage) 0,2 0,1 0,3 0,1 0,5 0,3 1,5 0,1 0,6 0,4 0,5 2,7 1,5 9,6 3,3 6,5 7,3 0,6 T Stud. % RP P Filo 2008 2,6 1,3 1,3 0,3 0,8 1,3 0,4 0,4 1,5 4,0 1,8 2,3 6,4 6,6 2,7 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 6,1 2018 0,2 2,1 2,0 2000 - 2015 0,17 0,04 0,01 0,48 0,01 0,07 0,04 0,00 0,32 -0,04 -0,34 0,12 0,24 0,61 0,61 0,57 Ecart R² 2var 0,03 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,07 0,20 0,15 0,03 0,00 0,01 0,01 10% 2,9 0,3 0,1 0,2 2,7 1,0 2,2 1,4 6,8 7,2 10,0 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 0,91 0,91 0,94 0,94 0,96 0,98 0,97 0,91 0,90 0,93 0,93 0,96 0,98 0,97 0,86 R(X1,X3niv) 0,91 0,91 0,96 0,98 0,96 0,80 0,80 0,96 0,99 0,95 0,67 0,79 0,88 0,96 0,59 0,88 0,88 -0,04 0,33 -0,13 -0,18 2006 - 2015 5% 75 0,08 0,01 0,00 0,03 0,03 75 93 0,15 0,01 0,01 0,01 0,02 0,10 0,16 94 9592 0,38 0,15 75 77 91 92 0,21 5% 95 91 77 78 78 93 94 92 R² = 0,94 -5% 91 0% 77 0% 78 95 94 93 Ecart R² 1var+1niv 0,26 0,62 0,32 0,44 0,41 0,46 0,49 0,39 0,13 0,18 0,31 0,29 0,35 5% 5% 0,65 -0,03 0,27 0,25 0,34 R² = 0,99 0,47 0,54 0,53 0,53 R² = 0,96 0,59 0,55 0,55 0,28 0,52 0,57 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 111 sur 127 Tableau 35: province, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,25 0,20 0,13 0,17 0,11 0,13 0,16 0,16 1994 0,18 0,43 0,50 0,44 0,48 0,49 0,44 1997 R² 0,65 0,72 0,63 0,62 0,62 0,53 0,55 0,35 0,39 0,42 0,32 0,03 0,17 0,21 0,17 0,35 0,32 0,14 0,06 0,02 0,01 2012 2015 2,1% 1,3% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,6% 0,6% 1994 1,1% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 0,9% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,6% 0,9% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,9% 1,0% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 -9% 0% 6% 9% 8% 7% 6% 5% 1994 8% 11% 14% 11% 9% 8% 7% 1997 C 13% 16% 11% 10% 8% 7% 19% 9% 8% 6% 6% -1% 2% 2% 2% 4% 3% 3% 0% 1% 2012 1994 0,00 0,00 0,02 0,01 0,04 0,02 0,01 0,01 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,49 0,01 0,00 0,00 0,00 0,18 0,51 2012 0,69 2015 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,02 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,32 -0,05 -1,44 -1,31 -0,85 -0,72 -0,90 -0,87 1994 0,6 0,1 3,3 3,1 2,0 2,0 2,7 2,7 -0,52 -2,76 -2,21 -1,25 -1,38 -1,70 -1,65 1997 1,3 5,6 4,5 2,9 4,1 5,3 5,0 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -3,95 -1,98 -0,93 -1,26 -1,79 -1,79 -1,49 -0,46 -0,81 -1,27 -1,26 0,22 -0,60 -1,15 -1,17 2009 -1,56 -2,05 -1,24 2012 -0,73 -0,21 2012 2015 0,08 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2,50 3,60 1,62 0,60 0,29 -0,29 -0,57 -1,18 1994 1,5 3,0 1,3 0,6 0,3 0,3 0,6 1,0 2,31 0,26 -1,09 -1,72 -1,58 -1,51 -2,09 1997 3,4 0,3 1,2 1,9 1,8 1,7 2,1 m/ EXP(Chômage) -2,73 -4,03 -3,51 -3,12 -2,95 -3,60 -3,03 -2,16 -2,08 -2,47 -3,85 -1,16 -2,15 -2,35 -3,75 -1,97 -2,43 -2,86 -0,27 0,37 -0,31 2012 2015 0,26 0,13 0,02 -0,02 -0,02 -0,02 -0,02 -0,02 1994 5,2 4,2 0,8 1,0 0,00 -0,06 -0,08 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,2 2,0 3,7 4,0 4,4 4,1 m/ % RP P Filo 2008 -0,05 -0,08 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 -0,10 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 0,01 -0,02 -0,02 -0,03 2009 -0,03 -0,03 -0,04 2012 -0,02 -0,02 2012 2015 -0,03 2015 2018 -0,29 -0,39 0,12 0,30 0,37 0,25 0,14 0,03 1994 -0,24 0,30 0,47 0,48 0,37 0,21 0,07 1997 R(X1,X2) 0,43 0,54 0,45 0,39 0,23 0,09 0,45 0,38 0,28 0,04 -0,15 0,04 0,06 -0,23 -0,35 0,00 -0,21 -0,31 -0,24 -0,31 2012 -0,16 2015 -0,40 -0,38 0,03 0,17 0,22 0,11 0,05 0,00 -0,23 0,25 0,35 0,37 0,26 0,20 0,14 R(X2,X3niv) 0,46 0,50 0,49 0,41 0,34 0,28 0,35 0,38 0,15 0,06 -0,04 0,19 -0,12 -0,20 -0,27 -0,26 -0,30 -0,35 -0,20 -0,31 -0,22 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,8 4,2 2,5 4,3 6,2 5,7 3,0 1,3 3,1 4,6 3,8 0,5 2,4 3,8 3,1 5,3 5,4 2,8 1,9 0,6 T Stud. EXP(Chômage) 4,1 6,1 5,5 4,2 3,9 3,7 4,1 2,9 2,8 3,2 3,4 1,4 2,9 2,8 3,2 3,3 3,2 0,3 T Stud. % RP P Filo 2008 1,5 4,0 4,3 5,0 4,7 4,7 3,6 4,3 4,2 0,5 1,2 1,7 1,8 2,0 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 0,2 2018 1,3 1,7 1,6 2000 - 2015 0,25 0,17 0,01 0,01 0,02 0,03 0,03 0,03 0,23 0,20 0,11 0,04 -0,02 -0,01 0,05 0,06 Ecart R² 2var 0,00 0,03 0,08 0,11 0,12 0,10 0,10 0,01 0,05 0,09 0,12 0,10 0,09 10% 2,3 0,2 0,3 1,8 3,8 4,0 3,6 2,1 2,0 1,1 1,0 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 1306 11 30 83 04 66 4805 34 84 33 40 6469 26 31 16 32 07 42 1217 01 47 46 53 4924 09 73 59 8582 74 62 23 19 61 8050 76 5844 18 08 1038 15 03 89 22 65 5260 8763 14 2781 36 28 41 5637 02 86 55 45 2921 43 88 7039 7971 25 35 51 67 90 57 72 54 0,25 0,34 0,42 0,43 0,40 0,39 0,37 0,33 0,42 0,50 0,47 0,41 0,37 0,35 0,31 R(X1,X3niv) 0,51 0,44 0,33 0,29 0,28 0,25 0,21 0,12 0,16 0,16 0,14 0,01 0,11 0,12 0,10 0,16 0,15 0,11 0,04 0,03 0,02 2006 - 2015 5% 0,12 0,10 0,14 0,13 0,11 0,00 0,01 0,03 0,04 0,02 0,03 0,04 0,02 0,01 0,01 5% Ecart R² 1var+1niv 0,06 0,40 0,30 0,26 0,28 0,35 0,31 0,38 0,24 0,25 0,24 0,35 0,29 0,16 0,07 0,06 0,22 0,16 0,00 0,10 0,17 0,15 33 69 31 13 74 04 05 73 06 34 32 07 40 26 84 3083 59 64 11 16 0148 66 17 47 44 53 12 49 09 42 24 46 85 62 37 63 65 82 5038 60 76 15 80 23 14 61 0335 81 19 36 67 102856 86 2921 43 0887 22 5245 18 41 7027 72 39 54 51 55022571 8890 79 57 58 89 68 R² = 0,63 33 69 74 59 31 37 01 62 06 0%44 49 16 73 40 67 26 07 7663 50 85 04 05 84 325334 804717 72 41 39 08 6035 577942 13 6146 0% 36 187183 70 25 652914 86 54 09 10246882 90 64 52 12 11 21 88451530 27 51 552838 0387 6648 81 56 0219 43 22 89 58 23 5% 68 -5% 5% 0,31 0,30 0,13 0,02 0,01 R² = 0,62 0,01 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% R² = 0,21 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 112 sur 127 b) Autres sélections de départements Pour les sélections du groupe A, dans la régression de référence, le coefficient de détermination R² est élevé et les pentes par rapport à la variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique sont significatives et prennent des valeurs significatives et voisines de celles constatées sur l'ensemble de la France. La proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort significative dans la régression par rapport à ce seul régresseur mais non significative dans la régression de référence, en raison de colinéarités. A titre d'exemple, pour la sélection des 30 départements les plus urbains, figurent ci-après les résultats de la régression de référence (Tableau 36), de la régression par rapport à ses deux premiers régresseurs (Tableau 37) et de la régression par rapport à la seule proportion de logements occupés par leur propriétaire (Tableau 38). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 113 sur 127 Tableau 36 : 30 départements les plus urbains, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,46 0,28 0,44 0,38 0,35 0,42 0,42 0,46 1994 0,05 0,60 0,75 0,76 0,83 0,78 0,68 1997 R² 0,77 0,83 0,83 0,89 0,85 0,72 0,58 0,58 0,77 0,75 0,66 0,45 0,77 0,74 0,57 0,62 0,66 0,39 0,06 0,09 0,10 2012 2015 2,9% 1,9% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1994 1,4% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,2% 0,7% 0,5% 0,4% 0,4% 0,6% 1,1% 0,7% 0,6% 0,5% 0,7% 0,8% 0,7% 0,6% 0,8% -11% -2% 2% 5% 6% 1,4% 6% 0,9% 0,9% 5% 1,1% 1,2% 1,6% 2018 4% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1994 5% 7% 8% 7% 7% 6% 5% 1997 C 10% 11% 9% 8% 7% 6% 10% 8% 7% 6% 5% 5% 6% 4% 4% 7% 4% 5% -1% 2% 2012 1994 0,00 0,05 0,00 0,01 0,02 0,01 0,01 0,00 1994 1997 0,65 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,60 0,43 2012 0,41 2015 6% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,01 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2,05 0,96 0,12 0,45 0,97 0,09 -0,04 -0,31 1994 1,3 0,8 0,2 0,7 1,7 0,2 0,1 0,8 -0,57 -1,45 -1,22 -0,69 -1,63 -1,52 -1,42 1997 0,7 2,4 2,8 1,8 4,5 4,2 3,4 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,34 -1,78 -0,94 -1,94 -1,85 -1,67 -2,02 -0,97 -1,65 -1,61 -1,30 -0,07 -1,59 -1,81 -1,49 2009 -3,38 -3,42 -1,98 2012 -0,25 -0,24 2012 2015 0,15 2018 2015 1997 2000 2003 2006 7,45 0,00 -8,08 -6,15 -5,88 -5,59 -5,84 -7,75 1994 1,5 0,0 4,3 3,9 3,5 3,6 3,7 4,0 -1,29 -4,65 -5,51 -5,20 -5,10 -5,50 -6,84 1997 0,6 4,3 6,3 5,5 4,8 4,6 3,8 m/ EXP(Chômage) -4,18 -5,03 -4,49 -4,33 -4,67 -6,00 -3,81 -2,19 -4,52 -5,09 -8,64 0,47 -6,21 -5,80 -7,71 -3,46 -5,06 -6,93 -1,98 -3,24 0,40 2012 2015 0,27 0,11 0,04 0,02 -0,03 -0,02 -0,01 0,00 1994 1,9 1,1 0,6 0,4 -0,01 -0,02 0,01 -0,03 -0,02 -0,01 -0,02 1997 0,1 0,4 0,2 1,0 0,7 0,7 m/ % RP P Filo 2008 -0,02 0,02 -0,03 -0,02 -0,02 -0,02 0,08 -0,02 -0,03 -0,01 -0,02 -0,11 -0,08 -0,04 -0,05 2009 -0,08 -0,03 -0,07 2012 -0,01 -0,04 2012 2015 -0,08 2015 2018 -0,46 -0,52 -0,08 0,24 0,45 0,35 0,26 0,10 1994 -0,40 0,02 0,30 0,47 0,38 0,28 0,12 1997 R(X1,X2) 0,09 0,35 0,50 0,46 0,35 0,18 0,65 0,79 0,72 0,59 0,36 0,43 0,33 0,23 -0,06 0,00 -0,17 -0,46 -0,23 -0,46 2012 -0,37 2015 -0,25 -0,30 0,01 0,29 0,44 0,36 0,33 0,33 -0,25 0,09 0,34 0,47 0,41 0,38 0,38 R(X2,X3niv) 0,20 0,42 0,54 0,49 0,46 0,46 0,55 0,64 0,51 0,45 0,47 0,50 0,16 0,11 0,07 -0,29 -0,21 -0,22 -0,03 -0,07 -0,07 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 3,8 4,1 2,6 6,3 5,8 4,2 2,7 1,6 3,0 3,5 2,9 0,1 3,1 3,6 2,7 4,1 5,2 2,7 0,5 0,5 T Stud. EXP(Chômage) 6,1 7,7 6,3 5,3 4,9 3,7 3,1 1,6 2,9 3,5 3,9 0,4 4,4 4,5 3,6 1,8 3,5 1,2 T Stud. % RP P Filo 2008 0,4 0,7 1,2 1,3 1,0 1,8 0,9 1,1 0,7 3,6 2,8 1,9 1,5 1,0 0,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 0,3 2018 0,7 0,7 0,5 2000 - 2015 0,08 0,04 0,01 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,37 0,21 0,25 0,17 0,11 0,16 0,16 0,19 Ecart R² 2var 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 10% 2,5 1,1 0,2 0,2 0,8 0,9 0,6 1,9 1,9 1,2 1,7 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 6606 83 0,77 0,79 0,80 0,80 0,80 0,81 0,77 0,70 0,77 0,78 0,76 0,76 0,76 0,72 0,65 R(X1,X3niv) 0,74 0,71 0,71 0,71 0,67 0,59 0,60 0,63 0,65 0,61 0,52 0,58 0,61 0,59 0,47 0,56 0,54 0,38 0,19 0,17 0,15 2006 - 2015 5% 75 0,05 0,01 0,01 0,01 0,01 0,28 0,07 0,04 0,06 0,03 0,01 0,08 0,00 0,05 75 0,10 5% Ecart R² 1var+1niv 0,01 0,41 0,56 0,49 0,53 0,47 0,37 0,25 0,52 0,41 0,49 0,46 0,35 0,54 0,43 0,57 0,51 0,41 0,38 0,64 0,54 0,36 57 90 68 33 69 93 94 92 13 3106 83 95 34 59 66 44 4291 78 62 37 76 45 87 25 21 54 51 5% 75 34 93 69 33 31 42 94 92 95 59 44 62 76 91 37 87 21 78 45 25 51 54 90 57 R² = 0,83 33 92 94 93 69 59 78 31 95 37 91 62 06 0% 44 76 34 13 42 57 5468 25 90 83 45 210% 51 66 87 68 -5% 5% R² = 0,85 R² = 0,74 0,48 0,43 0,16 -0,14 -0,15 -0,05 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 114 sur 127 Tableau 37 : 30 départements les plus urbains, approche en variation, régression par rapport aux deux premiers régresseurs de la régerssion de référence (variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique et variation du chômage) LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,38 0,25 0,43 0,38 0,34 0,41 0,41 0,45 1994 0,05 0,60 0,75 0,76 0,82 0,77 0,67 1997 R² 0,77 0,83 0,82 0,88 0,84 0,71 0,53 0,56 0,76 0,75 0,65 0,17 0,70 0,70 0,50 0,59 0,65 0,31 0,05 0,04 0,00 2012 2015 3,1% 1,9% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1,4% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,6% Ecart type résidu 1,2% 0,7% 0,5% 0,4% 0,4% 0,6% 1,2% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,8% 1,5% 0,6% 0,9% 0,9% 0,9% 1,2% 1,2% 1,6% 2018 1% 4% 3% 6% 5% 5% 4% 3% 1994 5% 6% 8% 6% 6% 5% 4% 1997 C 9% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 5% 4% 0% 3% 2% 2% 3% 3% 2% -1% 0% 2012 1994 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 0,52 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,47 0,57 0,99 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 4,46 2,03 0,46 0,63 0,68 -0,17 -0,20 -0,36 1994 4,1 2,7 1,1 1,7 1,9 0,6 0,7 1,3 -0,63 -1,65 -1,17 -0,97 -1,82 -1,69 -1,63 1997 1,2 4,5 4,1 3,4 7,3 6,4 5,2 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,53 -1,58 -1,20 -2,19 -2,04 -1,89 -1,50 -1,10 -1,93 -1,77 -1,42 -1,00 -2,44 -2,37 -2,00 2009 -4,11 -3,78 -2,42 2012 -0,27 -0,33 2012 2015 0,03 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,1 2018 9,29 0,96 -7,94 -6,04 -6,04 -5,75 -6,01 -7,89 1994 1,8 0,2 4,3 4,0 3,7 3,8 4,0 4,4 -1,31 -4,70 -5,48 -5,40 -5,26 -5,72 -7,38 1997 0,6 4,5 6,5 5,9 5,1 5,0 4,5 m/ EXP(Chômage) -4,24 -4,92 -4,75 -4,61 -4,97 -6,69 -3,20 -2,57 -4,66 -5,24 -9,15 0,14% 0,01% -0,03% -0,01% -0,02% -0,02% -0,01% -0,01% -0,01% 0,05% 0,00% 0,00% 0,17% 0,09% 0,03% 1997 2000 2003 2006 2009 2012 -0,97 -6,00 -5,72 -8,18 -0,01% 0,00% 0,00% 0,00% 0,01% -2,47 -4,84 -6,67 -0,01% -1,99 -0,01% -0,01% 0,00% 0,00% 0,03% 0,00% -0,02% 2015 -3,26 0,46 -0,01% 0,00% 0,00% -0,01% 0,04% 0,05% 0,01% 0,05% 2018 2012 2015 -0,46 -0,52 -0,08 0,24 0,45 0,35 0,26 0,10 -0,40 0,02 0,30 0,47 0,38 0,28 0,12 R(X1,X2) 0,09 0,35 0,50 0,46 0,35 0,18 0,65 0,79 0,72 0,59 0,36 0,43 0,33 0,23 -0,06 0,00 -0,17 -0,46 -0,23 -0,46 -0,37 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,3 4,9 4,1 9,0 8,1 5,9 2,1 1,9 4,0 4,4 3,6 T Stud. EXP(Chômage) 6,4 7,8 6,9 5,8 5,6 4,6 2,6 2,0 3,0 3,7 4,5 1,7 5,3 5,5 3,9 6,1 6,6 3,3 0,6 0,6 0,7 3,8 4,2 3,7 2000 - 2015 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Ecart R² 1var -0,75 -0,57 -0,62 -0,66 -0,59 -0,59 -0,55 -0,40 -0,25 -0,24 -0,18 -0,23 -0,33 10% 1,4 3,3 1,2 2,3 1,1 0,2 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 66 0683 R² 93 33 34 75 31 94 92 2006 - 2015 5% 75 -0,17 -0,18 -0,12 -0,16 -0,29 -0,44 -0,24 -0,25 -0,35 R² = 0,84 -0,30 -0,30 -0,50 75 -0,35 -0,69 -0,96 5% 57 90 68 93 94 92 31 13 06 3483 59 66 95 42 44 91 62 37 78 76 45 87 25 21 5 514 33 69 5% 68 25 9057 42 59 95 62 7644 91 87 21 37 78 45 51 54 69 = 0,82 33 92 94 93 69 59 31 78 95 62 06 91 0% 37 44 76 34 42 57 459068 25 13 0% 54 21 51 83 66 87 R² = 0,70 5% -5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 115 sur 127 Tableau 38: 30 départements les plus urbains, approche en variation, régression par rapport aux troisième régresseur de la régression de référence (proportion de logements occupés par leur propriétaire) LN(Y) / t = m1*X1 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1 niv= % RP P Filo Année 1994 2008 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 169882 -35891 2003 2006 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 41020 -126297 -216702 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,40 0,26 0,03 0,00 0,01 0,12 0,11 0,13 0,03 0,26 0,27 0,41 0,50 0,44 0,40 R² 0,34 0,30 0,47 0,54 0,49 0,43 0,08 0,35 0,40 0,33 0,29 0,45 0,41 0,32 0,26 0,26 0,18 0,16 0,00 0,05 0,09 2,9% 1,8% 1,5% 1,1% 0,9% 0,7% 0,7% 0,7% 1,4% 1,4% 1,1% 0,8% 0,8% 0,8% 0,8% Ecart type résidu 1,9% 1,5% 0,9% 0,9% 0,8% 0,8% 1,6% 0,8% 1,0% 0,9% 0,9% 0,8% 1,1% 0,9% 1,0% 1,9% 1,3% 1,3% 0,9% 1,1% 1,5% -16% -5% 3% 7% 6% 7% 6% 2018 6% 7% 13% 14% 12% 12% 9% 9% C 19% 18% 13% 13% 10% 9% 17% 11% 11% 8% 7% 5% 8% 5% 5% 11% 5% 5% -2% 2% 1994 0,00 0,00 0,42 0,88 0,79 0,03 0,04 0,03 1997 0,48 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,92 0,23 0,07 5% 0,38 0,17 0,04 0,01 -0,01 -0,04 -0,04 -0,04 1994 4,3 3,1 0,9 0,4 0,5 2,0 1,9 2,0 -0,04 -0,13 -0,11 -0,11 -0,12 -0,10 -0,10 1997 0,9 3,1 3,3 4,4 5,2 4,7 4,3 m/ % RP P Filo 2008 -0,22 -0,15 -0,13 -0,15 -0,12 -0,11 -0,08 -0,09 -0,12 -0,09 -0,09 -0,11 -0,15 -0,10 -0,09 11820 -109458 -146241 -75779 2009 -12625 -109695 -134297 -93094 -110408 -0,18 -0,09 -0,09 2012 -40752 -124033 -146069 -122524 -145897 -181386 -0,01 -0,04 2012 2015 -36068 -104688 -118448 -93884 -99919 -94675 -7963,8 -0,08 2018 -41062 -100592 -111376 -90311 -93943 -88455 -41990 ##### 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. % RP P Filo 2008 2000 3,8 3,4 5,0 5,8 5,2 4,6 1,6 3,8 4,3 3,7 3,4 2003 2006 2009 2012 2015 1,7 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 4,8 4,4 3,6 3,1 3,2 2,5 2,3 0,3 1,2 10% 10% 13 5% 33 69 42 31 94 95 59 44 62 76 91 37 78 21 87 45 25 51 54 57 90 68 06 83 66 34 93 92 75 75 75 69 92 93 13 31 94 06 8366 34 9559 44 42 91 78 37 62 76 2187 45 54 25 51 57 68 90 33 94 69 92 33 93 5% 5% -5% R² = 0,49 78 59 31 95 06 44 91 37 0% 6276 34 25 57 42 13 4554 90 83 68 0% 21 51 66 87 5% R² = 0,32 R² = 0,47 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 116 sur 127 Pour les sélections du groupe B, en revanche, le coefficient de détermination de la régression de référence ressort nettement plus faible. Sur 2000-2015 (Tableau 41), dans la régression de référence la pente associée à la variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique ressort significative et peu différente des valeurs observées sur l'ensemble des départements, mais ce n'est pas le cas sur la plupart des autres sous-périodes. La pente associée à la variation du taux de chômage de même ressort en général non significative. En revanche, la proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort significative en général. Parmi les régresseurs que nous avons testés, celui qui fournit les meilleurs résultats pour ce groupe B est la croissance du parc, avec une pente positive (la croissance de la population fournissant des résultats un peu moins bons, avec une pente également positive). Dans ces départements, souvent très ruraux, la différenciation de la croissance du prix des logements a donc davantage coïncidé avec la différenciation de la croissance du parc et de la population qu'avec la différenciation de leur différence. Que la croissance du parc ait ou non compensé celle de la population, c'est leur mouvement conjoint qui a été concomitant avec le prix des logements, une moindre croissance du parc coïncidant avec une moindre croissance du prix. A titre d'exemple, dans le cas des 30 départements les plus ruraux, le Tableau 39 présente les résultats de la régression de référence (il est donc comparable au Tableau 36, qui présente les mêmes résultats dans le cas des 30 départements les plus urbains) et le Tableau 40 présente les résultats de la régression par rapport à la croissance du parc et à la proportion de logements occupés par leur propriétaire. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 117 sur 127 Tableau 39: 30 départements les plus ruraux, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,15 0,11 0,26 0,44 0,34 0,32 0,30 0,27 1994 0,40 0,46 0,59 0,46 0,46 0,43 0,40 1997 R² 0,48 0,62 0,47 0,40 0,36 0,34 0,58 0,40 0,29 0,29 0,25 0,15 0,18 0,06 0,07 0,06 0,17 0,16 0,16 0,22 0,12 2012 2015 2,0% 1,1% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1994 0,9% 1,1% 0,8% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,5% 0,9% 0,7% 0,5% 0,6% 0,5% 0,9% 0,5% 0,4% 0,4% 0,4% 0,9% 0,4% 0,7% 0,4% 0,6% 1,0% 0,5% 0,7% 0,8% 1,0% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 -5% 4% 9% 13% 10% 8% 6% 5% 1994 11% 15% 18% 13% 10% 8% 7% 1997 C 15% 18% 12% 10% 8% 7% 22% 9% 7% 5% 5% -4% -1% -1% 0% 1% 0% 0% -2% 0% 2012 1994 0,22 0,35 0,06 0,00 0,02 0,03 0,04 0,06 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,01 0,02 0,00 0,01 0,04 0,04 0,24 0,17 0,58 0,60 0,18 0,21 0,10 2012 0,34 2015 3% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,02 0,08 0,52 0,22 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,45 -0,13 -1,16 -1,35 -0,48 -0,12 -0,27 -0,37 1994 0,5 0,2 1,5 2,0 0,7 0,2 0,4 0,6 0,13 -2,72 -2,50 -0,81 -0,81 -1,09 -1,12 1997 0,2 2,4 2,6 0,9 1,2 1,5 1,6 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -4,59 -2,13 -0,29 -0,63 -1,31 -1,35 -1,37 0,04 -0,12 -0,81 -0,96 0,94 0,35 -0,38 -0,58 2009 -0,23 -1,19 -1,00 2012 -1,06 -0,84 2012 2015 -0,99 2018 2015 1997 2000 2003 2006 5,31 3,55 3,59 2,22 2,65 3,19 3,94 3,78 1994 1,4 1,5 1,4 1,1 1,5 1,6 1,7 1,5 2,72 2,02 0,50 0,45 1,45 2,47 2,23 1997 2,5 1,0 0,3 0,2 0,7 1,1 0,9 m/ EXP(Chômage) -3,06 -4,07 -2,13 -0,32 0,15 0,04 -2,44 -1,43 -0,95 -0,11 -0,20 1,49 -1,62 0,08 0,16 -0,84 -0,20 0,41 1,39 2,70 0,38 2012 2015 0,19 0,06 -0,03 -0,07 -0,06 -0,04 -0,03 -0,02 1994 2,0 1,1 0,9 2,8 -0,06 -0,12 -0,14 -0,11 -0,08 -0,07 -0,06 1997 1,4 2,9 4,7 4,6 4,2 3,3 m/ % RP P Filo 2008 -0,07 -0,12 -0,09 -0,08 -0,06 -0,06 -0,17 -0,06 -0,04 -0,03 -0,03 0,04 0,02 0,01 0,01 2009 0,00 0,00 0,00 2012 0,00 0,01 2012 2015 -0,02 2015 2018 -0,33 -0,44 -0,31 -0,34 -0,24 -0,44 -0,52 -0,47 1994 -0,39 -0,17 -0,17 -0,07 -0,27 -0,46 -0,47 1997 R(X1,X2) 0,34 0,30 0,11 0,10 -0,20 -0,35 0,25 0,06 0,05 -0,28 -0,40 -0,05 0,04 -0,39 -0,42 -0,15 -0,50 -0,43 -0,67 -0,38 2012 0,06 2015 -0,65 -0,69 -0,33 -0,25 -0,14 -0,35 -0,37 -0,46 -0,53 0,04 0,09 0,17 -0,11 -0,16 -0,28 R(X2,X3niv) 0,59 0,55 0,50 0,31 0,22 0,04 0,10 0,22 -0,17 -0,23 -0,42 0,22 -0,28 -0,33 -0,48 -0,40 -0,42 -0,51 -0,18 -0,38 -0,37 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 2,8 2,0 0,4 1,0 2,0 2,2 1,6 0,1 0,3 2,0 2,0 1,3 1,0 0,8 1,1 0,6 2,0 1,8 1,2 1,5 T Stud. EXP(Chômage) 1,6 2,2 1,5 0,2 0,1 0,0 1,6 1,3 1,0 0,1 0,1 1,1 1,7 0,1 0,1 1,1 0,1 0,6 T Stud. % RP P Filo 2008 1,0 3,0 3,2 3,7 3,2 5,2 3,4 3,2 2,6 1,3 1,0 0,7 0,1 0,1 0,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 1,8 2018 2,8 2,1 1,5 2000 - 2015 0,13 0,04 0,02 0,17 0,20 0,12 0,06 0,04 0,06 0,11 0,11 0,04 -0,05 -0,07 -0,12 -0,22 Ecart R² 2var 0,05 0,17 0,35 0,43 0,37 0,24 0,18 0,02 0,14 0,20 0,32 0,24 0,22 10% 0,2 1,3 0,3 1,2 2,8 2,9 1,9 0,3 0,0 0,2 0,4 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 11 04 48 0,15 0,18 0,23 0,22 0,12 0,14 0,11 0,07 0,22 0,29 0,24 0,06 0,10 0,07 0,02 R(X1,X3niv) 0,31 0,17 -0,05 0,02 0,01 -0,03 0,00 -0,22 -0,08 -0,08 -0,10 -0,33 -0,09 -0,09 -0,11 0,12 0,06 -0,01 -0,03 -0,08 -0,11 2006 - 2015 5% 0,43 0,27 0,28 0,19 0,11 0,06 0,03 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 5% 04 32 48 11 16 40 07 53 12 09 24 8582 46 1586 61 19 3623 27 52 70 39 43 7941 55 58 89 32 40 07 16 12 46 53 24 09 82 85 23 19 61 58 15 41 89 52 86 27 36 43 55 70 39 79 R² = 0,47 -5% 0% 16 40 07 85 04 53 32 41 86 39 610 0% 36 24 7 09 52 12 79 46 11 27 15 82 55 4843 89 19 58 23 Ecart R² 1var+1niv -0,09 -0,09 -0,17 -0,28 -0,27 -0,29 -0,36 0,03 -0,05 -0,19 -0,24 -0,29 -0,37 5% 5% 0,08 0,02 -0,02 -0,26 -0,37 0,09 0,12 -0,28 -0,41 0,03 -0,16 -0,33 -0,17 -0,36 -0,36 0% 0% R² = 0,36 0% 5% 10% 0% 5% 10% -5% R² = 0,06 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 118 sur 127 Tableau 40: 30 départements les plus ruraux, approche en variation, régression par rapport à la croissance du parc et à la proportion de logements occupés par leur propriétaire LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + m2*X2 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilo X2 niv= % RP P Filo Année 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2008 Année de fin de période 0,10 0,00 0,15 0,40 0,39 0,39 0,42 0,49 1994 0,49 0,55 0,75 0,75 0,73 0,72 0,75 1997 R² 0,45 0,66 0,66 0,64 0,65 0,71 0,50 0,38 0,31 0,55 0,62 0,06 0,07 0,34 0,48 0,03 0,33 0,48 0,33 0,58 2012 0,47 2015 2,1% 1,2% 1,1% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,4% 0,8% 1,0% 0,6% 0,4% 0,4% 0,4% 0,3% Ecart type résidu 1,6% 0,8% 0,5% 0,4% 0,4% 0,3% 1,0% 0,5% 0,4% 0,3% 0,3% 0,9% 0,5% 0,7% 0,4% 0,6% 0,9% 0,4% 0,5% 0,6% 0,7% 2018 2% 6% 9% 12% 9% 8% 6% 5% 1994 10% 13% 16% 11% 9% 7% 6% 1997 C 16% 18% 11% 9% 6% 5% 21% 9% 6% 4% 3% -2% -1% -2% -2% 0% -2% -2% -4% -2% 2012 1994 0,25 0,99 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,43 0,39 0,00 0,00 0,68 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -1,16 0,07 0,81 0,82 0,63 0,62 0,82 0,96 1994 1,0 0,1 1,4 2,2 2,4 2,7 3,5 4,3 1,74 2,16 1,60 1,09 0,98 1,14 1,25 1997 3,6 4,0 5,5 5,6 5,7 6,4 7,4 m/ ParcFilo 2,60 1,53 0,92 0,81 1,02 1,16 0,50 0,17 0,20 0,58 0,81 -0,18 0,05 0,61 0,91 2009 0,31 1,14 1,46 2012 1,81 2,03 2012 2015 2,16 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 4,9 2018 0,08 0,00 -0,06 -0,09 -0,06 -0,05 -0,04 -0,04 1994 1,0 0,1 1,6 3,4 3,2 3,0 2,6 2,5 -0,10 -0,14 -0,15 -0,11 -0,08 -0,07 -0,06 1997 3,3 4,0 7,1 6,8 6,3 5,2 5,0 m/ % RP P Filo 2008 -0,18 -0,18 -0,11 -0,08 -0,06 -0,05 -0,17 -0,07 -0,04 -0,03 -0,03 1997 2000 2003 2006 0,04 0,02 0,01 0,01 2009 0,01 0,01 0,00 2012 0,00 0,00 2012 2015 0,00 2015 2018 -0,25 -0,17 -0,12 -0,08 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,08 -0,05 -0,03 -0,01 -0,01 -0,02 -0,02 R(X1,X2niv) -0,03 0,00 0,01 0,00 -0,01 -0,02 0,01 0,02 0,01 -0,01 -0,01 0,03 0,01 -0,01 -0,02 -0,03 -0,05 -0,05 -0,06 -0,06 -0,06 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. ParcFilo 3,3 4,2 4,3 4,5 5,6 6,9 1,4 1,0 1,4 4,7 6,0 0,6 0,2 3,6 4,9 0,8 3,7 5,0 T Stud. % RP P Filo 2008 3,3 6,0 5,7 5,3 4,4 4,3 5,0 3,9 3,2 3,2 2,7 1,2 1,4 1,1 0,7 0,3 0,3 0,1 0,1 0,0 0,2 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 11 48 04 40 3,7 6,1 2000 - 2015 0,04 0,00 0,08 0,26 0,24 0,21 0,15 0,12 Ecart R² 1var 0,21 0,26 0,46 0,44 0,40 0,29 0,23 0,22 0,44 0,42 0,37 0,25 0,20 2006 - 2015 6% 5% 0,47 0,36 0,26 0,18 0,10 5% 0,05 0,06 0,03 0,01 0,00 0,00 0,00 4% 0,00 0,00 0,00 3% 0,03 0,00 0,04 0,25 0,24 0,23 0,17 0,15 Ecart R² 1niv 0,21 0,21 0,46 0,44 0,41 0,29 0,25 0,18 0,44 0,42 0,38 0,26 0,22 04 11 07 48 40 16 53 12 09 2446 85 82 15 19 61 36 2386 43 52 41 27 70 558 39 5 79 89 32 16 32 46 1207 53 24 09 23 8285 61 58 19 36 15 41 86 89 52 27 43 55 70 79 39 R² = 0,65 5% -5% 2% R² = 0,66 0,46 0,35 0,26 0,18 0,12 0% 16 40 07 04 32 53 41 85 86 610 36 11 7 24 09 523979 0% 12 15 46 82 55 48 27 43 89 19 58 23 5% 1% 0,05 0,07 0,03 0,02 0,00 -0,04 0,00 -0,11 -0,01 0% 0,07 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 0% 0% 5% 10% R² = 0,34 -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 119 sur 127 Tableau 41 : quelques résultats de l'approche en variation sur la période 2000-2015 Régression de référence Période 2000-2015 Pentes des régresseurs Croissance du parc Proportion de hors résidences Variation logements secondaires nette du taux occupés par de la croissance de leur de la population chômage propriétaire -1,6 -3,0 -0,05 ns ns ns -1,8 -3,0 -0,05 -1,9 -4,7 ns -1,5 -3,8 ns -2,0 -4,5 ns -1,8 -4,3 ns -1,3 ns -0,06 -1,7 -2,4 -0,05 -1,3 ns -0,06 -1,2 ns -0,07 Pentes des régresseurs Croissance du parc hors résidences Variation secondaires nette du taux de la croissance de de la population chômage -2,0 -4,2 -2,2 -5,9 -2,1 -4,0 -2,0 -5,0 -2,0 -5,0 -2,3 -5,0 -2,1 -4,9 ns ns -1,7 -3,3 -1,7 -3,0 -1,8 ns Autre régression 1 Autre régression 2 Pente du régresseur Proportion de logements occupés par leur R² propriétaire 0,41 -0,09 0,96 -0,09 0,33 -0,09 0,49 -0,12 0,56 -0,10 0,47 -0,11 0,56 -0,11 0,39 0,10 0,24 -0,06 0,22 0,01 0,53 -0,08 Autre régression 3 Pentes des régresseurs Proportion de logements occupés par Croissance leur du parc propriétaire Tous les départements Ile-de-France Province Les plus urbains Groupe Zonage AB1B2C le plus avantageux A Revenus les plus élevés Prix les plus élevés Les plus ruraux Groupe Zonage AB1B2C le moins avantageux B Revenus les plus faibles Prix les plus bas Nb de dépts 94 8 86 30 30 30 32 30 64 64 30 R² 0,70 0,96 0,62 0,85 0,75 0,85 0,83 0,36 0,48 0,54 0,62 R² 0,62 0,95 0,52 0,84 0,72 0,84 0,82 0,12 0,30 0,38 0,25 R² 0,65 0,50 0,60 0,69 1,0 1,0 0,9 1,0 -0,06 -0,06 -0,07 -0,06 NB : « ns » signifie que le T de Student est <2. D. En conclusion sur l'effet d'une restriction à une sélection de départements Dans les approches en niveau comme en variation, les coefficients de détermination R² obtenus sur les départements d'Ile-de-France sont très élevés, mais compte tenu de la structure concentrique de cette sélection, qui engendre de nombreuses colinéarités entre les séries utilisées, l'interprétation des résultats obtenus sur cette seule région est délicate. Sur la province, les résultats sont voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, sauf sur la période antérieure à 2000, durant laquelle le prix des logements a évolué de manière très spécifique en Ile-de-France. Sur les sélections du groupe A (départements les plus urbains, où le zonage A B1 B2 C est le plus avantageux, où les revenu par ménage est le plus élevé et où le prix des logements est le plus élevé), les résultats sont également voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, à cela près que, dans l'approche en variation, la proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort corrélée avec la variation du prix des logements mais ne ressort pas significative dans la régression de référence, en raison de colinéarités. Sur les sélections du groupe B, en revanche, les résultats s'écartent davantage de ceux obtenus sur l'ensemble des départements. La proportion de logements occupés par leur propriétaire demeure en général significative et associée à une pente négative, mais en niveau les coefficients de détermination diminuent, tant dans la régression par rapport au revenu que dans la régression de référence, et en variation la corrélation est bien meilleure avec la croissance du parc ou celle de la population qu'avec leur différence. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 120 sur 127 Annexe 7. A. Variables et sources Prix des logements Les bases notariales sont la source primaire utilisée pour mesurer le prix des logements. Nous nous sommes limité aux logements anciens, pour lesquels les nombres de transactions relativement élevés (environ 800 000 par an en moyenne sur la période considérée) assurent, même pour des années et des départements où le taux de couverture est faible, la présence d'un nombre minimal d'enregistrements dans les bases de données, et pour lesquels on dispose d'indices départementaux expurgés des effets qualité (les indices Notaires-INSEE en Ile-de-France et les indices sous-jacents aux indices Notaires-Insee calculés par Perval en province). Nous avons annualisé ces indices par moyenne arithmétique. Sur le début de la période considérée (années 1994 et 1995), dans quelques très rares départements (par exemple en grande couronne parisienne), nous avons estimé les indices sur tout ou partie de leur parc par extrapolation et par référence à d'autres sources. Dans l'approche en variation, nous pouvions a priori utiliser soit des prix moyens soit des indices de prix. Nous avons testé l'utilisation de prix moyens. Elle fournit des coefficients de détermination R² sensiblement moindres que les indices de prix. Nous avons donc préféré ces derniers. Une nouvelle source, DV3F, d'origine fiscale, est disponible sur la période 2010-2017. Sur cette période, elle conduit à des résultats peu différents. Nous avons donc privilégié les bases notariales, disponibles sur toute la période étudiée. B. Nombre de logements Les variables donc on dispose sont d'une part le nombre de logements figurant dans Filocom, d'autre part le nombre de logements construits tel qu'il est fourni par Sitadel. Nous ne tenons compte que des logements ordinaires (donc hors logements en résidences avec services). Note sur la source Filocom : un millésime de Filocom est disponible pour toutes les années impaires de 1995 à 2015 ainsi que pour 2010. Il fournit une description du parc et de ses occupants au 1er janvier de l'année n, ainsi que le revenu pour l'année n-1. Pour les années paires de 1996 à 2014, sauf 2010, nous avons interpolé (par moyenne arithmétique) ou extrapolé (pour les années 1994, en prolongeant la variation connue la plus proche). Pour les années postérieures à 2015, nous comptions utiliser la source Fideli 2017. Néanmoins, des incohérences avec Filocom et notamment des anomalies dans les revenus figurant dans cette source nous en ont finalement dissuadé. Nous avons donc extrapolé les années postérieures à 2015. Il en résulte que les résultats obtenus sur les années postérieures à 2015 (2014 pour le revenu) sont moins fiables. C'est la raison notamment pour laquelle nous avons privilégié les périodes ne contenant pas ces années. Filocom fournit le nombre de logements (soumis à la taxe d'habitation) au 1er janvier. Sitadel fournit le nombre de logements mis en chantier chaque mois, en date réelle. Le nombre de logements achevés serait sans doute plus pertinent, mais il est moins bien connu. A partir de ces effectifs, on a construit, à partir du parc Filocom en 2000, une variable « Parcconst » obtenue en additionnant au parc Filocom en 2000 le parc construit depuis 2000 (ou, pour les années antérieures à 2000, en soustrayant du parc Filocom le parc construit entre l'année et 2000). La différence entre le parc Filocom et le parc « Parcconst » est que le premier tient compte des flux de parc (démolition, désaffectation, affection à l'habitation, division ou fusion) autres que la construction. L'effectif construit à partir de Filocom fournit généralement des coefficients de Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 121 sur 127 détermination légèrement supérieurs. C'est la raison pour laquelle nous l'avons utilisé dans les régressions. C. Population La population est la principale variable représentative de la demande de logement que l'on a utilisée. Deux sources sont disponibles : le nombre de personnes en ménage fourni par Filocom (interpolé et extrapolé si nécessaire) et les populations au 1er janvier issues des recensements de population publiées par l'INSEE. Ces deux agrégats diffèrent peu sur l'ensemble de la France. Les coefficients de détermination des régressions sont généralement légèrement plus élevés lorsqu'on utilise la population extraite de Filocom que lorsqu'on utilise celle publiée par l'INSEE. C'est la raison pour laquelle on a utilisé la première dans les régressions. D. Nombre de ménages Les deux sources sont Filocom et les recensements de population. Nous avons retenu la première car elle conduit à de meilleurs coefficients de détermination. E. Idem. Nombre de personnes par ménage Nombre ou % de résidences secondaires Taux de vacance F. Idem. G. Les deux sources sont ici aussi Filocom et les recensements de population. Filocom surestime la vacance, surtout dans le parc dont les occupants changent le plus souvent (et donc surtout dans le parc locatif privé), mais cette surestimation s'applique à tous les départements (elle est cependant plus forte, en proportion du parc, dans les départements à forte proportion de résidences principales locatives). Nous avons retenu Filocom car il conduit à de meilleurs coefficients de détermination. H. Revenu Nous avons utilisé le revenu des ménages figurant dans Filocom, interpolé et extrapolé si nécessaire : revenu imposable net avant 2000 et brut après 2000. Avant 2000, nous avons reconstitué un revenu imposable brut à partir du revenu imposable net. En l'absence d'autre source (Fideli 2017 présentant des anomalies) le revenu imposable brut le plus récent est celui de 2014 : les revenus postérieurs sont extrapolés, ce qui fragilise les résultats. Dans l'approche en niveau, nous avons également utilisé le revenu disponible 2014 figurant dans Fideli 2015. Il conduit à des coefficients de détermination plus faibles. Le revenu par ménage dans les départements voisins est égal à la somme des revenus des ménages des départements voisins, divisé par le nombre de ménages de ces départements. I. Occupation du parc Les deux sources sont Filocom et les recensements de population. Nous avons retenu la première car elle conduit à de meilleurs coefficients de détermination. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 122 sur 127 Le poids des divers statuts d'occupation peut également être mesuré sur le flux45 de parc faisant l'objet de transactions. J. K. L. Âge des chefs de ménages qui occupent les logements Nationalité de la population Âge, nationalité et résidence des acheteurs et des vendeurs La source est Filocom. La source est l'INSEE (recensements de population). Ces données proviennent des bases notariales. L'information relative à la résidence n'a été disponible qu'avant 2010, en raison d'une anomalie qui pourra être corrigée ultérieurement. M. Proportion de jeunes d'origine étrangère Ces données, pour les années 1990, 1999 et 2005, proviennent de (Aubry & Tribalat, 2009) 46. Nous avons interpolé et extrapolé les années manquantes. N. O. P. Taux de chômage Criminalité Divortialité La source est l'INSEE (moyenne annuelle des moyennes trimestrielles). La source est data.gouv.fr. La source est le ministère de la Justice (SG/ SDSE/ Exploitation statistique du répertoire général civil). Q. R. S. Variables climatiques Surface des départements Type urbain La source est Météo-France. La source est l'Insee. Cette variable permet de calculer la densité de population. La source du type urbain par commune est l'Insee. Nous avons retenu le découpage décrit dans le Tableau 42. Estimé comme indiqué dans la note « Statut d'occupation des logements achetés ou construits par des particuliers », J. Friggit, CGPC, juin 2007, http://www.cgedd.developpementdurable.gouv.fr/IMG/doc/achat-vente-immobilier-par-statut-friggit_cle697558.doc. 45 Bernard Aubry et Michèle Tribalat, « Les jeunes d'origine étrangère », revue Commentaire, n° 126, été 2009. 46 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 123 sur 127 Tableau 42 : découpage par type urbain VW B U RSR LZL MZM Ville centre d'agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones LZL et MZM Banlieue d'agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones LZL et MZM Agglomération de 5 à 50 000 habitants hors zones LZL et MZM Zone rurale et semi-rurale hors zones LZL et MZM Zone littorale à vocation totalement ou partiellement touristique, Zone de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique, T. Interpolations et extrapolations Les variables ont été interpolées (notamment pour les années non fournies par Filocom), et extrapolées lorsque cela était nécessaire pour les années extrêmes (sur la base du taux de variation des années connues les plus proches, sauf exception mentionnée ci-dessus). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 124 sur 127 Annexe 8. Lettre de mission Le présent travail était en cours lorsque le Directeur général de l'Aménagement, du Logement et de la Nature a demandé, par le courrier reproduit ci-dessous, de l'accélérer pour enrichir les travaux menés par M. Philippe Grall, chef de projet sur la mobilisation du foncier à la DHUP, en appui au député Jean-Luc Lagleize. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 125 sur 127 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 126 sur 127 Site Internet du CGEDD : « Les derniers rapports » PUBLIÉ  (ATTENTION: OPTION 0,62 0,70 0,70 0,63 0,42 0,42 0,63 0,66 0,57 0,08 0,54 0,57 0,47 0,51 0,54 0,33 2,7% 1,7% 1,5% 1,1% 0,9% 0,7% 0,08 0,6% 0,08 0,07 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,3% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,4% 0,9% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,5% 0,6% -11% 0% 5% 8% 7% 1,2% 7% 0,7% 0,9% 6% 0,9% 0,9% 1,2% 2018 5% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1994 9% 10% 12% 10% 9% 7% 7% 1997 C 11% 14% 10% 9% 8% 7% 16% 9% 8% 6% 6% 1% 4% 3% 4% 6% 4% 4% 0% 2% 2012 1994 0,00 0,00 0,51 0,51 0,34 0,09 0,05 0,01 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,08 2012 0,10 2015 4% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,14 0,71 -0,02 0,30 0,57 0,04 -0,13 -0,23 1994 0,2 1,4 0,0 0,7 1,5 0,1 0,5 0,9 0,03 -1,20 -0,74 -0,31 -1,12 -1,26 -1,25 1997 0,1 2,6 1,9 0,9 4,4 5,2 5,1 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,36 -1,12 -0,44 -1,37 -1,59 -1,60 -1,12 -0,44 -1,32 -1,55 -1,44 -0,22 -1,40 -2,54 -1,75 -2,70 -0,67 -1,57 -1,78 -0,30 -0,05 2012 2015 2009 2012 2015 2018 2,58 4,51 -1,78 -1,52 -0,76 -0,72 -0,86 -1,53 1994 1,2 3,1 1,2 1,2 0,6 0,7 0,8 1,3 2,70 -1,66 -2,80 -2,44 -1,78 -1,73 -2,23 1997 3,8 1,7 3,0 2,8 2,1 2,0 2,2 m/ EXP(Chômage) -4,22 -5,07 -3,92 -3,06 -3,05 -3,72 -2,96 -2,07 -2,75 -2,87 -4,57 -1,35 -4,11 -3,96 -5,49 0,29 0,14 0,02 -0,02 -0,03 -2,37 -0,03 -3,13 -0,36 -0,03 -3,93 -0,09 -0,12 -0,03 2012 2015 1994 5,3 3,9 0,7 0,7 -0,01 -0,06 -0,07 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,5 1,9 3,2 4,2 4,8 4,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,03 -0,05 -0,05 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,05 -0,07 -0,04 -0,05 -0,03 -0,05 -0,06 -0,04 -0,06 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,05 0,09 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,03 0,16 0,30 -0,17 -0,26 0,12 0,25 -0,33 -0,36 -0,22 0,08 0,21 2012 2015 R(X2,X3niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 -0,15 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 5,0 3,3 1,7 6,4 7,6 7,2 2,6 1,5 5,5 7,3 6,2 0,6 5,2 7,1 5,7 7,2 8,4 5,0 2,2 1,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. EXP(Chômage) 7,0 8,3 6,5 4,4 4,2 3,9 3,6 2,9 3,6 4,1 4,6 1,7 4,9 5,2 5,2 3,1 4,3 0,4 T Stud. % RP P Filo 2008 1,0 2,5 4,0 5,2 4,8 2,5 3,7 4,8 4,8 1,1 3,4 3,5 3,1 3,2 1,6 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1,5 2,2 2,1 0,2 2018 2000 - 2015 0,23 0,13 0,01 0,01 0,03 0,05 0,05 0,06 0,00 0,05 0,00 0,01 0,01 0,05 0,05 0,05 Ecart R² 2var 0,00 0,03 0,07 0,12 0,11 0,10 0,11 0,00 0,02 0,07 0,09 0,08 0,08 10% 3,3 0,1 0,1 2,4 4,5 4,5 4,4 3,9 3,7 2,5 2,6 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 06 11 6613 04 30 83 05 48 84 34 75 93 40 69 33 26 32 64 31 07 1647 42 12 17 94 01 53 49 2409 73 92 95 46 59 82 23 85 74 50 62 80 44 61779119 76 58 38 18 63 15 03 60 10 89 56 52 8708 65 278136 14 28 412237 86 78 55 02292143 88 7045 79 51 25 39 71 35 67 9072 54 57 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 0,53 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 R(X1,X3niv) 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,11 0,09 0,07 2006 - 2015 5% 75 0,04 0,09 0,09 0,09 0,09 0,01 0,06 0,06 0,09 0,05 0,05 0,10 0,03 0,06 75 0,07 5% Ecart R² 1var+1niv 0,15 0,09 0,15 0,13 0,10 0,08 0,07 0,17 0,26 0,17 0,09 0,08 0,08 0,19 0,14 0,14 0,13 0,13 0,03 0,13 0,14 0,15 33 69 93 94 92 31 13 74 04 05 3406 32 0795 73 40 26 84 3083 48 59 6411 16 0117 66 44 47 42 53 7791 4912 24 09 8582 46 78 62 37 63 50 601938 76 8065 15 61 0335 812314 36 102856 86 29 87 08 22 2721 5267 18 41 25 7045 71 43 72 39 51 550254 8890 79 57 58 89 68 R² = 0,62 33 92 5% 68 -5% R² = 0,70 69 94 93 74 59 78 31 95 37 01 62 06 0% 44 49 91 1626 77 400763 73 17 4704 8567 53 328450 34 80 76080% 13 7205 86 7142 4125 3935 60 61 3611 247946 1852 65 70 68 54 10 57299014 30 45 21 64 12 88 0309 1583 51 55 28 48 6627 82 81 38 87 56 02 2289 43 19 2358 5% 0,11 0,11 0,07 R² = 0,57 -0,02 -0,01 0,00 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% NB : la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale est celle constatée en 2008, mais le résultat est peu sensible à l'année choisie. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 39 sur 127 Graphique 18 : variation annuelle moyenne du prix des logements en fonction de la variation annuelle moyenne du parc hors résidences secondaires nette de celle de la population, 20002015 7,0% 75 6,5% 6,0% 69 93 92 33 5,5% 94 06 y = -2,26x + 0,05 R² = 0,49 31 13 5,0% 95 4,5% 4,0% 3,5% 3,0% 74 04 05 83 8473 34 11 26 32 30 64 40 66 01 07 16 59 48 44 17 09 49 4253 12 47 24 91 77 4685 78 82 62 37 63 38 5076 65 60 15 80 19 35 61 14 23 86 81 03 67 56 36 08 87 28 27 29 10 22 21 43 52 41 25 18 45 71 70 72 39 5402 79 51 55 58 88 57 89 90 68 -0,5% 2,5% 0,0% 0,5% 1,0% Source : CGEDD d'après indices Notaires-Insee, Perval et Filocom. NB : variations logarithmiques. Graphique 19: variation annuelle moyenne du prix des logements en fonction de la variation annuelle moyenne du taux de chômage, 2000-2015 7,0% 75 6,5% 6,0% 13 33 69 92 31 94 06 74 05 04 16 5,5% 83 93 5,0% 34 73 30 64 48 59 44 17 84 32 26 40 07 11 66 01 95 y = -5,91x + 0,05 R² = 0,27 4,5% 4,0% 15 3,5% 3,0% 09 47 53 42 12 49 24 91 77 46 78 85 82 37 65 60 76 50 80 35 19 61 14 86 03 23 81 36 56 28 29 22 08 4321 87 18 27 25 41 52 71 70 72 39 02 79 51 54 55 58 89 57 62 63 38 67 10 45 88 90 68 -0,1% 2,5% 0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% Source : CGEDD d'après indices Notaires-Insee, Perval et Insee. NB : variation logarithmique dans le cas du prix des logements, variation arithmétique dans le cas du chômage. Graphique 20 : variation annuelle moyenne du prix des logements de 2000 à 2015 en fonction de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale en 2008 7,0% 75 6,5% 6,0% 69 33 9392 94 06 05 04 73 48 66 83 34 11 13 5,5% 5,0% 31 74 84 30 y = -0,09x + 0,09 R² = 0,41 4,5% 4,0% 3,5% 3,0% 09 32 26 40 95 64 07 59 01 16 17 47 44 53 49 42 12 24 91 77 85 46 78 82 6362 37 38 65 50 60 76 15 80 19 35 61 14 03 86 23 81 36 67 56 10 27 29 43 87 08 21 22 28 52 25 1845 41 71 70 39 0272 54 51 55 58 88 57 89 90 68 79 2,5% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% Source : CGEDD d'après indices Notaires-Insee, Perval et Filocom. NB : variation logarithmique dans le cas du prix des logements. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 40 sur 127 3.4. Période 1994 à 1997 Que l'on considère les trois régresseurs isolément (Tableau 4, Tableau 5 et Tableau 6) ou simultanément (Tableau 8), les coefficients de détermination sont beaucoup plus faibles pour les périodes qui contiennent les années 1994-1997 que pour les autres. Un examen plus approfondi montre que cela provient de ce que ces années correspondent à la fin de la « crise de 1990 » mentionnée plus haut (cf. § 3.2), durant laquelle l'évolution du prix des logements avait été très différenciée entre d'une part l'Ile-de-France et quelques zones de province (Rhône et AlpesMaritimes notamment) et d'autre part le reste du territoire Pour traiter la difficulté posée par cette période, nous avons ajouté un régresseur, pour lequel nous avons testé les cinq options suivantes. a) Variable muette représentative de quelques départements Cette variable muette (« Dummy IdF et autres ») est égale à : · 1 pour les départements d'Ile-de-France, le Rhône, les Alpes-Maritimes et la Savoie, départements choisis parce que la variation du prix des logements y a été particulièrement inférieure à la moyenne nationale de 1994 à 1998, 0 pour les autres départements. · Cf. Tableau 9. b) Proportion d'appartements Cette variable (« % AP ») est égale à la proportion d'appartements dans le parc. Cf. Tableau 10. c) Densité de population Cette variable est égale au nombre d'habitants par km², rapporté à la moyenne française. Cf. tableau 5. Nous avons a également testé une variante de cette variable (« Logdensité »), égale à son logarithme népérien divisé par 100. d) Poids des zones rurales Cette variable est égale à la proportion de la population du département qui réside dans une commune rurale ou semi-rurale, hors zones littorales et de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique. e) Poids des zones urbaines Cette variable est égale à la proportion de la population du département qui réside dans une agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones littorales à vocation totalement touristique et zones de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique. L'objectif visé par l'ajout de ce régresseur est d'améliorer les résultats de la régression (en accroissant le coefficient de détermination et diminuant l'écart type des résidus et le résultat du test de Fischer) pour les périodes qui incluent les années 1994-1997, tout en les modifiant peu pour les périodes qui n'incluent pas ces années. Il en ressort que ce sont les options a) (variable muette, Tableau 9) et b) (proportion d'appartements, Tableau 10) qui atteignent le mieux cet objectif. L'option a) (variable muette) semble préférable car elle est moins colinéaire que l'option b) avec d'autres régresseurs importants (notamment avec la proportion de résidences principales occupées par le propriétaire). L'amélioration des résultats de la régression sur la période 1994-1997 signale une concomitance, mais non, dans ce cas précis, un lien de causalité : qu'un département soit situé en Ile-de-France, ou que la proportion d'appartements y soit élevée, ne peut en soi avoir causé la différenciation de l'évolution du prix des logements entre l'Ile-de-France et quelques zones de province d'une part et le reste de la France d'autre part de 1994 à 1997. La singularité des résultats obtenus pour les périodes débutant avant 2000 illustre la prudence avec laquelle on doit considérer des résultats obtenus sur une période de 24 années seulement (1994- Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 41 sur 127 2018). Il sera utile d'actualiser les régressions pour les années postérieures à 2018. On verra alors si les résultats relativement bons (en termes de coefficient de détermination) obtenus pour les périodes postérieures à 2000 le demeurent (auquel cas les années antérieures à 2000 apparaîtront comme une exception) ou bien si leur qualité se détériore (auquel cas ce seront les années postérieures à 2000 qui apparaîtront comme une exception). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 42 sur 127 Tableau 9 : pour traiter la difficulté posée par les années 1994-1997, introduction d'une variable muette LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t +m3*X3 + m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 X4 niv= Dummy IdF et autres Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,60 0,58 0,46 0,38 0,35 0,25 0,24 0,22 1994 0,31 0,46 0,47 0,47 0,57 0,56 0,52 1997 R² 0,61 0,66 0,62 0,71 0,70 0,63 0,42 0,42 0,68 0,68 0,59 0,08 0,60 0,59 0,49 0,68 0,60 0,40 2,0% 1,2% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,09 0,6% 0,12 0,12 0,6% 2012 2015 1994 1,1% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,9% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,9% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,8% 0,9% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 -5% 2% 7% 9% 8% 7% 6% 6% 1994 9% 11% 13% 10% 9% 8% 7% 1997 C 12% 14% 10% 9% 8% 7% 17% 9% 8% 6% 5% 1% 3% 3% 3% 4% 3% 3% -1% 1% 2012 1994 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,06 2012 0,05 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 3% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 20 -0,21 -0,17 -1,20 -1,00 -0,72 -0,75 -0,85 -0,79 1994 0,4 0,4 3,0 2,6 1,9 2,3 2,8 2,6 -0,66 -2,64 -1,93 -1,26 -1,48 -1,66 -1,52 1997 1,7 5,7 4,2 3,1 4,6 5,4 4,9 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -3,39 -1,43 -0,67 -1,20 -1,60 -1,54 -1,28 -0,37 -0,84 -1,19 -1,09 -0,22 -0,95 -1,80 -1,35 -2,06 -0,55 -1,13 -1,13 -0,08 2012 2009 2012 2015 0,23 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,56 1,68 -0,01 -0,82 -0,44 -0,82 -1,13 -1,75 1994 0,4 1,5 0,0 0,8 0,4 0,9 1,2 1,6 1,94 -0,18 -1,94 -1,89 -1,65 -1,73 -2,26 1997 2,9 0,2 2,2 2,3 2,0 2,0 2,3 m/ EXP(Chômage) -3,30 -4,83 -3,77 -3,18 -3,04 -3,74 -2,96 -2,03 -2,16 -2,41 -4,04 -1,35 -3,39 -3,46 -4,90 0,18 0,07 0,00 -0,02 -0,03 -2,12 -0,03 -2,79 -0,28 -0,03 -3,50 -0,22 -0,55 -0,03 2012 2015 1994 4,2 2,7 0,1 1,1 -0,03 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 1997 1,2 2,3 3,3 4,3 4,8 4,6 m/ % RP P Filo 2008 -0,04 -0,05 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,04 -0,04 -0,03 -0,04 -0,02 -0,04 -0,05 -0,03 -0,04 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,06 -0,04 -0,03 -0,02 -0,02 -0,01 -0,01 -0,01 1994 8,7 8,6 8,5 7,2 6,5 4,5 4,2 -0,02 -0,03 -0,02 -0,02 0,00 -0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 4,5 5,9 4,1 3,6 1,9 2,1 m/ Dummy IdF et autres-0,36 -0,19 2008 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 -0,04 0,18 0,36 0,26 0,17 0,01 0,05 2015 1994 -0,29 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 0,02 0,01 0,01 0,00 0,01 2012 0,08 0,30 0,43 0,36 0,24 0,09 1997 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,03 0,16 0,30 -0,17 -0,26 0,12 0,25 -0,33 -0,36 -0,22 0,08 0,21 2012 2015 1994 1997 R(X2,X3niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,1 0,17 -0,07 -0,26 -0,2 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 20 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,0 3,0 1,8 4,3 5,8 5,2 2,4 1,0 3,3 4,6 3,7 0,5 3,4 4,5 3,3 5,9 5,9 2,8 1,6 0,3 T Stud. EXP(Chômage) 5,0 7,3 6,0 4,5 4,2 3,9 3,6 2,8 3,0 3,4 4,0 1,6 4,2 4,5 4,5 3,4 4,0 0,3 T Stud. % RP P Filo 2008 1,3 2,6 4,1 5,1 4,8 2,5 3,6 4,7 4,6 1,1 2,8 3,1 2,2 2,5 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. Dummy IdF et autres 2008 0,53 3,0 0,9 0,9 1,0 0,0 0,3 0,5 0,4 3,8 2,4 1,8 2006 - 2015 5% 75 2009 2012 2015 0,7 2018 1,9 2,4 2,3 0,0 3,6 2,2 2,0 6,9 3,5 3,2 0,9 1,9 2,3 2000 - 2015 0,12 0,10 -0,03 -0,09 -0,11 -0,20 -0,19 -0,18 0,34 0,35 0,44 0,36 0,31 0,17 0,15 0,10 Ecart R² 1var+2niv -0,17 -0,02 0,02 0,05 0,16 0,18 0,15 0,15 0,26 0,24 0,33 0,33 0,29 10% 3,1 0,2 0,5 2,7 4,6 4,4 4,1 3,4 2,9 1,8 1,9 2018 3,3 1,4 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 06 11 30 83 04 66 05 48 84 34 75 93 4069 33 26 32 64 31 07 42 12 17 01 164746 94 53 49 2409 73 92 95 59 8582 74 23 19 61 9150 76 58 44 77 8062 15 38 18 08 36 63 03 4122 60 10 52892986 65 278156 14 0287 37 5528 78 21 43 88 70 45 79 51 25 39 71 35 67 9072 54 57 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 R(X1,X3niv) 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 1997 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,11 0,09 2012 -0,01 -0,09 0,18 -0,02 -0,18 -0,18 -0,16 0,07 -0,08 2015 1994 -0,12 0,19 -0,02 -0,17 -0,18 -0,16 -0,08 1997 R(X2,X4niv) 0,30 0,05 -0,12 -0,14 -0,12 -0,04 -0,37 -0,51 -0,48 -0,42 -0,32 -0,42 -0,36 -0,02 -0,27 0,01 -0,12 0,13 0,0 0,2 1994 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 20 0,09 0,11 0,36 0,36 0,27 -0,23 0,26 0,26 0,18 0,40 0,30 0,12 75 33 69 94 93 74 59 31 78 95 06 37 62 0% 49 63 91 1601 4026 44 7773 0750 7605 3413 67 47 42 85 17 04 84 53 327135 807208 86 6111 2460 14 1852 82 2946 6570412530 54 09 10 573639 0% 90 45 68 83 64 12 79 15 8803 21 38 51 5528 48 6627 81 87 56 022289 43 19 58 23 92 -0,15 -0,10 -0,07 5% Ecart R² 2var+1niv 0,16 0,21 0,10 0,08 0,02 0,02 0,01 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 33 69 93 94 92 31 13 74 04 05 3406 320795 73 4026 84 3083 48 596411 16 0117 66 44 09 47 42 53 7791 4912 2482 8537 46 78 6263 6535 8 503 601914 76 80 23 61 03 15 81 36 102856 86 29 08 22 27 87 5267 18 41 25 704521 43 39 51 55 7271 88 0254 57 79 89 90 58 68 5% -0,17 -0,31 -0,45 -0,54 -0,60 -0,61 -0,62 -0,62 5% -0,46 -0,58 -0,65 -0,69 -0,67 -0,68 -0,68 R(X1,X4niv) -0,63 -0,70 -0,71 -0,67 -0,69 -0,69 -0,66 -0,68 -0,63 -0,67 -0,67 -0,59 -0,55 -0,63 -0,62 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,42 -0,32 -0,54 -0,39 -0,32 -0,54 -0,40 -0,40 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 R(X3niv,X4niv) -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,3 -0,32 -0,32 -0,3 68 R² = 0,70 R² = 0,62 -5% 0,00 0,00 0,05 0,02 0,02 0,00 0,06 0,02 0,02 0,17 0,06 0,07 R² = 0,59 0,01 0,04 0,05 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 43 sur 127 Tableau 10 : pour traiter la difficulté posée par les années 1994-1997, introduction de la proportion d'appartements LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t +m3*X3 + m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 X4 niv= % AP Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,51 0,48 0,37 0,39 0,38 0,29 0,26 0,22 1994 0,25 0,41 0,51 0,52 0,61 0,58 0,52 1997 R² 0,60 0,68 0,65 0,71 0,70 0,63 0,48 0,46 0,63 0,66 0,57 0,08 0,55 0,59 0,49 0,60 0,59 0,41 2,2% 1,4% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,11 0,5% 0,15 0,15 0,6% 2012 2015 1994 1,1% 1,1% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 1,1% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,8% 0,9% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 6% 9% 12% 14% 12% 10% 8% 7% 1994 12% 16% 16% 13% 11% 9% 8% 1997 C 16% 17% 12% 10% 8% 7% 20% 11% 8% 6% 5% 1% 2% 2% 2% 0% 1% 1% -2% -1% 2012 1994 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,03 2012 0,02 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,64 0,51 -0,39 -0,29 -0,15 -0,48 -0,57 -0,54 1994 1,2 1,2 1,0 0,8 0,5 1,7 2,1 2,0 -0,24 -1,94 -1,58 -1,14 -1,59 -1,64 -1,45 1997 0,6 4,4 4,1 3,4 5,8 6,1 5,3 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo 2000 -2,96 -1,69 -1,00 -1,61 -1,79 -1,62 -1,77 -0,86 -1,28 -1,52 -1,33 2006 -0,30 -1,14 -1,84 -1,48 -2,18 -0,59 -1,25 -1,26 -0,18 2012 2009 2012 2015 0,08 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,38 1,11 -1,07 -1,32 -0,69 -1,39 -1,50 -2,19 1994 0,2 0,8 0,9 1,3 0,7 1,5 1,5 2,0 1,77 -0,76 -2,07 -1,78 -1,84 -1,89 -2,43 1997 2,4 0,9 2,5 2,3 2,3 2,3 2,4 m/ EXP(Chômage) -3,37 -4,36 -3,23 -2,84 -2,92 -3,71 -2,88 -1,99 -2,69 -2,82 -4,23 -1,37 -3,49 -3,46 -4,58 0,03 -0,03 -0,09 -0,09 -0,08 -1,29 -0,06 -2,43 -0,38 -0,05 -2,64 -0,08 -0,07 -0,05 2012 2015 1994 0,6 0,7 2,9 4,3 -0,07 -0,12 -0,12 -0,10 -0,08 -0,07 -0,06 1997 2,3 4,2 5,5 6,5 6,1 5,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,08 -0,08 -0,08 -0,07 -0,06 -0,05 -0,10 -0,07 -0,05 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 0,00 -0,02 -0,01 -0,01 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,12 -0,07 -0,06 -0,05 -0,04 -0,02 -0,02 -0,02 1994 6,7 6,5 6,9 7,3 7,0 5,2 4,5 -0,03 -0,05 -0,04 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 1997 3,3 5,0 5,1 5,0 3,5 3,0 m/ % AP Filo 2008 -0,03 -0,02 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 0,00 -0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,04 0,02 0,02 0,01 0,02 2012 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,03 0,05 0,09 2015 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,03 0,16 0,30 -0,17 -0,26 0,12 0,25 -0,33 -0,36 -0,22 0,08 0,21 2012 2015 1994 1997 R(X2,X3niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 2012 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 5,7 4,2 3,1 6,2 7,3 6,3 3,8 2,7 4,8 6,3 5,1 0,7 3,8 5,2 4,0 5,2 6,3 3,4 1,9 0,6 T Stud. EXP(Chômage) 5,0 6,7 5,1 4,0 4,0 3,9 3,7 2,9 3,4 3,9 4,0 1,7 3,9 4,4 4,1 1,8 3,3 0,4 T Stud. % RP P Filo 2008 2,2 3,6 5,1 5,4 4,9 4,0 4,6 3,9 3,8 1,1 1,6 1,7 0,2 0,6 0,3 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. % AP Filo 2008 2,5 2,6 2,9 1,7 1,5 0,1 3,2 2,7 0,3 0,3 0,9 2006 - 2015 5% 75 2009 2012 2015 0,2 2018 5,0 4,6 4,2 0,4 1,9 1,8 2,1 4,6 3,2 3,5 1,6 2,6 2,8 2000 - 2015 0,03 0,00 -0,13 -0,08 -0,08 -0,16 -0,17 -0,19 0,25 0,25 0,34 0,36 0,34 0,21 0,17 0,09 Ecart R² 1var+2niv -0,24 -0,07 0,06 0,11 0,20 0,20 0,16 0,14 0,28 0,27 0,33 0,33 0,29 10% 2,2 0,1 0,1 3,9 4,7 3,8 3,1 1,7 0,7 0,4 0,4 2018 3,3 1,6 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 11 0683 04 66 0530 75 48 33 69 84 3493 40 64 162607 31 4232 12 01 49 47 46 94 53 95 24 1773 59 09 92 82 74 85 50 23 44 19 618058 15 7738 62 911876 08 36 65 81 63 6041 56 52 89 22 14 27 1003 29 21 78 87 37 55 2802 86 43 88 45 71 70 25 39 79 51 67 54 35 90 72 57 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 1994 0,53 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 1997 R(X1,X3niv) 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,11 0,09 2012 0,06 -0,06 0,09 -0,09 -0,22 -0,26 -0,22 0,07 -0,19 2015 1994 -0,14 0,07 -0,12 -0,24 -0,30 -0,25 -0,22 1997 R(X2,X4niv) 0,17 -0,05 -0,18 -0,26 -0,21 -0,18 -0,38 -0,47 -0,51 -0,43 -0,39 -0,35 -0,39 -0,13 -0,26 -0,03 -0,19 0,02 0,12 0,17 2012 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,15 0,15 0,31 0,34 0,26 -0,23 0,22 0,25 0,18 0,32 0,29 0,13 75 33 94 69 93 74 59 78 31 95 06 37 0% 6791 49 63 16 26 77 4062014473 07 7605 34 13 17 4750 84 3260 42 80 85533586 7204 5741 14 611290 36 08 2479 64 83 704682 29 650971 25 54 10 1827390% 45 15 52 88661168 38 51 55 2821 30 03 87 48 81 56 02 19 43 2289 23 58 92 -0,14 -0,07 -0,05 5% Ecart R² 2var+1niv 0,09 0,17 0,14 0,13 0,06 0,04 0,01 0,03 0,02 0,03 0,01 0,01 0,00 33 69 93 13 92 3194 74 06 04 05 32 95 34 40 0784 7383 64 592648 66 1601 171130 09 4744 53 12 49 42 24746 91 85 8 77 82 6263 37 38 6519 50 607614 15 80 35 610323 81 36 67 102856 86 29 08 22 21 27 5272 18 41 45 7054 87 43 39 51 55 25 71 88 0258 57 79 90 89 68 5% -0,12 -0,27 -0,43 -0,50 -0,55 -0,59 -0,57 -0,53 5% -0,44 -0,58 -0,62 -0,64 -0,66 -0,63 -0,58 R(X1,X4niv) -0,65 -0,66 -0,66 -0,66 -0,64 -0,58 -0,56 -0,59 -0,62 -0,60 -0,52 -0,52 -0,58 -0,57 -0,48 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,53 -0,63 -0,50 -0,20 -0,63 -0,39 -0,18 -0,16 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 R(X3niv,X4niv) -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 68 R² = 0,70 -5% R² = 0,65 0,06 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,02 0,02 0,09 0,05 0,08 R² = 0,59 0,02 0,07 0,08 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 44 sur 127 3.5. Autres régresseurs De nombreux régresseurs peuvent être ajoutés à la régression, ou substitués à certains régresseurs utilisés jusqu'à présent. 3.5.1. Variantes des régresseurs de la régression de référence Les régresseurs de la régression de référence admettent de nombreuses variantes. 3.5.1.1. Variation du rapport de l'offre et de la demande physiques La variation du rapport de l'offre et de la demande physique est représentée dans la régression de référence par la croissance du parc de logements hors résidences secondaires nette de la croissance de la population. 3.5.1.1.1.Variantes du régresseur Parc de logements Nous avons d'une manière générale utilisé les données sur les statuts d'occupation issues de Filocom plutôt que celles issues des recensements de la population, parce que les premières étaient disponibles au 1er janvier de chaque année impaire sur toute la période étudiée (hormis 2017), alors que les secondes ne sont disponibles que lors des recensements de la population (ce qui nécessite davantage d'interpolations avant 2006) et, par département, sont lissées sur 5 ans depuis que le recensement est devenu annuel. Les deux sources conduisent à des résultats voisins. Le nombre de logements construits diffère de la croissance du parc du fait des démolitions et changements d'affectation. Néanmoins, il conduit également à des résultats voisins. Population, nombre de ménages et nombre de personnes par ménage Pour retracer la demande, on pourrait être tenté d'utiliser la croissance du nombre de ménages, qui est plus rapide que la croissance de la population (croissance démographique) compte tenu du desserrement des ménages. Néanmoins, le nombre de ménages étant égal par définition au nombre de résidences principales, qui représentent 8 logements sur 10 (le solde étant constitué de résidences secondaires ou de logements vacants), le nombre de ménages est plus étroitement lié que la population au nombre de logements On pourrait également considérer la variation du nombre de personnes par ménage plutôt que celle du parc nette de la croissance démographique (les deux variables différant légèrement en raison de la population hors ménage). Enfin, nous avons considéré dans la régression de référence des agrégats extraits de Filocom mais on pourrait aussi considérer des agrégats extraits des recensements de la population. Les diverses variantes possibles en ce domaine que nous avons testées conduisent à des coefficients de détermination peu différents, en général un peu inférieurs. 3.5.1.1.2.Décomposition du régresseur Si l'on remplace le régresseur par les trois variables à partir desquelles il est calculé : nombre total de logements, nombre de résidences secondaires et population, on obtient des coefficients de détermination plus élevés, au prix d'une augmentation du nombre de régresseurs. Ainsi, pour la période 2000-2015, le coefficient de détermination R², égal à 0,70 dans la régression de référence, devient 0,74 si l'on distingue la variation du nombre de résidences secondaires (Tableau 11) et 0,76 si en sus on distingue la croissance du parc et celle de la population (Tableau 12). Si, pour que le nombre de régresseurs reste le même que dans la régression de référence, soit 3, on isole la variation du nombre de résidences secondaires mais on supprime la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale, on obtient le Tableau 13. Les coefficients de détermination y sont selon le cas légèrement inférieurs ou supérieurs à ceux de la régression de Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 45 sur 127 référence figurant dans le Tableau 8 ; les pentes des régresseurs y sont au moins aussi significatives et stables, et les colinéarités y sont moins prononcées. Nous n'avons cependant pas retenu cette régression comme régression de référence, car la variation du nombre de résidences secondaires nous semble un régresseur peu satisfaisant, en ce sens qu'il est difficile à interpréter : dans un département dont le nombre de logements est donné, elle prend la même valeur lorsque la proportion de résidences secondaires passe de 1 % à 2 % (ce qui est un faible changement), et lorsqu'elle passe de 20 % à 40 % (ce qui est un changement considérable). La variation absolue de la proportion de résidences secondaires nous semble plus satisfaisante. Or elle conduit à des résultats de la régression nettement moins bons (Tableau 14), même si l'on utilise la proportion de résidences secondaires issues des recensements (Tableau 17). Dans le Tableau 14 et surtout dans le Tableau 17 (où il est moins dispersé), le coefficient de la variation absolue (donc en points) de la proportion de résidences secondaires ressort de l'ordre de 2. Cela semble cohérent avec d'autres résultats déjà obtenus : lorsque la proportion de résidences secondaires augmente de 1 point, le nombre de logements disponibles pour loger la population diminue de 1 %, ce qui coïncide avec une augmentation de 1 à 2 % du prix des logements (cf. § 3.3.2). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 46 sur 127 Tableau 11 : comme la régression de référence mais en isolant le nombre de résidences secondaires (soit en tout 4 régresseurs) LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t +m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= Nb RS Filo X3= EXP(Chômage) X4 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,42 0,35 0,19 0,09 0,05 0,13 0,17 0,24 1994 0,19 0,40 0,45 0,44 0,60 0,61 0,60 1997 R² 0,62 0,69 0,64 0,73 0,74 0,70 0,44 0,43 0,63 0,69 0,63 0,09 0,51 0,60 0,55 0,53 0,58 0,46 2,4% 1,5% 1,3% 1,1% 0,9% 0,6% 0,15 0,6% 0,25 0,26 0,5% 2012 2015 1994 1,2% 1,2% 0,9% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,5% 0,6% -11% -2% 2% 7% 6% 1,2% 6% 0,7% 0,9% 5% 0,8% 0,9% 1,1% 2018 4% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 7% 7% 10% 9% 8% 6% 6% 1997 C 8% 13% 10% 8% 6% 6% 16% 9% 7% 5% 5% 1% 4% 2% 2% 4% 2% 2% -2% 0% 2012 1994 0,00 0,00 0,01 0,12 0,29 0,05 0,01 0,00 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 2012 0,00 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,96 0,59 -0,31 -0,04 0,18 -0,10 -0,19 -0,20 1994 1,5 1,3 0,7 0,1 0,5 0,3 0,7 0,9 -0,32 -1,82 -1,27 -0,77 -1,23 -1,23 -1,08 1997 0,9 4,3 3,4 2,4 4,9 5,5 4,9 m/ ParcFilosurPopuFilo -2,73 -1,47 -0,68 -1,34 -1,41 -1,25 -1,28 -0,50 -1,16 -1,23 -1,06 -0,01 -1,20 -2,18 -1,36 -1,93 -0,40 -1,12 -1,08 -0,01 2012 2009 2012 2015 0,21 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,83 0,57 0,61 0,32 0,18 0,19 0,24 0,30 1994 4,7 4,0 4,2 2,7 1,8 2,2 3,0 3,7 0,20 0,48 0,27 0,17 0,24 0,30 0,36 1997 1,8 3,8 2,7 2,1 3,5 4,6 5,1 m/ Nb RS Filo 0,28 0,16 0,07 0,09 -0,01 -0,11 0,22 0,15 0,16 0,29 0,26 0,35 0,36 0,33 0,45 0,52 0,56 0,65 2,93 2,83 -2,21 -1,72 -0,58 -0,70 0,33 -0,92 0,57 0,80 -1,47 2012 2015 1994 1,6 2,0 1,6 1,4 2,29 -1,63 -2,59 -2,10 -1,75 -1,79 -2,10 1997 3,1 1,9 3,0 2,5 2,2 2,2 m/ EXP(Chômage) -3,83 -4,82 -3,72 -2,84 -2,75 -3,05 -2,92 -2,16 -1,7 -3,03 -4,3 -2,43 -3,06 -3,87 -3,11 -0,22 -4,28 -4,82 -3,54 -0,22 -0,58 2012 2015 0,29 0,16 0,07 0,01 -0,01 -0,02 -0,01 -0,01 1994 5,8 4,6 2,2 0,6 0,5 1,1 0,9 0,01 0,02 -0,02 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 1997 0,5 0,6 1,1 2,4 2,7 2,5 m/ % RP P Filo 2008 0,03 -0,02 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 -0,04 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 -0,02 -0,04 -0,02 -0,03 -0,07 -0,08 -0,16 -0,14 -0,03 -0,05 -0,08 -0,02 -0,01 -0,11 -0,03 -0,02 -0,02 -0,13 2012 2015 1994 -0,10 -0,22 -0,19 -0,06 -0,13 -0,16 -0,17 1997 R(X1,X2) -0,19 -0,20 -0,06 -0,15 -0,18 -0,19 -0,14 0,04 0,15 -0,10 -0,10 -0,14 -0,12 -0,17 -0,13 0,05 0,34 0,09 0,04 -0,01 -0,20 -0,03 -0,22 -0,14 -0,03 -0,22 -0,16 -0,15 -0,05 2012 2015 1994 0,32 -0,05 -0,11 -0,16 -0,18 -0,16 -0,17 1997 R(X2,X3) -0,22 -0,23 -0,26 -0,29 -0,29 -0,29 -0,13 -0,25 -0,25 -0,24 -0,24 -0,26 -0,29 -0,22 -0,17 0,01 0,04 0,11 0,03 0,17 2012 0,18 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 5,8 4,3 2,5 6,2 7,2 6,2 2,8 1,7 4,8 6,3 5,1 0,0 4,3 5,8 4,4 6,1 6,4 3,4 1,3 0,0 T Stud. Nb RS Filo 2,4 2,1 1,4 4,0 5,5 5,9 1,0 0,3 2,6 5,0 5,3 1,2 1,9 4,8 5,4 3,8 5,6 3,0 T Stud. EXP(Chômage) 6,6 8,2 6,2 4,2 4,1 3,6 3,1 4,1 4,6 2,1 5,0 5,1 3,2 4,4 0,3 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. % RP P Filo 2008 0,9 1,0 2,9 3,6 3,2 3,2 2,0 3,3 3,7 3,5 3,2 1,1 2,7 2,3 2,6 1,9 1,7 2,1 0,7 1,0 2009 2012 2015 0,8 2018 0,5 0,7 0,9 2000 - 2015 0,36 0,24 0,12 -0,03 -0,04 0,03 0,07 0,11 0,16 0,12 0,17 0,07 0,02 0,05 0,08 0,11 Ecart R² 3var -0,03 0,04 -0,03 0,03 0,09 0,11 0,14 0,00 0,00 0,03 0,08 0,10 0,13 10% 5,6 4,7 4,7 1,4 2,3 3,4 4,6 4,7 3,2 0,2 0,6 2018 1,1 2,7 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 06 11 04 3013 83 66 4805 34 75 84 93 40 69 33 31 26 32 64 4707 12 94 01 1642 09 53 49 244617 7392 95 59 858274 23 62 8050 76 61 77183844 15 5819 91 08 14 1036 65 63 526041 2237 27 81 86 28 8987 03 02 2956 78 55 45 7121 43 88 70 2567 79 39 35 51 9072 54 57 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 1,1 0,01 0,04 1994 1997 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 0,23 -0,07 0,03 -0,25 -0,13 -0,27 -0,33 -0,36 -0,31 -0,01 -0,35 -0,24 -0,31 -0,37 -0,38 -0,38 -0,20 -0,38 2012 2015 1994 -0,38 -0,41 -0,40 -0,33 -0,36 -0,37 -0,38 1997 R(X2,X4niv) -0,30 -0,31 -0,24 -0,29 -0,31 -0,33 -0,26 -0,17 -0,25 -0,29 -0,31 -0,03 -0,21 -0,37 -0,28 -0,38 -0,32 -0,30 -0,38 -0,35 -0,37 2012 2015 2006 - 2015 5% 75 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,03 0,02 0,09 0,11 0,15 0,01 0,04 0,07 0,17 0,04 0,05 0,22 75 33 74 5995 78 31 37 01 06 4962 4491 16 0% 6773 40 0785 77 4726 04 84 80 717605 34 13 42 6317 72 325350 60 08 35 57 363964 1861792514 654129 900% 54 21 10 4570 521168 8386 88 2409 4838 27 51 2812 15 55036681 468230 87 02 2256 43 89 19 2358 69 9493 92 -0,01 0,10 0,16 5% Ecart R² 2var+1niv 0,03 0,15 0,08 0,05 0,05 0,07 0,08 0,05 0,04 0,02 0,02 0,05 0,06 33 69 13 92 93 31 94 74 04 06 05 32 64 843034 40 48 7383 59 01 26 1166 16 07 95 47 44 53 0917 49 1246 42 85 24 78 91 773782 62 50 60 6563 1586 80237638 6136 1935 0387 14 10520829 5643 284122 21 278167 18 54 25 79 02455871 55705751 88 7239 90 89 68 5% 68 0,44 0,50 0,62 0,62 0,61 0,61 0,56 0,50 5% 0,55 0,67 0,64 0,62 0,59 0,55 0,48 R(X1,X4niv) 0,71 0,64 0,59 0,56 0,51 0,44 0,41 0,41 0,42 0,38 0,32 0,35 0,38 0,35 0,28 0,34 0,30 0,22 0,11 0,09 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,16 0,30 0,12 0,25 0,07 0,08 0,21 R(X3,X4niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 -0,15 -5% 0,02 0,01 -0,01 0,03 0,06 R² = 0,74 R² = 0,64 0% 0,01 -0,02 0,03 0,08 R² = 0,60 -5% 0,02 0,04 0,12 0,07 0,18 0% 0,19 0% 5% 10% 0% 5% 10% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 47 sur 127 Tableau 12 : comme la régression de référence mais en distinguant la variation du parc, celle de la population et celle du nombre de résidences secondaires (soit en tout 5 régresseurs) LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3)+m4*LN(X4) ] /t +m5*X5 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilo X2= PopuFilo Année X3= Nb RS Filo de fin X4= EXP(Chômage) de X5 niv= % RP P Filo Année 2008 période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,46 0,37 0,19 0,13 0,10 0,17 0,24 0,34 1994 0,20 0,46 0,55 0,51 0,62 0,65 0,65 1997 R² 0,68 0,75 0,67 0,73 0,76 0,73 0,45 0,44 0,66 0,69 0,64 0,20 0,58 0,60 0,56 0,54 0,60 0,53 0,35 0,46 2012 2,4% 1,5% 1,3% 1,0% 0,8% 0,6% 0,6% 0,38 0,5% 2015 1994 1,2% 1,1% 0,8% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,2% 0,8% 0,6% 0,5% 0,4% 0,4% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 1,1% 0,5% 0,7% 0,8% 0,6% 0,8% 0,7% 1,0% 2012 2015 -8% -1% 2% 7% 6% 6% 5% 4% 1994 7% 7% 10% 9% 8% 6% 6% 1997 C 9% 13% 10% 8% 6% 6% 16% 9% 8% 5% 5% 2% 4% 2% 2% 4% 2% 2% -2% -1% 2012 0% 2015 1994 0,00 0,00 0,02 0,07 0,15 0,03 0,00 0,00 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début 2000 2003 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 de période 2006 2009 0,00 0,00 2012 0,00 2015 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,2 0,0 0,1 0,8 0,9 0,5 0,6 0,6 1994 0,3 0,0 0,1 1,3 1,8 1,2 1,5 2,0 0,2 -0,3 0,2 0,2 -0,8 -0,5 -0,3 1997 m/ ParcFilo -0,5 -0,4 -0,1 -1,2 -0,9 -0,6 -1,0 -0,6 -1,7 -1,3 -0,7 -0,7 -2,2 -1,6 -0,7 2009 -3,1 -1,3 0,2 2012 1,1 1,6 2012 2015 1,9 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 4,0 2018 -1,2 -0,6 0,3 -0,1 -0,3 -0,1 -0,1 0,0 1994 2,0 1,4 0,6 0,2 0,9 0,3 0,2 0,2 0,3 1,5 0,9 0,5 1,1 1,0 0,8 1997 m/ PopuFilo 2,2 1,3 0,6 1,3 1,3 1,1 1,3 0,5 1,3 1,2 1,0 -0,1 1,4 1,4 1,0 2,4 1,7 0,8 0,2 -0,1 2012 -0,4 2015 0,8 0,6 0,6 0,2 0,1 0,1 0,1 0,2 0,1 0,3 0,1 0,1 0,2 0,2 0,3 m/ Nb RS Filo 0,2 0,1 0,0 0,2 0,2 0,3 0,1 0,0 0,2 0,3 0,3 0,0 0,3 0,4 0,4 1997 2000 2003 2006 2009 0,6 0,5 0,5 2012 0,2 0,4 2015 0,6 2018 2,79 2,74 -2,11 -1,38 -0,48 -0,63 -0,92 -1,37 2,32 -1,46 -2,27 -2,18 -1,79 -1,92 -2,10 m/ EXP(Chômage) -3,25 -4,18 -3,45 -2,76 -2,67 -2,78 -2,75 -2,13 -2,71 -3,05 -4,56 -1,05 -3,14 -3,63 -5,29 0,27 0,15 0,07 0,00 -0,02 -2,22 -0,03 -3,30 -1,14 -0,02 -3,96 -1,30 -0,58 -0,02 2012 2015 1994 5,5 4,6 2,0 0,1 1,0 1,7 1,7 2,0 0,01 -0,01 -0,05 -0,06 -0,04 -0,04 -0,04 1997 m/ % RP P Filo 2008 -0,02 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 -0,02 -0,03 -0,03 -0,02 -0,03 -0,02 -0,03 -0,04 -0,02 -0,03 2012 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 0,4 T Stud. ParcFilo 0,5 0,4 0,5 2,2 1,7 0,9 0,7 0,9 0,5 4,2 3,5 2,1 2,1 2,0 5,6 4,6 2,4 0,7 T Stud. PopuFilo 3,5 2,7 1,7 4,3 4,4 3,9 4,8 4,1 2,4 5,9 6,5 5,3 3,0 1,6 5,3 6,1 4,6 1,5 5,9 4,5 2,0 5,1 2,7 0,4 2,9 4,5 0,3 5,3 5,8 4,0 2000 - 2015 10% 0,18 0,15 0,04 0,00 0,01 0,03 0,03 0,03 0,04 0,01 0,01 0,04 0,05 0,04 0,07 0,09 Ecart R² 4var 0,00 0,00 0,03 0,06 0,05 0,05 0,06 0,00 0,01 0,05 0,04 0,04 0,05 1994 1997 2012 2015 4,9 4,2 1,3 3,9 2,5 1,8 1,9 1,1 1,4 0,8 0,8 0,6 0,7 0,0 0,1 6,5 1,2 2,5 3,6 3,3 3,4 4,2 5,3 0,7 1,8 3,3 4,8 4,8 4,7 4,9 1,5 2,5 0,6 1,4 2,4 3,9 5,2 4,6 4,4 4,8 3,5 3,7 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue 2000 - 2009 10% Année de début de période 2000 2003 2006 2009 T Stud. Nb RS Filo 1994 1997 1997 1,5 2000 2,0 3,2 2003 1,5 1,8 2006 1,1 2,9 2009 0,4 2,8 2012 0,6 2,3 2015 0,9 2,5 2018 1,4 2,4 par la régression Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 T Stud. EXP(Chômage) 6,0 7,5 6,0 4,1 4,1 3,3 3,4 3,1 3,7 4,4 4,9 1,3 3,6 4,5 5,0 3,0 4,6 3,9 0,3 T Stud. % RP P Filo 2008 0,3 2,4 3,4 3,2 3,4 3,8 0,5 2,1 3,6 3,7 3,9 4,1 2,1 3,2 3,4 3,4 3,5 1,5 1,2 0,6 1,2 2,0 2,0 2,9 1,4 2,0 2,8 1,1 1,7 1,5 2006 - 2015 5% 75 0,03 0,07 0,05 0,04 0,05 0,01 0,02 0,02 0,04 75 0,01 0,02 0,04 0,01 0,02 0,02 5% Ecart R² 3var+1niv 0,02 0,07 0,10 0,08 0,02 0,04 0,05 0,07 0,05 0,04 0,00 0,02 0,04 33 69 94 92 93 13 0631 74 04 05 3226 11 7334 40 84 83 64 48 010795 30 16 5917 66 53470944 49 46 421291 24 7737 85 627882 6338 50 60 19 15 80 65 61 23 76 35 03 67 14 36 21 86 10284187 43 08 81 52727122 56 452729 02 1825 79 55 705751 58 54 8890 39 89 68 5% 06 11 0413 83 66 30 48 05 84 7534 69 33 93 40 32 64 16 4726 94 31 42 07 01 12 46 17 92 53 49 24 09 95 8274 73 59 85 50 8023 61 5891193844 7762 18 7615 10 36 6008 63 65 52 288941 8137 14 2703 22 29 02 87 86 56 78 55 45 71 21 43 88 70 25 79 35 39 51 67 90 7254 57 68 33 69 94 7478 59 31 95 37 0162 06 49 44 16 0% 67 91 40 73 26 0704 7705 7650 4763 8041 398435 13 4253 34 7232 8517 08 6029 90 57 3625 1861712168 652409460% 5412 10 4570 79111483 86 886652643830 15 28 51 5503 27874882 8156 43 02 22 89 19 2358 93 92 -5% 5% 0,01 0,01 0,03 0,00 0,01 R² = 0,76 0,11 0,07 0,00 0,01 0,02 0,01 0,07 0,20 0,21 R² = 0,67 0% 0,13 0% 0% 5% 10% R² = 0,60 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 48 sur 127 Tableau 13 : comme la régression de référence mais en isolant le nombre de résidences secondaires et en supprimant la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= Nb RS Filo X3= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,21 0,20 0,15 0,09 0,05 0,11 0,17 0,23 1994 0,18 0,39 0,44 0,40 0,57 0,59 0,56 1997 R² 0,61 0,69 0,60 0,69 0,71 0,66 0,41 0,36 0,57 0,64 0,59 0,08 0,48 0,58 0,52 0,51 0,57 0,43 2,8% 1,7% 1,4% 1,1% 0,9% 0,6% 0,14 0,6% 0,25 0,25 0,5% 2012 2015 1994 1,2% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,4% 0,5% 1,0% 0,8% 1,2% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,8% 0,9% 1,1% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 4% 6% 6% 8% 6% 5% 4% 4% 1994 8% 7% 9% 7% 6% 5% 4% 1997 C 10% 12% 8% 7% 5% 4% 14% 7% 6% 4% 3% 0% 2% 1% 1% 2% 1% 0% -2% -1% 2012 1994 0,00 0,00 0,01 0,06 0,21 0,03 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 2012 0,00 2015 0% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2,32 1,53 0,29 0,10 0,07 -0,29 -0,32 -0,33 1994 3,4 3,4 0,8 0,3 0,2 1,2 1,5 1,6 -0,21 -1,66 -1,52 -1,21 -1,61 -1,52 -1,35 1997 0,7 5,2 5,0 4,4 7,5 7,7 6,7 m/ ParcFilosurPopuFilo2000 -2,45 -1,66 -1,07 -1,70 -1,70 -1,53 -1,51 -0,71 -1,47 -1,46 -1,26 2006 -0,14 -1,48 -2,38 -1,53 -2,03 -0,40 -1,26 -1,12 0,00 2012 2009 2012 2015 0,21 2018 2015 0,73 0,44 0,52 0,30 0,20 0,22 0,27 0,33 1994 3,6 2,8 3,7 2,6 2,1 2,9 3,6 4,4 0,18 0,46 0,31 0,24 0,30 0,35 0,42 1997 1,7 3,8 3,3 3,1 4,6 5,5 6,2 m/ Nb RS Filo 0,26 0,17 0,12 0,25 0,32 0,39 0,11 0,01 -0,10 0,19 0,21 0,30 0,39 0,38 0,51 0,61 0,61 0,73 0,24 1,84 -2,29 -1,69 -0,61 -0,71 0,35 -0,97 0,61 0,86 -1,55 2012 2015 1994 0,1 1,2 1,6 1,4 2,29 -1,58 -2,69 -2,34 -1,95 -2,07 -2,52 1997 3,1 1,8 3,1 2,8 2,4 2,5 m/ EXP(Chômage) -3,72 -4,97 -4,23 -3,47 -3,36 -3,93 -3,32 -2,82 -3,31 -3,32 -4,63 -1,93 -4,20 -2,11 -3,80 -2,91 -0,16 -4,64 -3,10 -0,03 -0,48 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,07 -0,08 -0,16 -0,14 -0,03 -0,08 -0,11 -0,13 1994 -0,10 -0,22 -0,19 -0,06 -0,13 -0,16 -0,17 1997 R(X1,X2) -0,19 -0,20 -0,06 -0,15 -0,18 -0,19 -0,14 0,04 0,15 -0,10 -0,10 -0,14 -0,12 -0,17 -0,13 0,05 0,34 0,09 0,04 -0,01 -0,20 -0,03 -0,22 -0,14 -0,03 -0,22 -0,16 -0,15 -0,05 2012 2015 0,32 -0,05 -0,11 -0,16 -0,18 -0,16 -0,17 R(X2, X3) -0,22 -0,23 -0,26 -0,29 -0,29 -0,29 -0,13 -0,25 -0,25 -0,24 -0,24 -0,26 -0,29 -0,22 -0,17 0,01 0,04 0,11 0,03 0,17 0,18 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 2000 7,2 5,9 4,3 8,3 9,3 7,9 3,4 2,3 6,0 7,5 6,0 0,3 5,5 6,8 5,0 6,9 6,8 3,4 1,4 0,0 2003 2006 2009 2012 2015 0,8 2018 T Stud. Nb RS Filo 2,3 2,3 1,9 4,4 5,9 6,4 1,4 0,1 3,2 5,6 6,0 1,1 2,4 5,5 6,2 4,6 6,5 3,4 T Stud. EXP(Chômage) 6,6 8,8 7,1 5,0 4,9 4,2 4,0 4,2 4,7 2,5 4,6 4,9 2,8 4,1 0,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,5 0,7 1,0 2000 - 2015 0,17 0,10 0,13 0,07 0,04 0,09 0,12 0,16 -0,06 -0,03 0,12 0,06 0,02 0,04 0,07 0,10 Ecart R² 2var 0,03 0,18 0,14 0,13 0,13 0,15 0,16 0,05 0,06 0,05 0,07 0,09 0,11 6,7 5,3 5,4 1,5 2,7 4,4 4,7 4,4 2,8 0,0 0,5 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 0,01 0,04 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 -0,01 0,23 -0,07 -0,24 -0,31 0,03 -0,25 -0,38 -0,38 -0,20 2006 - 2015 10% 10% 13 06 11 66 83 04 30 05 48 75 34 93 69 84 40 26 33 64 31 16 32 47 12 07 94 01 42 46 24 95 53 4909 17 73 92 59 7482 8523 50 8077 76 19 61 586238 44 18 9115 65 6087 6314 890803 52 28 108186 27 413637 22 56 29 78 55 02 21 43 883945 517135 2570 79 67 9057 72 54 5% 75 0,03 0,02 0,03 0,07 0,11 0,01 0,00 0,06 0,14 0,05 0,08 0,20 0,09 0,23 75 33 74 78 59 31 95 06 37 01 62 49 16 0% 7344 91 40 07 7677 4726 04 05 8 34 32 80412550 35 13 42 635 7239 5367 71 8417 60 3608 1870129068 09 79 10 65615229 0%86 45 245764 88 5411148382 5146 55 66 2715 38 03 2821 30 48 43 81 87 02 192256 89 2358 69 94 93 92 0,25 Ecart R² 2var+1niv 0,03 0,15 0,07 0,01 0,02 0,04 0,05 0,04 0,03 -0,02 -0,01 0,01 0,03 5% -0,01 -0,06 -0,06 -0,02 0,02 0,00 -0,06 0,00 0,05 92 93 13 3194 04 06 05 74 32 59 73 34 402684 30 83 48 11 0107 66 95 16 64 09 53 17 49 85 91 42474644 12 24 77 82 62633878 37 65 76 50 60 19 35 6180 8115 23 14 03 36 29 10 520841 56 86 28 67 22 27 21 18 87 25 71 43 72 0245 54 51 55 70 39 88 5789 79 90 58 68 33 69 5% 68 -5% 5% 0,00 0,03 0,10 R² = 0,71 0,06 0,17 0,18 R² = 0,60 0% 0% 0% 5% 10% 0% 5% 10% -5% R² = 0,58 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 49 sur 127 Tableau 14 : idem mais en remplaçant la variation du nombre de résidences secondaires par la variation absolue de la proportion de résidences secondaires LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= EXP(% RS Filo) X3= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,20 0,13 0,02 0,02 0,02 0,03 0,05 0,09 1994 0,17 0,30 0,38 0,35 0,48 0,47 0,43 1997 R² 0,60 0,67 0,59 0,64 0,64 0,57 0,40 0,36 0,55 0,60 0,51 0,07 0,49 0,56 0,43 0,50 0,56 0,32 2,9% 1,8% 1,5% 1,1% 0,9% 0,7% 0,08 0,6% 0,07 0,05 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,3% 1,0% 0,7% 0,6% 0,6% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,6% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,7% 1,2% 0,5% 0,7% 0,9% 0,7% 0,9% 1,0% 1,3% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 4% 6% 6% 7% 6% 5% 4% 4% 1994 8% 7% 9% 7% 6% 5% 5% 1997 C 10% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 4% 4% 0% 2% 1% 1% 3% 2% 2% -2% 0% 2012 1994 0,00 0,01 0,61 0,52 0,58 0,36 0,19 0,07 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,10 2012 0,19 2015 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1,92 1,45 0,09 0,04 0,18 -0,36 -0,47 -0,56 1994 2,8 3,0 0,2 0,1 0,5 1,4 1,9 2,4 -0,10 -1,85 -1,61 -1,10 -1,78 -1,82 -1,75 1997 0,3 5,2 4,9 3,6 7,3 7,8 7,4 m/ ParcFilosurPopuFilo2000 -2,73 -1,76 -1,00 -1,87 -2,02 -1,99 -1,59 -0,63 -1,64 -1,87 -1,73 2006 -0,26 -1,66 -2,78 -2,00 -2,89 -0,66 -1,80 -1,91 -0,30 -0,14 2012 2015 2009 2012 2015 2018 7,91 1,53 -0,24 -0,96 -1,25 0,17 0,68 1,24 1994 3,3 0,8 0,1 0,7 1,2 0,2 0,8 1,4 -1,41 -0,77 1,34 -0,69 0,06 0,39 -0,83 -0,42 -0,50 1,07 1,50 2,04 1,74 2,25 3,31 2,43 3,05 3,80 1997 1,1 0,6 0,7 1,0 1,4 2,2 2,8 m/ EXP(% RS Filo) 0,21 3,37 4,97 5,33 7,33 7,97 7,33 -0,06 3,01 -1,80 -1,35 -0,70 -0,72 2,83 -0,93 4,02 5,10 -1,65 2012 2015 1994 0,0 1,9 1,2 1,0 2,68 -1,64 -2,84 -2,87 -2,26 -2,36 -3,02 1997 3,8 1,7 3,1 3,3 2,5 2,6 m/ EXP(Chômage) -4,07 -5,19 -4,56 -4,04 -4,04 -4,97 -3,35 -2,99 -3,19 -2,96 -4,51 -1,61 -3,59 -1,60 -2,92 -2,12 -3,99 -2,35 2009 2012 0,09 0,84 2012 2015 0,06 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,10 0,26 0,31 0,31 0,34 0,31 0,33 0,33 1994 0,34 0,33 0,30 0,30 0,25 0,29 0,29 1997 R(X1,X2) 0,37 0,27 0,27 0,20 0,25 0,27 0,12 0,19 0,14 0,24 0,27 0,15 0,09 0,26 0,29 0,05 0,26 0,26 0,24 0,23 2012 0,04 0,13 0,11 0,16 0,07 0,01 -0,03 0,22 -0,09 2015 -0,06 0,08 0,19 0,09 0,12 -0,07 -0,01 0,03 -0,16 -0,23 -0,07 -0,04 -0,24 -0,41 -0,15 -0,10 -0,08 -0,30 -0,44 -0,24 -0,22 -0,14 -0,13 -0,33 -0,43 -0,18 -0,10 R(X2, X3) 0,08 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 2000 7,5 5,9 3,8 8,3 9,6 9,0 3,5 2,0 6,3 8,5 7,3 0,7 6,1 8,4 6,5 8,1 9,6 5,3 2,1 1,0 2003 2006 2009 2012 2015 0,4 2018 T Stud. EXP(% RS Filo) 1,3 0,1 0,6 2,2 3,3 3,8 0,3 0,7 2,5 4,2 3,9 0,2 2,9 5,0 4,4 4,3 6,4 2,0 T Stud. EXP(Chômage) 7,2 9,0 7,8 5,6 5,4 4,1 4,2 3,8 3,8 2,1 3,8 3,4 2,1 2,9 0,1 0,6 0,7 0,9 2009 2012 2015 2000 - 2015 0,16 0,03 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 -0,07 -0,10 -0,01 0,00 -0,02 -0,04 -0,04 -0,04 Ecart R² 2var 0,02 0,08 0,08 0,07 0,05 0,03 0,03 0,03 0,04 0,04 0,03 0,02 0,02 4,7 2,5 2,2 1,4 2,8 5,2 4,1 3,3 2,0 0,6 0,1 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 0,01 0,04 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 -0,01 0,23 -0,07 -0,24 -0,31 0,03 -0,25 -0,38 -0,38 -0,20 2006 - 2015 10% 10% 13 11 04 06 83 66 05 75 30 48 34 93 69 84 40 64 33 26 32 1612 07 9431 42 17 47 46 2409 92 530149 95 73 59 74 85 82 23 44 62 38 8019 61 50 7776 15 58 18 080391 1036 63 81 6065 52 878941 14 27 22 28 56 37 86 21 78 55 02 29 43 88 39 45 71 25 70 51 35 79 67 54 9057 72 5% 75 0,02 0,02 0,01 0,02 0,03 0,00 0,01 0,04 0,05 0,04 0,07 0,09 0,02 0,06 75 33 59 74 31 78 95 01 623706 49 0%2644 73 40 166777 91 4742 0407 712535 05 85326353 13 80 763417 41 50 3984 08 574572 612429 36 188360 65 097064 30 54668 1088 1112 0% 86 90 14 52 21 4 79 28 55 48 5115 66 03 278738 82 81 56 02 22 43 19 58 89 23 69 94 93 92 0,05 Ecart R² 2var+1niv 0,01 0,05 0,01 -0,04 -0,07 -0,07 -0,08 0,03 0,01 -0,03 -0,06 -0,06 -0,06 5% -0,02 -0,06 -0,08 -0,06 -0,06 -0,01 -0,05 -0,01 -0,04 33 69 93 94 92 13 3106 0504 74 34 3284 73 26 404801 66953083 64 59 11 16 07 44 09 17 91 47 53 46 49 77 12 24 42 78 85 37 82 62 6338 65 60 15 50 76 19 61800314 86 23 35 81 36 1052 6722 43 28 08 9 87 27 18256 253921 7045 71 72 54 41 88 55 02 89 79 57 51 90 58 68 5% 68 -5% 5% -0,01 0,02 -0,01 R² = 0,64 0,00 -0,01 -0,02 R² = 0,59 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% R² = 0,56 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 50 sur 127 Tableau 15 : idem mais en considérant la proportion de résidences secondaires issue du recensement de la population au lieu de celle issue de Filocom LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= EXP(% RS recenst) X3= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,12 0,14 0,11 0,11 0,04 0,07 0,09 0,13 1994 0,19 0,39 0,45 0,37 0,52 0,52 0,48 1997 R² 0,62 0,68 0,59 0,66 0,67 0,60 0,40 0,36 0,55 0,59 0,51 0,07 0,47 0,52 0,41 0,48 0,51 0,31 3,0% 1,7% 1,4% 1,0% 0,9% 0,7% 0,07 0,6% 0,10 0,11 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,6% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,8% 1,2% 0,6% 0,8% 0,9% 0,7% 0,9% 0,9% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 4% 6% 6% 8% 6% 6% 5% 4% 1994 8% 8% 10% 7% 6% 5% 5% 1997 C 10% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 5% 4% 0% 2% 1% 1% 3% 2% 1% -2% 0% 2012 1994 0,02 0,01 0,03 0,03 0,29 0,11 0,05 0,02 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 0,05 2012 0,03 2015 1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2,18 1,54 0,20 0,00 -0,02 -0,39 -0,44 -0,46 1994 3,1 3,4 0,5 0,0 0,1 1,6 1,9 2,1 -0,23 -1,83 -1,74 -1,34 -1,81 -1,75 -1,61 1997 0,7 5,8 5,8 4,6 7,9 8,2 7,4 m/ ParcFilosurPopuFilo2000 -2,55 -1,84 -1,10 -1,91 -1,96 -1,83 -1,68 -0,61 -1,61 -1,70 -1,54 2006 -0,23 -1,57 -2,58 -1,74 -2,42 -0,61 -1,57 -1,62 -0,27 -0,04 2012 2015 2009 2012 2015 2018 4,74 3,03 4,74 3,52 2,22 1,82 1,90 2,16 1994 1,5 1,5 3,1 3,0 1,9 1,9 2,1 2,5 2,52 4,55 3,27 2,03 2,50 2,89 3,27 1997 1,8 3,7 3,4 2,0 3,1 3,8 4,1 m/ EXP(% RS recenst) 3,30 1,52 0,74 0,52 -0,51 -0,21 2,12 1,60 1,46 2,73 2,33 2,28 3,15 2,69 2,81 4,11 4,27 4,46 -0,35 2,50 -1,70 -1,06 -0,16 -0,47 1,86 -0,78 2,85 3,75 -1,59 2012 2015 1994 0,2 1,6 1,2 0,9 2,30 -1,23 -2,14 -2,15 -1,80 -2,03 -2,79 1997 3,2 1,4 2,4 2,4 2,1 2,3 m/ EXP(Chômage) -3,54 -4,76 -4,37 -3,53 -3,62 -4,65 -3,16 -3,07 -3,22 -3,34 -5,12 -1,72 -4,15 -1,99 -3,91 -3,13 -0,40 -5,27 -3,59 -0,06 2012 2009 2012 2015 0,05 2018 2015 1997 2000 2003 2006 -0,07 -0,07 -0,06 -0,11 -0,09 -0,08 -0,06 -0,02 0,03 0,05 0,10 0,14 0,07 0,10 0,12 0,05 0,08 0,10 0,02 0,05 0,07 1994 1997 R(X1,X2) 0,18 0,18 0,11 0,10 0,08 0,04 0,03 -0,09 0,06 -0,04 0,07 0,00 0,08 0,07 2012 0,25 0,34 -0,03 -0,11 -0,17 -0,11 -0,09 0,05 -0,08 2015 0,28 -0,14 -0,22 -0,25 -0,20 -0,18 -0,16 R(X2, X3) -0,29 -0,35 -0,29 -0,25 -0,22 -0,20 -0,26 -0,29 -0,26 -0,25 -0,22 -0,26 -0,30 -0,03 -0,27 0,04 -0,18 0,12 0,08 0,16 0,08 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 2000 7,7 6,4 4,1 8,6 9,9 8,8 3,5 1,9 6,2 8,0 6,8 0,6 5,8 7,2 5,7 7,4 7,7 4,6 2,0 0,9 2003 2006 2009 2012 2015 0,1 2018 T Stud. EXP(% RS recenst) 2,7 1,8 0,6 3,0 4,2 4,5 0,6 0,6 2,3 3,8 3,9 0,3 2,3 3,9 3,9 3,9 5,2 1,9 0,1 0,4 0,7 T Stud. EXP(Chômage) 6,2 7,8 6,9 4,7 4,9 3,6 4,1 3,8 4,3 2,2 4,5 4,7 2,6 4,1 0,4 2009 2012 2015 2000 - 2015 0,08 0,05 0,09 0,09 0,03 0,04 0,05 0,05 -0,15 -0,08 0,09 0,08 0,00 -0,01 0,00 0,00 Ecart R² 2var 0,03 0,17 0,15 0,10 0,08 0,08 0,07 0,06 0,05 0,04 0,04 0,05 0,05 4,6 2,9 3,2 1,4 2,7 4,9 4,8 4,6 3,0 0,0 0,0 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 0,01 0,04 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 -0,01 0,23 -0,07 -0,24 -0,31 0,03 -0,25 -0,38 -0,38 -0,20 2006 - 2015 10% 10% 13 06 1104 66 83 30 05 48 75 34 93 69 84 40 2664 33 32 31 42 47 07 94 01161246 24 95 92 53 49 09 17 73 59 82 857423 50 19 44 62 38 80 7776 61 5818 0803 91 15 65 36 60 56 89 63 52 28102214 27 81 37 87 41 86 29 78 55 02 21 43 8839 45 7179 2570 51 35 67 54 9057 72 5% 75 0,02 0,02 0,01 0,01 0,03 0,00 0,00 0,00 0,03 0,02 0,02 0,08 0,02 0,08 75 33 59 74 78 31 95 01 62 37 06 1673 40 0% 63 77 26 0749 44 91 17 7167 85 80767234 0450 35 05844753 13 3208 39 57366042 61297983 184521 25 709041 54 0946 1024651214 0% 86 5215 1127 38 88 036468 30 66 55 5181 82 48 28 43 87 025689 22 19 23 58 69 94 93 92 0,10 Ecart R² 2var+1niv 0,03 0,14 0,08 -0,02 -0,03 -0,02 -0,03 0,05 0,03 -0,03 -0,05 -0,03 -0,04 5% -0,02 -0,06 -0,08 -0,07 -0,06 -0,01 -0,06 -0,06 -0,06 33 69 93 941392 06 74 31 045 0 3226 73 40590184 66 34 83 64 07 4811 16 17 95 30 44 09 5342 91 49 12 85 2447 7778 82 62 6546 37 63 5015 76 38 61 806019 86 23 5635 0314 36 67 43 10 18 87 28 81 08 22 27 5202 7229 45 21 39 41 54 55 702571 88 51 79 57 89 90 58 68 5% 68 -5% 5% R² = 0,67 R² = 0,59 -0,03 -0,03 -0,02 -0,01 0,02 0,03 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% R² = 0,52 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 51 sur 127 3.5.1.2. Evolution de la situation financière des ménages Pour retracer l'évolution de la situation financière des ménages, l'option la plus intuitive aurait été de retenir la variation du revenu par ménage (Carte 10) ou celle du revenu de l'ensemble des ménages20. Néanmoins, la variation du taux de chômage conduit dans les régressions à de meilleurs résultats, et c'est la raison pour laquelle nous l'avons retenue. Le revenu par ménage et le taux de chômage ont été peu corrélés en niveau (Graphique 21) mais également, contrairement à ce que l'on aurait pu penser, en variation (Graphique 22). Le niveau et la variation du revenu par ménage ont été peu corrélées entre eux (Graphique 23), comme ceux du taux de chômage (cf. § 3.3.1.1.2). Carte 10 : variation annuelle moyenne du revenu imposable brut par ménage, 1997-2015 Variation annuelle moy enne 1997-2015 Revenu par ménage 0,0244 à 0,0347 (47) 0,019 à 0,0244 (47) Source : CGEDD d'après Filocom. Graphique 21 : taux de chômage en fonction du revenu imposable brut par ménage, 2008 11% 10% 9% 8% 7% 6% 34 6230 66 2 59 8 11 93 13 80 84 83 9 88 4 81 76 82 26 7 10 5565 1790 16 31 3 4757 24 52 42 1433 68 27 586118 7054 25 5160 23 6 40 46 7289 71 56 2941 508663 64 28 69 87549 36 45 67 43 22 3744 38 39 21 79 32 85 35 73 19 15 12 1 53 48 95 75 94 5% 4% 3% 20 25 77 74 91 92 78 30 35 40 45 50 55 60 Source : CGEDD d'après Filocom. NB : en abscisse, le revenu par ménage est en milliers d'euros. Ces deux variables ne conduisent pas aux mêmes résultats car une augmentation de la construction modifie le rapport de l'offre et de la demande physiques, mais, pour un revenu total des ménages donné, modifie aussi le revenu par ménage, parce qu'elle permet un desserrement des ménages. 20 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 52 sur 127 Graphique 22 : variation annuelle moyenne du taux de chômage en fonction de celle du revenu imposable par ménage, 1997-2015 0,2% 68 82 y = -0,07x + 0,00 R² = 0,07 0,1% 0,0% 1,5% -0,1% 90 55 11 04 40 81 3212 24 39 54 6653 57 28 25 23 65 70 6105 95 19 46 43 60 36 29 0748 89 72 91 78 22 84 16 49 85 47 18 77 52 51 3556 27 80 41 93 94 21 63 71 26 03 79 2,0% 58 86 69 2,5% 92 64 37 31 17 42 14 38 73 50 06 59 30 34 33 62 76 08 44 15 83 67 10 88 45 09 87 02 01 74 3,0% 75 3,5% -0,2% 13 -0,3% Source : CGEDD d'après Filocom. NB : variation absolue du taux de chômage en fonction de la variation relative du revenu. Graphique 23 : variation annuelle moyenne du revenu imposable brut par ménage de 1997 à 2015 en fonction du revenu imposable brut en 2008 3,5% 74 y = 0,00x + 0,02 R² = 0,04 75 3,3% 3,1% 2,9% 2,7% 2,5% 2,3% 2,1% 1,9% 1,7% 01 17 06 12 23 15 43 57 50 83 47 32 82 25 13 46 53 90 44 73 39 34 66 7985 56 26 48 19 33 31 81 71 0454 30 49 35 38 2407 84 64 22 05 37 11 6116 63 14 69 55 51 62 42 40 03 70 2976 36 86 41 212868 59 52 80 08 27 65 72 58 02 09 87 45 60 18 89 10 88 67 93 92 78 94 77 95 91 1,5% 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Source : CGEDD d'après Filocom. NB : en abscisse, le revenu par ménage est en milliers d'euros. 3.5.1.3. Niveau de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale Nous avons considéré la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale au sein de l'ensemble des logements. Nous aurions pu également considérer la proportion de ces logements en n'incluant au dénominateur que les logements qui sont soit des résidences principales occupées par le propriétaire, soit des résidences principales locatives privées soit des résidences secondaires. L'exclusion des résidences principales « autres » (qui sont principalement des logements « sociaux ») serait motivée par le fait que, étant rarement vendues, elles sont peu présentes dans le parc représenté par les indices de prix des logements et ne contribuent pas directement à la formation du prix. L'exclusion des logements vacants (après la transaction) serait motivée par le fait que la vacance n'était sans doute pas le statut d'occupation auquel ils étaient destinés au moment de l'achat. Cela ne modifierait que marginalement les résultats des régressions. Par ailleurs, il est intéressant d'examiner les résultats de la régression lorsque l'on y remplace la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale, par la proportion de logements relevant des autres statuts d'occupation. Cf. § 3.5.2.1 ci-dessous. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 53 sur 127 3.5.2. Statut d'occupation du parc Nous avons distingué cinq statuts d'occupation : résidence principale occupée par le propriétaire, résidence principale locative privée, résidence principale autre (il s'agit pour l'essentiel des logements sociaux, pour quelques % des logements occupés à titre gratuit, et marginalement des logements de quelques autres statuts), résidence secondaire, logement vacant (Filocom surestime légèrement le parc vacant et sous-estime d'autant le parc occupé, particulièrement le parc locatif privé). - Nous avons également considéré la catégorie constituée des logements qui sont soit une résidence principale locative privée, soit une résidence secondaire. Le statut d'occupation du parc peut être considéré soit en niveau (§ 3.5.2.1) soit en variation (§ 3.5.2.2). 3.5.2.1. Niveau du statut d'occupation du parc Nous examinons ici le remplacement, dans la régression de référence, de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale, par la proportion de logements relevant des autres statuts d'occupation. Nous avons retenu cette proportion en 2008, mais considérer une autre année ne change pas les résultats car pendant la période étudiée la variation dans le temps de ces proportions est beaucoup plus faible que leur différenciation dans l'espace. On a vu que la proportion de résidences principales occupées par le propriétaire fournit les meilleurs résultats. C'est une des raisons pour lesquelles on l'a retenue dans la régression de référence. Si on remplace ce régresseur par la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires, les résultats (Tableau 16) sont presque aussi bons que ceux de la régression de référence (Tableau 8). Le coefficient du régresseur ressort de signe opposé (positif), ce qui est conforme à l'intuition. Si on le remplace par la proportion des autres catégories de statuts d'occupation, les résultats sont moins bons (R² moins élevés, pentes moins significatives et moins stables dans le temps). Cf. pour les différentes sous-périodes le Tableau 17 et pour la période 2000-2015 les résultats plus détaillés figurant dans le Tableau 18. Ainsi, une fois neutralisé l'effet des deux premiers régresseurs (croissance du parc hors résidences secondaires nette de celle de la population, et variation du taux de chômage), l'augmentation du prix des logements dans un département a été d'autant plus prononcée que : la proportion des logements qui sont des résidences principales occupées par le propriétaire est faible, la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires est forte. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 54 sur 127 Tableau 16 : résultats de la régression obtenue en remplaçant dans la régression de référence la proportion de résidences principales occupées par le propriétaire par la proportion de logements qui sont soit des résidences principales locatives privées soit des résidences secondaires LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP L + RS Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,08 0,10 0,10 0,17 0,18 0,18 0,20 0,24 1994 0,22 0,44 0,53 0,51 0,59 0,60 0,57 1997 R² 0,63 0,69 0,64 0,68 0,70 0,64 0,42 0,37 0,55 0,61 0,54 0,07 0,48 0,53 0,44 0,46 0,50 0,29 3,1% 1,8% 1,4% 1,0% 0,8% 0,6% 0,12 0,6% 0,10 0,07 0,5% 2012 2015 1994 1,1% 1,1% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,5% 1,0% 0,8% 1,2% 0,6% 0,8% 0,9% 0,6% 0,9% 0,9% 1,3% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 6% 6% 4% 6% 4% 4% 3% 3% 1994 6% 4% 7% 5% 5% 4% 3% 1997 C 7% 10% 6% 6% 4% 4% 13% 6% 5% 4% 3% 0% 2% 1% 1% 3% 1% 0% -3% -1% 2012 1994 0,08 0,04 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,04 2012 0,11 2015 0% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,75 1,37 0,76 0,74 0,73 0,07 -0,08 -0,21 1994 1,0 2,6 1,7 2,0 2,3 0,3 0,3 0,9 0,33 -0,72 -0,73 -0,50 -1,32 -1,41 -1,39 1997 0,9 2,0 2,4 1,9 5,8 6,6 6,4 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -1,92 -1,28 -0,74 -1,66 -1,81 -1,79 -1,47 -0,60 -1,56 -1,76 -1,62 -0,27 -1,65 -2,95 -1,94 -2,91 -0,70 -1,76 -1,95 -0,36 -0,11 2012 2015 2009 2012 2015 2018 0,27 3,51 -1,45 -0,65 -0,27 -0,56 -0,76 -1,51 1994 0,1 2,2 1,0 0,5 0,2 0,6 0,8 1,4 2,05 -1,03 -1,84 -2,00 -1,70 -1,76 -2,41 1997 2,8 1,2 2,3 2,6 2,1 2,2 2,6 m/ EXP(Chômage) -3,20 -4,18 -3,39 -2,93 -2,86 -3,63 -2,60 -2,48 -3,16 -3,22 -5,16 -1,61 -4,12 -4,19 -6,19 -0,10 -0,02 0,07 0,07 0,05 -1,73 0,04 -2,94 -0,54 0,04 -3,91 -0,44 -0,21 0,04 2012 2015 1994 2,0 0,6 2,9 4,1 m/ % RP L + RS Filo 2008 0,05 0,11 0,09 0,09 0,06 0,04 0,07 0,05 0,02 -0,01 0,05 0,04 0,01 0,01 -0,01 0,05 0,036 0,02 0,02 0,02 0,05 0,04 0,03 0,03 0,04 1997 2,8 6,0 6,6 6,7 5,8 6,0 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,03 0,04 2012 2015 0,05 2018 2015 1997 2000 2003 2006 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,05 0,09 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 0,23 0,41 -0,06 -0,24 -0,25 0,03 -0,15 -0,17 -0,26 -0,10 -0,33 -0,36 -0,22 -0,06 2012 2015 0,40 -0,18 -0,35 -0,33 -0,24 -0,19 -0,14 R(X2,X3niv) -0,48 -0,59 -0,53 -0,47 -0,41 -0,36 -0,44 -0,34 -0,06 -0,16 0,16 -0,09 0,20 -0,02 0,26 0,23 0,24 0,29 0,15 0,23 0,17 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 4,8 4,4 3,1 7,9 9,3 8,5 3,4 1,9 6,0 8,0 7,0 0,7 5,9 7,8 6,4 8,2 8,8 5,3 2,3 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. EXP(Chômage) 5,2 6,4 5,5 3,9 3,9 3,9 3,0 3,3 3,8 4,3 5,1 2,1 4,5 5,2 5,5 2,2 3,8 0,6 T Stud. % RP L + RS Filo 2008 4,0 4,0 4,9 4,3 4,9 2,4 2,1 1,7 2,7 0,4 0,5 1,8 0,5 1,3 2,5 4,3 4,1 4,2 2009 2012 2015 0,3 2018 2000 - 2015 0,04 0,00 0,08 0,16 0,17 0,15 0,16 0,16 -0,19 -0,11 0,08 0,16 0,17 0,10 0,11 0,11 Ecart R² 2var 0,07 0,22 0,23 0,24 0,15 0,16 0,16 0,07 0,06 0,09 0,06 0,08 0,09 10% 3,1 0,3 0,2 4,4 5,8 4,6 3,4 3,2 2,6 2,9 2,6 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 06 11 30 66 83 04 48 05 3475 69 8493 40 33 26 64 16 32 07 4212 17 31 0149 47 4694 73 53 5924 09 92 9582 74 85 62 23 80 19 61 7750 44 58 76 91 18 103638 15 63 6008 03 14 52 2889 812265 27412956 37 87 86 55 02 782143 88 457135 70 25 51 79 39 6754 905772 68 -0,37 -0,42 -0,46 -0,43 -0,38 -0,38 -0,35 -0,31 -0,44 -0,46 -0,40 -0,32 -0,32 -0,30 -0,26 R(X1,X3niv) -0,44 -0,33 -0,24 -0,26 -0,24 -0,20 -0,13 -0,07 0,00 -0,15 -0,14 -0,24 -0,15 -0,14 -0,20 -0,05 -0,12 -0,11 -0,13 -0,03 -0,01 2006 - 2015 5% 75 0,04 0,03 0,01 0,03 0,06 0,00 0,00 0,02 0,06 0,00 0,01 0,05 0,06 0,08 75 R² = 0,64 33 92 0,07 5% Ecart R² 1var+1niv 0,06 0,25 0,18 0,13 0,13 0,19 0,20 0,18 0,07 0,04 0,11 0,20 0,22 0,04 -0,04 0,04 0,15 0,15 -0,01 0,08 0,20 0,16 33 69 92 94 93 13 31 06 04 05 74 83 84 7334 26 48 59 326411 66 01 95 1640 07 30 47 85 5312 44 49 4246 240917 91 7782 78 62 37 63 6050 38 7619 8065 15 61368135 23 67 14 10 0803 5686 2887 21 52 1829 43 41 4522 71 7027 72 39 550225 88 515479 57 89 90 58 68 5% -5% R² = 0,70 69 94 93 74 59 78 31 95 01 62 06 0%6377 49 44 1637 91 4007 73 2617 764750 34 0467 0585 35 84 42 8032390% 86 7253 41 08 60 57527125 13 61121483 36 79 24 29 70 5468 09 1065 189046 82 45 21 64 11 88555127 38 15 03 28 66 48 30 81 87 56 43 02 19 22 89 23 58 5% 0,23 0,31 0,13 0,09 0,03 R² = 0,53 0,00 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 55 sur 127 Tableau 17 : résultats de l'ajout du troisième régresseur en niveau, pour les différentes souspériodes % de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 % de logements locatifs privés occupés à titre de résidence principale 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 % d'autres logements occupés à titre de résidence principale 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,27 0,23 0,02 0,02 0,04 0,08 0,09 0,13 1994 0,16 0,25 0,37 0,39 0,55 0,54 0,51 1997 R² 0,57 0,66 0,62 0,70 0,70 0,63 0,42 0,42 0,63 0,66 0,57 0,08 0,54 0,57 0,47 0,51 0,54 0,33 0,08 0,08 0,07 2012 2015 0,20 0,16 0,05 0,05 0,02 0,03 0,05 0,11 1994 0,17 0,22 0,31 0,27 0,44 0,45 0,46 1997 R² 0,57 0,64 0,55 0,62 0,63 0,60 0,43 0,35 0,54 0,60 0,56 0,09 0,52 0,60 0,55 0,50 0,59 0,49 0,23 0,33 0,30 2012 2015 0,19 0,30 0,38 0,37 0,31 0,20 0,22 0,21 1994 0,27 0,51 0,52 0,46 0,50 0,51 0,46 1997 R² 0,66 0,67 0,59 0,62 0,63 0,56 0,39 0,34 0,57 0,58 0,48 0,10 0,56 0,53 0,38 0,60 0,53 0,25 0,07 0,02 0,01 2012 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 0,29 0,14 0,02 -0,02 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03 1994 5,3 3,9 0,7 0,7 1,5 2,2 2,1 2,4 -0,01 -0,06 -0,07 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,5 1,9 3,2 4,2 4,8 4,5 4,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,03 -0,05 -0,05 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,05 -0,07 -0,04 -0,05 -0,03 -0,05 -0,06 -0,04 -0,06 2012 2015 -0,31 m/ % RP L Filo 2008 -0,12 0,04 -0,07 -0,01 -0,01 -0,06 -0,02 -0,03 -0,07 -0,03 0,00 0,00 -0,02 0,04 0,00 0,01 0,01 0,01 0,07 0,10 0,02 0,03 0,02 0,03 0,07 0,09 0,03 0,05 0,05 0,06 0,10 0,13 1994 4,3 2,6 1,8 1,9 1997 1,2 0,2 0,8 0,1 0,5 1,5 3,0 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,09 0,13 2012 0,17 2015 -0,26 -0,18 -0,18 -0,13 -0,10 -0,06 -0,05 -0,05 1994 4,1 5,0 7,2 7,1 -0,10 -0,16 -0,12 -0,08 -0,05 -0,04 -0,04 1997 3,7 7,3 6,4 5,6 3,4 3,7 3,1 m/ % RP autres Filo 2008 -0,15 -0,07 -0,02 -0,04 0,01 -0,01 0,04 -0,02 0,01 -0,02 0,01 0,04 0,07 0,03 0,01 0,13 0,04 -0,02 0,03 0,00 2012 0,02 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. % RP P Filo 2008 1,0 2,5 4,0 5,2 4,8 4,5 2,5 3,7 4,8 4,8 4,4 1,1 3,4 3,5 3,9 3,1 3,2 3,7 1,6 2,5 2,6 T Stud. % RP L Filo 2008 0,3 1,1 0,2 0,5 1,6 3,3 2,6 1,2 0,8 2,3 4,0 1,4 2,9 4,5 6,0 2,7 4,7 6,7 4,5 6,5 6,3 T Stud. % RP autres Filo 2008 5,1 3,2 2,9 0,8 1,6 1,2 0,9 0,5 2,8 1,4 0,5 1,8 4,0 2,0 0,8 5,7 2,6 1,5 1,2 0,1 0,5 1,1 0,2 0,9 2,0 6,2 4,4 4,4 3,9 % de résidences principales de tout type 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 % de résidences secondaires Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 % de logements vacants Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,05 0,13 0,18 0,25 0,22 0,16 0,16 0,15 1994 0,18 0,40 0,51 0,48 0,55 0,53 0,46 1997 R² 0,62 0,69 0,63 0,66 0,65 0,57 0,46 0,38 0,54 0,58 0,48 0,07 0,48 0,51 0,38 0,48 0,50 0,25 0,06 0,03 0,02 2012 2015 0,04 0,11 0,13 0,20 0,17 0,13 0,14 0,14 1994 0,18 0,37 0,49 0,46 0,54 0,53 0,46 1997 R² 0,61 0,69 0,62 0,66 0,66 0,57 0,47 0,38 0,55 0,58 0,49 0,08 0,48 0,51 0,38 0,47 0,50 0,24 0,06 0,02 0,01 2012 2015 0,19 0,21 0,16 0,15 0,14 0,09 0,09 0,09 1994 0,16 0,27 0,35 0,33 0,45 0,45 0,40 1997 R² 0,58 0,64 0,56 0,62 0,62 0,56 0,39 0,34 0,54 0,58 0,50 0,07 0,48 0,53 0,42 0,49 0,53 0,31 0,08 0,10 0,11 2012 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 -0,05 -0,04 -0,07 -0,07 -0,05 -0,03 -0,03 -0,02 1994 1,3 1,8 4,2 5,3 5,0 3,8 3,4 2,9 -0,03 -0,08 -0,07 -0,05 -0,03 -0,03 -0,02 1997 1,8 5,2 6,3 6,0 4,7 4,2 3,1 m/ % RP Filo 2008 -0,07 -0,05 -0,04 -0,02 -0,02 -0,01 -0,05 -0,02 -0,01 -0,01 -0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,03 0,01 0,02 0,00 0,01 2012 0,02 2015 0,02 0,02 0,06 0,06 0,04 0,03 0,02 0,02 1994 0,4 0,9 3,4 4,5 0,03 0,08 0,07 0,05 0,03 0,03 0,02 1997 1,7 4,7 5,8 5,5 4,5 4,1 3,2 m/ % RS Filo 2008 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,02 0,06 0,02 -0,01 0,01 -0,01 -0,03 0,01 0,00 -0,01 0,00 0,01 0,00 -0,01 -0,01 -0,01 2012 2015 0,67 0,35 0,30 0,22 0,17 0,10 0,07 0,04 1994 4,1 3,6 4,0 3,8 0,03 0,18 0,13 0,14 0,08 0,04 0,11 0,06 0,03 0,02 0,06 0,02 -0,02 -0,04 -0,17 0,04 0,01 -0,03 -0,05 -0,11 -0,08 0,00 -0,03 -0,06 -0,09 -0,15 -0,15 -0,22 1997 0,5 2,6 2,7 2,7 1,6 1,1 0,1 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 m/ % vac Filo 2008 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. % RP Filo 2008 3,6 4,2 4,5 3,3 3,0 1,9 3,7 2,6 1,0 1,1 0,7 0,9 1,0 0,6 0,3 2,1 1,4 1,3 0,3 1,0 1,3 T Stud. % RS Filo 2008 3,3 4,0 4,2 3,3 3,2 2,2 3,8 2,6 1,2 1,4 1,2 1,0 0,8 0,3 0,3 1,5 0,9 0,6 0,1 0,4 0,5 T Stud. % vac Filo 2008 1,7 1,6 1,6 0,7 0,2 0,9 0,6 0,7 0,7 1,2 1,9 0,4 1,0 1,6 2,4 2,5 2,5 3,1 1,6 2,9 3,3 4,2 3,3 3,1 2,7 3,7 2,6 2,0 1,1 % de résidences principales locatives privées et de résidences secondaires 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,08 0,10 0,10 0,17 0,18 0,18 0,20 0,24 0,22 0,44 0,53 0,51 0,59 0,60 0,57 R² 0,63 0,69 0,64 0,68 0,70 0,64 0,42 0,37 0,55 0,61 0,54 0,07 0,48 0,53 0,44 0,46 0,50 0,29 0,12 0,10 0,07 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 -0,10 -0,02 0,07 0,07 0,05 0,04 0,04 0,04 1994 2,0 0,6 2,9 4,1 4,3 4,1 4,2 4,4 0,05 0,11 0,09 0,07 0,05 0,05 0,05 1997 2,8 6,0 6,6 6,7 5,8 6,0 5,8 m/ % RP L + RS Filo 2008 0,09 0,06 0,05 0,04 0,04 0,04 0,04 0,02 -0,01 0,01 0,01 -0,01 0,02 0,02 0,02 0,03 0,03 0,04 0,03 0,04 2012 0,05 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. % RP L + RS Filo 2008 4,0 4,0 4,9 4,3 4,9 4,6 2,4 2,1 1,7 2,7 3,4 0,4 0,5 1,8 3,2 0,5 1,3 2,6 2,5 2,9 2,6 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 56 sur 127 Tableau 18 : résultat de l'ajout d'un troisième régresseur en niveau représentant le poids des différents statuts d'occupation, période 2000-2015 % des logements (France entière) 2000 2015 46% 47% 20% 20% 16% 14% 82% 82% 9% 9% 9% 9% 100% 100% 29% Résultats de la régression Pente associée Intervalle de T de au 3ème confiance à Student régresseur 95% -0,047 4,8 [-0,052;-0,042] 0,024 1,6 [-0,006;0,054] -0,018 1,6 [-0,024;-0,012] -0,020 3,0 [-0,023;-0,017] 0,022 3,2 [0,019;0,025] 0,006 0,2 [-0,009;0,021] Troisième régresseur en niveau % de résidences principales occupées par le propriétaire % de résidences principales locatives privées % de résidences principales « autres » (*) % de résidences principales de tout type % de résidences secondaires % de logements vacants (**) Ensemble % de résidences locatives privées et de résidences secondaires R² 0,70 0,63 0,63 0,65 0,66 0,62 29% 0,70 0,036 4,9 [0,032;0,040] Pour mémoire: sans ajout du troisième régresseur 0,62 (*) Les résidences principales "autres" sont pour l'essentiel les logements sociaux, pour quelques % des logements occupés à titre gratuit, et marginalement des logements de quelques autres statuts (**) Filocom surestime légèrement le parc vacant et sous-estime d'autant le parc occupé (parc locatif privé particulièrement) NB : les intervalles de confiance à 95 % sont calculés en supposant une distribution normale des résidus. 3.5.2.2. Variation de l'occupation du parc Nous considérons ici non plus le niveau de l'occupation du parc, mais sa variation pendant la période considérée. Lorsque nous l'ajoutons comme régresseur supplémentaire à la régression de référence, nous obtenons, pour son coefficient, les valeurs indiquées dans le Tableau 19. Tableau 19 : coefficient de la variation de la proportion des divers statuts d'occupation Régresseur : variation proportion de : de la Coefficient Généralement significativement négatif et de l'ordre de -1 à 2 Significativement positif mais instable pour les périodes se terminant avant 2012, et généralement non significatif pour les autres périodes Généralement non significatif Non significatif ou instable Généralement significatif négatif mais non significatif pour certaines sous-périodes incluses dans 2003-2015 résidences et des Significativement positif mais instable pour les périodes commençant en 1994 et généralement non significatif pour les autres périodes Résidences principales occupées par le propriétaire Résidences principales locatives Résidences principales autres Résidences secondaires Logements vacants Parc constitué des principales locatives résidences secondaires NB : on considère la variation absolue des proportions des divers statuts d'occupation. Le seul régresseur donc le coefficient ressorte significatif et relativement stable est la variation de la proportion de propriétaires occupants (Tableau 20). Ainsi, une fois neutralisé l'effet des autres régresseurs (avec lesquels elle est peu colinéaire), le prix des logements a moins augmenté dans les départements où la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale a davantage augmenté. L'interprétation de ce résultat ne nous paraît pas évidente. La Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 57 sur 127 variation de la proportion de propriétaires occupants est peu corrélée avec la variation du prix des logements dans une régression simple (Tableau 21 et Graphique 24). Le signe négatif du coefficient de la variation de la vacance semble conforme à l'intuition (les départements où la vacance a le plus augmenté sont aussi ceux où le prix des logements a le moins augmenté, « toutes choses égales par ailleurs ») mais les exceptions pour certaines sous-périodes incluses dans la période 2003-2015 restent à interpréter. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 58 sur 127 Tableau 20 : comme la régression de référence mais en ajoutant un régresseur égal à la variation absolue de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t +m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3= EXP(% RP P Filo) X4 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,27 0,23 0,09 0,17 0,17 0,18 0,16 0,18 1994 0,16 0,27 0,42 0,44 0,58 0,57 0,53 1997 R² 0,57 0,66 0,63 0,72 0,72 0,65 0,45 0,43 0,66 0,70 0,62 0,09 0,57 0,62 0,52 0,62 0,64 0,41 2,8% 1,7% 1,4% 1,0% 0,8% 0,6% 0,09 0,6% 0,08 0,09 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,3% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,4% 0,9% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,5% 0,6% -11% 0% 6% 9% 8% 1,0% 7% 0,7% 0,9% 6% 0,8% 1,0% 1,2% 2018 6% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 9% 11% 13% 11% 9% 8% 7% 1997 C 11% 15% 11% 10% 8% 7% 17% 9% 8% 6% 6% 1% 4% 3% 4% 6% 4% 5% 0% 2% 2012 1994 0,00 0,00 0,12 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 1994 1997 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,15 2012 0,11 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 4% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,14 0,71 0,08 0,38 0,60 0,10 -0,08 -0,20 1994 0,2 1,4 0,2 1,0 1,7 0,3 0,3 0,8 0,03 -1,23 -0,88 -0,47 -1,17 -1,28 -1,26 1997 0,1 2,7 2,3 1,5 4,7 5,3 5,2 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,36 -1,27 -0,59 -1,48 -1,66 -1,63 -1,48 -0,57 -1,40 -1,60 -1,46 -0,05 -1,43 -2,56 -1,73 -2,78 -0,65 -1,54 -1,87 -0,30 -0,05 2012 2015 2009 2012 2015 2018 2,57 4,44 -1,46 -1,61 -0,57 -1,03 -1,11 -1,66 1994 1,2 2,9 1,0 1,4 0,5 1,0 1,1 1,5 2,66 -1,11 -2,46 -1,89 -1,64 -1,64 -2,06 1997 3,7 1,1 2,7 2,2 2,0 1,9 2,1 m/ EXP(Chômage) -4,24 -4,83 -3,54 -2,75 -2,84 -3,46 -3,12 -1,91 -2,97 -3,16 -4,88 -1,65 -4,22 -4,06 -5,58 -0,61 -0,29 -3,55 -4,11 -3,15 -2,89 -2,40 -3,72 -0,32 -1,99 -4,58 -0,09 -0,08 -1,71 2012 2015 1994 0,3 0,2 2,5 4,0 -0,88 -2,44 -2,50 -2,09 -1,62 -1,42 -1,26 1997 0,7 1,8 2,7 2,8 2,5 2,2 m/ EXP(% RP P Filo) 0,12 -1,06 -1,00 -1,40 -1,44 -1,37 -1,88 -0,57 1,1 -1,43 -1,9 -5,80 -1,84 -2,10 -3,93 0,77 -2,07 -2,35 -3,48 -0,34 -2,14 2012 2015 0,29 0,13 0,01 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03 1994 5,3 3,9 0,4 1,2 2,0 2,6 2,5 -0,01 -0,07 -0,07 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,5 2,2 3,5 4,6 5,1 4,8 m/ % RP P Filo 2008 -0,03 -0,05 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,05 -0,04 -0,05 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 -0,07 0,26 0,36 -0,05 -0,02 0,17 0,24 -0,07 -0,04 -0,06 0,05 0,09 2012 2015 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 -0,02 -0,24 -0,09 0,09 0,27 -0,03 0,07 0,03 0,12 0,03 -0,09 0,01 -0,17 -0,26 -0,09 0,02 -0,33 -0,36 -0,22 -0,06 0,07 2012 2015 1994 1997 R(X2,X3) 0,27 0,11 0,18 0,05 0,03 0,07 -0,28 -0,05 0,19 -0,21 -0,07 -0,15 -0,16 -0,04 -0,16 -0,03 -0,11 -0,03 -0,13 0,00 2012 0,03 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 4,9 3,5 2,1 6,9 8,1 7,4 3,2 1,8 5,9 8,1 6,7 0,1 5,4 7,4 5,8 8,2 9,7 5,5 2,1 1,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. EXP(Chômage) 6,4 7,6 5,4 4,0 4,0 3,7 3,8 2,6 4,0 4,8 5,2 2,0 5,2 5,7 5,5 4,2 5,7 0,4 T Stud. EXP(% RP P Filo) 0,1 1,3 1,5 2,4 2,6 2,0 1,0 2,4 3,6 1,2 2,5 3,5 5,1 5,0 0,8 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. % RP P Filo 2008 0,9 2,7 4,3 5,6 5,2 4,8 2,3 3,7 4,8 5,1 4,7 1,1 3,5 3,9 4,3 3,6 3,9 4,2 1,5 2,5 3,7 3,3 2,7 0,2 2018 2000 - 2015 0,20 0,11 0,02 0,05 0,07 0,08 0,05 0,04 0,19 0,13 -0,01 0,00 -0,01 0,00 -0,04 -0,06 Ecart R² 3var -0,05 -0,08 -0,06 0,03 0,06 0,06 0,07 -0,04 -0,03 0,02 0,08 0,08 0,08 10% 4,0 0,1 0,1 2,3 1,7 2,1 3,3 3,2 3,4 0,3 1,4 2018 2,7 4,7 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 06 11 66 13 04 83 05 48 30 84 34 93 75 40 69 33 31 26 32 64 4207 47 12 94 01 16 24 09 92 46 53 49 9559 17 73 74 85 82 23 50 62 80 61 77 18 19 76 5844 38 9163 15 03 41 08 60 1037 89 8122 65 27 8736 14 56 2852 78 21 43 55 022986 45 7088 79 51 2567 71 39 35 90 57 54 72 0,02 0,06 0,02 -0,02 -0,02 0,00 0,00 2,7 0,00 1994 0,03 -0,14 -0,19 -0,16 -0,12 -0,09 -0,06 1997 R(X1,X3) -0,36 -0,38 -0,31 -0,23 -0,17 -0,12 -0,45 -0,36 -0,27 -0,21 -0,07 -0,03 -0,12 0,01 -0,05 -0,05 -0,06 0,03 -0,03 -0,01 2012 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,16 0,30 0,12 0,25 0,00 0,08 0,21 2015 1994 1997 R(X2,X4niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 -0,15 2012 2015 2006 - 2015 5% 75 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,02 0,02 0,12 0,13 0,14 0,01 0,09 0,10 0,14 0,13 0,11 0,17 75 33 69 92 94 93 -0,07 -0,07 0,00 5% Ecart R² 2var+1niv -0,06 -0,17 -0,11 -0,08 -0,01 -0,03 -0,04 -0,06 -0,03 -0,02 0,04 0,02 0,01 33 69 9492 93 13 74 31 06 04 05 32 64 7383 40 07 84 30 34 48 01 59 11 16 26 9566 44 534924 0917 4246 12 77 91 854782 6278 37 38 6515 5063 60 35 80 61 361914 03 76 81 67 104156 86 282923 08 27 523987 18 21 45 2243 70 02 54 79 55 2571 88 72 51 57 89 90 58 68 5% 68 -5% R² = 0,72 59 7478 31 37 06 95 49 01 1676 62 44 0% 4026 67 73 91 50 8507 05 534184 77 32 80 63 42 724704 17 34 60 57451225 35 86 13 6109 64 70 7111 83 65 9029 82 5408 1018 3639680% 52 8824794614 30 28 48 55 271538 0387 21 668151 43 56 0222 19 89 23 58 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 5% 0,53 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 R(X1,X4niv) 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,11 0,09 0,04 0,05 -0,10 -0,11 -0,09 -0,08 -0,09 0,07 -0,09 0,06 -0,19 -0,16 -0,13 -0,12 -0,12 -0,12 R(X3,X4niv) -0,34 -0,23 -0,17 -0,15 -0,15 -0,15 -0,09 -0,05 -0,04 -0,06 -0,06 -0,01 -0,01 0,00 -0,04 -0,05 -0,09 -0,04 -0,05 -0,08 -0,06 0,03 0,06 0,10 0,10 0,08 R² = 0,63 0% R² = 0,62 0,03 0,09 0,09 0,08 0,16 0,14 0,12 -0,03 -0,02 0% 0,02 0% 5% 10% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 59 sur 127 Tableau 21: régression univariée de la variation du prix des logements par rapport à celle de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= EXP(% RP P Filo) Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,00 0,00 0,07 0,14 0,12 0,08 0,05 0,03 0,01 0,01 0,02 0,03 0,01 0,00 0,00 R² 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,02 0,01 0,01 0,04 0,05 0,08 0,05 0,04 3,2% 1,9% 1,4% 1,0% 0,8% 0,6% 0,01 0,6% 0,00 0,02 0,6% 1,3% 1,5% 1,2% 0,9% 0,8% 0,8% 0,8% Ecart type résidu 2,1% 1,5% 1,0% 0,9% 0,8% 0,8% 1,4% 0,8% 0,9% 0,7% 0,8% 1,0% 1,0% 1,6% 0,8% 1,1% 0,9% 0,8% 1,1% 1,0% 1,3% 2018 3% 5% 7% 8% 7% 6% 4% 4% 6% 8% 10% 7% 6% 5% 4% C 8% 11% 7% 6% 4% 4% 13% 6% 5% 3% 3% -1% 1% 0% 0% 2% 0% 0% -2% 0% 1994 0,99 0,71 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,05 1997 0,34 0,31 0,17 0,06 0,56 0,64 0,66 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,76 1,00 0,56 1,00 0,98 0,85 0,51 0,97 0,98 0,54 0,21 0,48 0,26 0,02 0,01 0,00 0,01 0,03 0,33 0,99 0,25 1% -0,22 -0,97 -3,72 -3,94 -3,02 -2,14 -1,72 -1,43 1994 0,1 0,6 2,7 3,9 3,6 2,9 2,3 1,8 m/ EXP(% RP P Filo) -1,36 -1,58 0,84 -1,56 0,02 0,90 -1,59 -0,72 0,12 0,77 -0,75 0,05 0,13 -1,30 -4,73 -0,65 -0,15 -0,71 -1,90 -2,66 1,02 -0,66 -0,42 -1,23 -2,23 -2,46 -0,11 -1,88 1997 1,0 1,1 1,3 1,7 0,8 0,7 0,7 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. EXP(% RP P Filo) 0,5 0,0 0,8 0,0 0,2 0,4 0,8 0,2 0,1 0,8 1,3 0,9 1,2 2,0 2,2 2,7 2,1 2,0 1,1 0,1 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 60 sur 127 Graphique 24 : variation du prix des logements en fonction de la variation de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale 7,0% 75 y = -0,15x + 0,04 R² = 0,00 6,5% 6,0% 5,5% 13 5,0% 84 33 69 93 94 31 06 74 04 05 92 59 80 7383 11 3432 26 30 95 64 66 40 07 48 01 16 4,5%17 44 09 47 49 12 24 91 77 46 85 78 62 4,0% 65 82 63 37 38 50 60 76 19 15 35 61 14 81 67 2303 86 36 3,5%291056 08 21 87 22 2718 28 52 41 45 70 39 71 72 25 02 54 51 79 58 55 3,0% 88 57 89 90 68 42 53 43 2,5% -0,2% -0,1% 2,0% 0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% 3.5.3. Âge de la personne de référence du ménage Les ménages de moins de 55 ans21 représentent 56 % de l'ensemble des ménages, 52 % des vendeurs de logements mais 82 % des acheteurs de logements ; les ménages de moins de 35 ans représentent 18 % des ménages, 38 % des acheteurs de logements et 14 % des vendeurs de logements. Il en résulte que les ménages jeunes sont surreprésentés parmi les acheteurs, et a fortiori parmi les acheteurs nets, et les ménages âgés sont surreprésentés parmi les vendeurs nets. L'âge seuil en deçà duquel les ménages d'une tranche d'âge sont acheteurs nets et au-delà duquel ils sont vendeurs nets est stable dans le temps. Il était de 56 ans en 2006 et de 57 ans en 2016 (graphique 26). Graphique 25 : nombre de logements achetés ou construits, et vendus, en % du nombre de ménages, en fonction de l'âge du chef de ménage, 2006 et 2016 En 2006 15% Nombre de logements achetés ou construits, ou vendus, en % du nombre de ménages en fonction de l'âge du chef de ménage Année 2006 Effet du baby-boom Logements achetés ou construits dont primo-accédants (estim.) En 2016 Logements vendus 600 000 15% Solde achetés ou construits nets des vendus Nombre de ménages (échelle de droite) Nombre de logements achetés ou construits, ou vendus, en % du nombre de ménages en fonction de l'âge du chef de ménage Année 2016 Logements achetés ou construits dont primo-accédants (estim.) Logements vendus Nombre de ménages (échelle de droite) 600 000 Solde achetés ou construits nets des vendus % du nombre de ménages 500 000 Nombre de ménages % du nombre de ménages Effet du baby-boom 500 000 Nombre de ménages 10% 400 000 10% 400 000 300 000 300 000 56 ans 57 ans 5% 200 000 5% 200 000 100 000 100 000 0% 20 30 40 50 60 70 80 90 0 Âge du chef 100 de ménage 0% 20 30 40 50 60 70 80 90 0 Âge du chef 100 de ménage Âge moyen des tranches d'âge acheteuses nettes: 34 ans (Âge moyen des primoaccédants: 34 ans également) Âge moyen des tranches d'âge vendeuses nettes: 74 ans -100 000 Pointillés: résultats sujets à surestimation Âge moyen des tranches d'âge acheteuses nettes: 35 ans (Âge moyen des primoaccédants: 34 ans) Âge moyen des tranches d'âge vendeuses nettes: 76 ans -100 000 Pointillés: résultats sujets à surestimation -5% -200 000 -5% -200 000 Source : CGEDD d'après DGFiP, SOeS, bases de données notariales, EPTB, Filocom, Fideli. On pourrait donc penser qu'une augmentation de l'âge de la population impacte négativement la variation du prix des logements. Néanmoins, lorsque nous ajoutons à la régression de référence un régresseur représentatif de la variation de l'âge de la population du département, nous trouvons que son coefficient, à partir de 2000, est peu significatif. Pour les périodes commençant avant 2000, il est significatif mais positif. 21 Au sens de l'âge de la personne de référence du ménage, ou par abus du chef d ménage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 61 sur 127 Par ailleurs, nous n'obtenons pas un meilleur résultat en substituant dans la régression de référence au taux de chômage le revenu des seuls ménages âgés de 25 à 55 ans22 plutôt que le revenu de l'ensemble des ménages ; le coefficient de détermination est plutôt légèrement diminué. En conclusion nous n'avons pas mis en évidence de concomitance entre la variation du prix des logements et le vieillissement, ni d'amélioration de la concomitance entre le prix des logements et le revenu par ménage par restriction de ce dernier aux tranches d'âge acheteuses, compte tenu des autres variables contrôlées dans les régressions. Nos autres tentatives d'introduction d'autres variables lies à l'âge n'ont pas été plus fructueuses. Compte tenu des limites de notre approche, cela n'exclut pas que d'autres concomitances puissent être mises en évidence. 3.5.4. Nationalité des acheteurs et de la population Les achats par les étrangers et la présence d'étrangers dans la population sont parfois présentés comme un facteur déterminant des variations du prix des logements. L'Annexe 5 présente des résultats relatifs à l'ajout d'un régresseur qui les retrace. Il convient de distinguer différentes catégories d'étrangers, selon qu'ils sont originaires de pays à fort ou faible PIB par habitant et selon qu'ils sont résidents ou non résidents. Les proportions de ces différentes catégories sont très variables selon que l'on considère les départements d'Ile-de-France et quelques autres grands départements d'une part et les départements ruraux d'autre part. Cela rend délicate l'interprétation des résultats. L'Annexe 5 conclut que, sous cette réserve, et sous réserve d'exceptions localisées et temporaires dont nos régressions ne peuvent par nature rendre compte, ces résultats ne mettent pas en évidence de corrélation significative entre l'évolution du prix des logements et la part des différentes catégories d'étrangers parmi les acheteurs et dans la population, au-delà d'une corrélation constatée dans la période 1994-2000, qui résulte de la distribution des achats par les étrangers et de la population étrangère et ne peut être interprétée en termes causaux. 3.5.5. Autres régresseurs Nous avons ajouté à la régression de référence des régresseurs supplémentaires, en niveau et dans certains cas en variation : indicateur de Gini, part des salaires dans le revenu, type urbain, divortialité, criminalité, température ou autre régresseur climatique23. Aucun de ces régresseurs n'accroît sensiblement le coefficient de détermination R² et n'est associé à un coefficient significatif et stable sur la plupart des sous-périodes. Le signe du coefficient est souvent différent selon que la sous-période commence avant ou après 2000. Par ailleurs, ces régresseurs sont souvent fortement corrélés avec certains régresseurs de la régression de référence, notamment la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale. Certains régresseurs accroissent sensiblement le coefficient de détermination sur la période antérieure à 2000, mais cela provient de qu'ils sont très différenciés entre Ile-de-France et grands départements urbains d'une part et autres départements d'autre part, segmentation qui recouvre la différenciation de l'évolution du prix des logements pendant cette période de « sortie de crise » (cf. § 3.2 et § 3.4). Pour les périodes antérieures à 2009. Il nous manquait des données pour effectuer le calcul sur les périodes postérieures à 2009. 22 Nous ne considérons que le niveau des régresseurs climatiques, non leur variation dans le temps, qui ne conduit jamais à des résultats significatifs, la période considérée (24 années) étant trop courte pour cela. 23 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 62 sur 127 4. Restriction à des sélections de départements On peut se demander si les résultats des régressions sont sensibles à une restriction de leur champ. Nous avons testé des restrictions à l'Ile-de-France, à la province, et aux huit groupes de départements figurant dans le Tableau 22. Les résultats figurent en Annexe 6. Tableau 22 : groupes de sélections Les plus urbains Groupe Zonage AB1B2C le plus avantageux A Revenus les plus élevés Prix les plus élevés Les plus ruraux Groupe Zonage AB1B2C le moins avantageux B Revenus les plus faibles Prix les plus bas Les coefficients de détermination R² obtenus sur les départements d'Ile-de-France sont très élevés, mais compte tenu de la structure concentrique de cette sélection, qui engendre de nombreuses colinéarités entre les séries utilisées, l'interprétation des résultats obtenus sur cette seule région est délicate. Sur la province, les résultats sont voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, sauf sur la période antérieure à 2000, durant laquelle le prix des logements avait évolué de manière très spécifique en Ile-de-France. Sur les sélections du groupe A, les résultats sont également voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, à cela près que, dans l'approche en variation, la proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort corrélée avec la variation du prix des logements mais ne ressort pas significative dans la régression de référence, en raison de colinéarités. Sur les sélections du groupe B, en revanche, les résultats s'écartent davantage de ceux obtenus sur l'ensemble des départements. Dans l'approche en niveau, les coefficients de détermination diminuent, tant dans la régression par rapport au revenu que dans la régression de référence. Surtout, dans l'approche en variation, la corrélation est meilleure avec la croissance du parc ou celle de la population qu'avec leur différence. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 63 sur 127 5. Interprétation des résultats, approfondissements possibles limites et 5.1. Interprétation des résultats Corrélation n'étant pas causalité, il n'est pas possible d'interpréter les concomitances mises en évidence comme signalant nécessairement des causalités univoques (cf. § 1.2). Néanmoins, il se trouve que, tant dans l'analyse en niveau (§ 2) que dans l'analyse en variation (§ 3), les régresseurs avec lesquels la variation du prix des logements a été le plus concomitante (ceux de la régression de référence) peuvent en général donner lieu, au moins qualitativement, à interprétation causale. Ainsi, si l'on considère le niveau du prix des logements, il est conforme à l'intuition que la température ou le caractère littoral est un facteur d'attractivité d'un département. Par ailleurs, dans ces deux cas, on peut exclure la causalité inverse : le niveau des prix dans un département ne peut influer sur la température ou le caractère littoral du département. La forte corrélation dans l'espace entre prix des logements et revenu par ménage est plus délicate à interpréter : elle peut signaler une influence du prix du logement sur le revenu des occupants (un ménage à bas revenu n'ayant pas les moyens d'acheter, ou de louer, un logement cher) mais aussi une causalité inverse (les ménages préférant avoir des voisins aisés, par exemple parce que cela est corrélé avec un bon niveau des établissements d'enseignement locaux24) ou la présence d'une causalité tierce (les aménités offertes par le département) influençant à la fois le revenu des habitants et le prix des logements. Si l'on considère les variations du prix des logements, les deux premiers régresseurs de la régression de référence sont cohérents avec deux causalités a priori vraisemblables : le rapport de l'offre et de la demande physiques, et la situation financière des ménages. Le troisième régresseur est moins intuitif mais peut être interprété causalement, comme une mesure de l'impact différent de l'environnement financier selon que l'on considère les logements achetés par les ménages aux fins d'occupation à titre de résidence principale et les autres logements. En effet, l'environnement financier ne joue pas de la même façon pour les achats de logements aux fins d'occupation à titre de résidence principale par le propriétaire et aux fins d'investissement locatif ou à titre de résidence secondaire. Pour sa première résidence principale (environ 35 % du nombre et 40 % du montant des achats de logements), l'environnement financier influe via le montant empruntable pour une mensualité donnée, sur une durée également donnée au moment de l'achat, soit environ 15 ans avant 2000 et 20 ans depuis 2010. Pour l'achat de ses résidences principales suivantes (également environ 35 % du nombre et 40 % du montant des achats de logements), un ménage est beaucoup moins sensible au niveau du prix des logements puisque la revente de sa résidence principale précédente lui permet d'en neutraliser en grande partie les fluctuations (sous réserve des hétérogénéités du niveau et des fluctuations du prix des logements). On peut donc penser que ces opérations contribuent moins à la formation des prix. Si le ménage effectue un investissement locatif (environ 20 % du nombre et 13 % du montant des achats de logements), il le valorise comme une rente perpétuelle (obligation à maturité infinie) dont on peut penser que le coupon est, au moins en partie, indexé sur l'inflation, et l'arbitre contre les placements concurrents, assurance-vie principalement, à maturité finie. La sensibilité du montant empruntable par rapport au taux d'intérêt augmentant avec la maturité, on peut penser que la baisse des taux d'intérêt a davantage revalorisé les logements locatifs que les logements occupés par leur propriétaire, et les résultats des régressions confortent cette hypothèse. Ce facteur joue cependant sans doute surtout à un niveau géographique plus fin que le département. 24 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 64 sur 127 Enfin, si le ménage achète une résidence secondaire (environ 10 % du nombre et 7 % du montant des achats de logements), son comportement nous semble plus difficile à modéliser25, mais plus proche de celui de l'investisseur que de celui du propriétaire occupant. Ces considérations permettent également d'interpréter le fait que ce régresseur ressort significatif dans la régression de référence en niveau uniquement pendant la deuxième moitié de la période étudiée, c'est-à-dire pendant la période où le niveau des taux d'intérêt a été particulièrement bas et donc où la différenciation de l'effet de l'environnement financier sur les logements des différents statuts d'occupation a été la plus forte. Les résultats relatifs aux autres régresseurs sont en général plus difficiles à interpréter. Le lien (positif) du prix des logements avec le revenu par ménage dans les départements voisins (§ 2.6) est conforme à l'intuition. Les considérations causales permettent d'interpréter les résultats qualitativement (c'est-à-dire d'interpréter le caractère significatif et le signe des coefficients). En revanche elles ne permettent pas en général de les interpréter quantitativement (c'est-à-dire d'expliquer l'ampleur des coefficients). Par exemple, dans l'analyse en niveau, bien qu'il soit conforme à l'intuition que la température influe sur le niveau du prix des logements, il était difficile, sans faire le calcul, de prévoir l'ampleur de la concomitance (une fois neutralisée la concomitance avec le revenu dans le département) et de prévoir que d'autres régresseurs (par exemple le type urbain ou la surface) ressortiraient moins significatifs ou non significatifs dans la même régression. 5.2. Limites et approfondissements possibles Bien que l'outil que nous avons utilisé, la régression linéaire, soit simple, il permet de mettre en évidence les concomitances décrites ci-dessus. La plupart peuvent être interprétées simplement, au moins qualitativement. Il demeure cependant un ensemble de questions. Par exemple : pourquoi, alors que dans l'approche en niveau le revenu par ménage fournit de meilleurs résultats que le taux de chômage, est-ce l'inverse dans l'approche en variation (cf. § 3.5.1.2) ? pourquoi, dans l'approche en variation, la variation relative du nombre de résidences secondaires fournit-elle de meilleurs résultats que la variation absolue de la proportion de résidences secondaires (cf. § 3.5.1.1.2, Tableau 13 et Tableau 14) ? pourquoi, dans l'approche en niveau, le coefficient de détermination de la régression par rapport au revenu par ménage est-il plus faible au milieu des années 2000, et pourquoi l'ajout de la température l'améliore-t-il particulièrement au même moment ? est-il possible, dans l'approche en variation, de construire un modèle permettant d'expliquer la valeur du coefficient de la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale ? - - - Des investigations supplémentaires seraient nécessaires pour apporter des réponses à ces questions. Par ailleurs, bien que nous ayons testé un ensemble assez vaste de régresseurs, peut-être avons-nous omis des régresseurs plus efficaces. Nous n'avons pas testé l'autocorrélation spatiale du prix des logements, qui est bien établie à un niveau géographique plus fin mais est peut-être moins prononcée au niveau départemental sauf exception. Bien que nous ayons porté attention à la stabilité des résultats sur la période étudiée, le risque de « data mining » ne peut être totalement écarté. La singularité des résultats obtenus pour les périodes débutant avant 2000 illustre la prudence avec laquelle on doit considérer des résultats obtenus sur Le poids élevé des étrangers,qui souvent empruntent dans leur propre pays, complique par ailleurs la modélisation des achats de résidences secondaires. 25 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 65 sur 127 une période de 24 années seulement (1994-2018). Il sera utile d'actualiser les régressions pour les années postérieures à 2018. Une rétropolation des indices de prix départementaux avant la création des bases notariales pourrait être possible dans la plupart des départements jusqu'en 1980. Cela permettrait d'étendre la période étudiée aux années 1980-1994. On disposerait alors d'une période d'au moins 40 années (19802020). Cela permettrait notamment de caractériser la « crise » de 1990 (cf. § 3.2). Des méthodes plus efficaces que la régression linéaire simple pourraient être employées, notamment des méthodes combinant les approches en niveau et en variation que nous avons distinguées et intégrant des décalages temporels qui permettraient de tester des relations de précession au-delà des simples concomitances, comme des modèles de type Arima vectoriels. Nous avons subdivisé le territoire en départements. Ce découpage présente plusieurs avantages : couverture exhaustive du territoire, effectif (presque cent unités) suffisant pour le nombre de régresseurs utilisé (au plus cinq ou six), écart de taille entre la plus grande et la plus petite subdivision relativement faible (de l'ordre de 10), disponibilité d'indices de prix (nets d'effets de structure) sur chaque subdivision. D'autres découpages pourraient être utilisés, par exemple une autre partition26 du territoire, ou un découpage en agglomérations27 qui cependant ne présente pas ces avantages. Jacques Friggit Ingénieur général des ponts, des eaux et des forêts Au sens mathématique de découpage couvrant l'ensemble du territoire (contrairement, par exemple, à un ensemble d'agglomérations, qui ne couvre pas les zones rurales). 26 Cf. « Prix des logements en France : quels facteurs expliquent leur disparité au sein et entre les aires urbaines », Bruno Vermont, MEDDE/CGDD/SEEIDD/MA3, « Etudes et documents », mars 2015, qui fait état d'élasticités de la variation du prix des logements par rapport à celles du parc (sur les 100 principales agglomérations) et du taux de chômage voisines de celles que nous obtenons. 27 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 66 sur 127 Annexes Annexe 1. Annexe 2. Annexe 3. Prix par logement ou prix par m² Résidences secondaires Variante logarithmique de la régression du niveau du prix des logements 68 70 72 Annexe 4. Variantes pour le cinquième régresseur dans la régression du niveau du prix des logements 76 Annexe 5. Annexe 6. Annexe 7. Annexe 8. Nationalité des acheteurs et de la population dans l'approche en variation Restriction à des sélections de départements Variables et sources Lettre de mission 91 96 121 125 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 67 sur 127 Annexe 1. Prix par logement ou prix par m² Outre le prix par logement, le prix par m² est fréquemment utilisé. Dans le § 3, où nous régressons la variation d'un indice de prix des logements, corrigé des effets de structure liés à la surface, la question du choix entre ces deux agrégats ne se pose pas. En revanche, dans le § 2, où nous régressons le niveau du prix moyen des logements, cette question se pose. D'un département à l'autre, les hiérarchies du prix par logement moyen et du prix par m² moyen sont voisines (Cartes 11) mais le second est plus différencié que le premier (Graphiques 26). Cartes 11 : comparaison des prix par logement et des prix par m², 2008 Prix par logement moyen (k) Prix par m² moyen () Prix par logement (k) 2008 191 à 358 162 à 191 138 à 162 122 à 138 94 à 122 (18) (19) (20) (16) (21) Prix par m² (euros) 2008 2 360 à 6 640 1 910 à 2 360 1 510 à 1 910 1 310 à 1 510 920 à 1 310 (18) (18) (19) (17) (22) Graphiques 26 : comparaison des écarts types relatifs du prix par logement moyen et du prix par m² moyen Prix par logement moyen Prix par m² moyen Ecart type relatif de Y 70% 60% 50% 40% Ecart type relatif de Y 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 1990 30% 20% 10% 0% 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Dans la régression linéaire simple par rapport au revenu, le prix par logement moyen fournit un meilleur coefficient de détermination R² que le prix par m² moyen. C'est la raison pour laquelle nous avons privilégié le premier. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 68 sur 127 Lorsque l'on ajoute la température, la variable spécifique aux départements 06, 83 et 84, le caractère littoral et la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, les deux mesures du prix conduisent à des coefficients de détermination R² équivalents (Graphiques 27), mais l'erreur de prévision demeure plus élevée dans le cas du prix par m² moyen que dans celui du prix par logement moyen (Graphiques 28). Graphiques 27 : comparaison des coefficients de détermination R² des régressions du prix par logement moyen et du prix par m² moyen Régression du prix par logement moyen R² 1,00 0,90 0,80 0,70 Régresseurs Revenu par ménage Régression du prix par m² moyen R² 1,00 0,90 0,80 0,70 Régresseurs Revenu par ménage Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Ajout de la température 0,60 0,50 Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 0,10 0,00 1990 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 NB : dans la régression du prix par m² moyen, les contributions des différents régresseurs, au fur et à mesure qu'ils sont ajoutés, dépendent moins de l'année considérée (que dans la régression du prix par logement moyen). La contribution de la proportion de logements occupés par le propriétaire ressort particulièrement élevée, mais est très sensible aux choix des autres régresseurs. Par exemple, elle diminue fortement si l'on remplace le caractère littoral par la surface par logement (qui est très corrélée avec la proportion de logements occupés par leur propriétaire : R=0,75 à 0,81). Graphiques 28 : comparaison des erreurs relatives de prévision des régressions du prix par logement moyen et du prix par m² moyen Régression du prix par logement moyen Régression du prix par m² moyen 40% 35% 30% 25% 20% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) 40% 35% 30% 25% 20% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) 15% 10% 5% 0% 1990 15% 10% 5% 2000 2010 2020 0% 1990 2000 2010 2020 NB : EMP(Y ;X1) est l'erreur de prévision de la régression par rapport au seul revenu par ménage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 69 sur 127 Annexe 2. Résidences secondaires Nous présentons ici quelques résultats relatifs aux résidences secondaires. Tant la proportion de résidences secondaires (Carte 12) que la variation dans le temps de leur nombre (Carte 13) ont été très différenciées d'un département à l'autre. La variation a été particulièrement différenciée dans les départements où la proportion de résidences secondaires est faible (Graphique 29). Néanmoins, la hiérarchie des proportions de résidences secondaires a été assez stable dans le temps (Graphique 30). La variation du nombre de résidences secondaires a été très peu corrélée avec celle du nombre de logements total (Graphiques 31). Carte 12 : proportion de résidences secondaires en 2008 Proportion de RS 2008 0,119 à 0,396 (30) 0,06 à 0,119 (32) 0,015 à 0,06 (32) Variation du % de RS 1997-2015 0,0082 à 0,0328 (30) 0,0022 à 0,0082 (32) -0,0142 à 0,0022 (32) Source : CGEDD d'après Filocom. Carte 13 : variation du nombre de résidences secondaires de 1997 à 2015 Variation du % de RS 1997-2015 0,0082 à 0,0328 (30) 0,0022 à 0,0082 (32) -0,0142 à 0,0022 (32) Source : CGEDD d'après Filocom. Graphique 29 : variation annuelle moyenne du nombre de résidences secondaires de 1994 à 2018 en fonction de la proportion de résidences secondaires en 2008 3% 93 y = 0,01x + 0,00 R² = 0,01 2% 57 92 94 59 31 84 32 16 40 56 64 17 74 65 67 85 88 24 50 22 68 62 33 2675 29 11 47 90 12 15 46 52 54 30 86 82 23 69 44 53 35 9578 13 79 09 14 06 76 19 34 66 07 91 63 21 87 83 51 71 80 38 36 37 81 39 61 4908 25 70 5% 03 10% 15% 25% 58 43 20% 01 18 55 10 72 27 41 6042 45 89 28 77 02 1% 73 05 48 04 0% 0% 30% 35% 40% -1% -2% Source : CGEDD d'après Filocom. Variations logarithmiques. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 70 sur 127 Graphique 30 : proportion de résidences secondaires en 2015 en fonction de la proportion de résidences secondaires en 1995 40% 35% Proportion de résidences secondaires en 2015 en fonction de la proportion de résidences secondaires en 1995 05 30% 73 48 04 25% 23 15 17 46 65 56 14 12 40 07 43 34 22 58 19 89 66 09 11 74 85 83 06 20% 15% 24 50 30 64 29 10% 5% 36 61 39 75 44 32 41 88 63 87 52 3370 18 84 26 80 38 71 16 03 81 27 28 35 82 6286 5321 01 79 55 4737 10 45 72 92 76 25 31 42 08 77 13 02 60 94 7851 67 57 68 49 939069 9591 5954 0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% Source : CGEDD d'après Filocom. Graphiques 31 : Variation annuelle moyenne du nombre de résidences secondaires en fonction de celle du nombre de logements 1994-2018 4,0% 3,5% 3,0% 93 2000-2015 4,0% 3,5% y = 0,67x - 0,00 R² = 0,09 3,0% 2,5% 2,0% 92 94 59 16 84 32 40 64 56 17 74 65 85 22 67 50 62 24 68 73 26 33 29 11 47 46 12 90 05 30 82 44 35 53 86 14 95 09 48 79 13 69 34 66 07 63 91 21 0483 80 37 81 38 49 25 1,0% 1,5% 01 92 93 59 y = 0,62x + 0,00 R² = 0,06 84 31 2,5% 2,0% 57 94 95 16 75 57 1,5% 1,0% 75 88 1,5% 31 1,0% 0,5% 0,0% 0,0% -0,5% -1,0% -1,5% 52 23 58 54 78 76 19 06 87 51 36 71 61 39 08 70 0,5% 03 43 18 55 10 72 41 42 60 45 89 28 02 15 0,5% 0,0% 2,0% 0,0% -0,5% -1,0% 52 23 36 0803 56 32 33 17 50 22 78 62 79 24 26 65 29 12 91 68 47 86 54 46 73 11 53 30 35 88 76 44 05 06 21 90 14 87 63 15 49 51 66 38 19 09 34 8307 37 48 80 04 81 61 39 71 70 43 69 67 13 64 40 82 74 85 58 0,5% 18 55 42 89 02 25 1,0% 10 72 60 45 01 1,5% 2,0% 27 77 28 41 27 77 -1,5% Source : CGEDD d'après Filocom, Sitadel, Insee. NB : variations logarithmiques. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 71 sur 127 Annexe 3. Variante logarithmique de la régression du niveau du prix des logements Dans cette annexe nous considérons dans la régression non le prix moyen des logements et le revenu par ménage, mais leur logarithme (modèle mixte A, par opposition au modèle B, linéaire cf. § 2.1). Le Tableau 2, les Graphiques 6 et les Graphiques 7 du modèle linéaire deviennent, dans ce modèle mixte, respectivement le Tableau 23, les Graphiques 32 et les Graphiques 33 ci-après. Les coefficients de détermination R² sont un peu plus faibles que dans le modèle linaire. Les pentes des régresseurs autres que le revenu peuvent être interprétées comme des pourcentages du prix. On lit ainsi dans le Tableau 23 que, à autres régresseurs identiques (et notamment à revenu moyen dans le département identique), le prix des logements est: - plus élevé de 2 % dans les années 1990, puis de 4 à 5 %, dans des départements où la température est plus élevée d'un degré, - plus élevé d'environ 30 % avant 2004, puis d'environ 20 %, dans les départements 06, 83 et 84, - plus élevé de 5 % avant 2004 (avec une fiabilité faible) puis de 10 % à partir de 2005 dans les départements littoraux, - moins élevé de 0,4 % en 2010, 0,6 % de 2011 à 2013 puis 0,7 % à partir de 2014 lorsque la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire augmente de 1 point. Encadré : notations dans les tableaux et graphiques Ymoy non pondéré : moyenne non pondérée des prix moyens des logements dans les différents départements, en milliers d'euros. % RP P Filo : proportion de logements occupés à titre de résidence principale par leur propriétaire m : pentes des régresseurs (en rouge lorsque le T de Student est >2). T et T Stud : T de Student (en gras lorsqu'il est >2). C : constante de la régression. R²(Y, X1) : R² de la régression par rapport au premier régresseur (revenu par ménage). EMP : erreur moyenne de prévision, égale à l'écart type du résidu. Ecart type résidu (Y, X1) et EMP(Y, X1) : erreur moyenne de prévision, égale à l'écart type du résidu de la régression par rapport au premier régresseur (revenu par ménage). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 72 sur 127 Tableau 23 : comme le Tableau 2 mais dans le modèle mixte A (c'est-à-dire en considérant non le prix des logements et le revenu mais leur logarithme) Log de Y et X1? oui Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= Dummy 06 83 84 X4= DEPlittoral X5= % RP P Filo Ymoy non pondéré 1994 64 Ecart type LNYm 31% R² 0,85 m/ REVmontant 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 65 29% 67 26% 68 26% 70 25% 76 24% 82 25% 87 25% 95 25% 104 26% 119 27% 136 27% 151 27% 160 27% 160 28% 149 27% 157 28% 162 30% 161 32% 159 32% 156 32% 156 33% 157 33% 160 34% 159 35% 2,1 0,87 0,88 0,89 0,89 0,89 0,88 0,86 0,86 0,84 0,85 0,87 0,88 0,89 0,89 0,90 0,91 0,92 0,92 0,93 0,93 0,92 0,92 0,91 0,91 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,6 1,6 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,8 1,9 2,0 2,0 2,0 2,1 2,1 2,1 2,2 2% 26% 3% -9% 0,81 0,06 11% 12% -2% 0,00 -2 23,2 2,2 3,7 1,2 0,4 m/ Température 2% m/ Dummy 06 83 84 3 3 % m/ DEPlittoral m/ % RP P Filo 2% -6% 0,79 0,06 12% 14% -2% 0,00 -3 21,4 2,0 4,1 0,5 0,3 1% 2% 25% 28% 5% -17% 0,82 0,07 9% 11% -2% 0,00 -2 24,5 1,9 4,1 2,0 1,0 5% 6% 0,79 0,10 9% 12% -3% 0,00 -2 25,3 3,4 5,0 2,2 0,4 2% 36% 4% 7% 0,78 0,11 9% 12% -3% 0,00 -2 25,2 2,5 6,5 2,0 0,5 2% 34% 4% 20% 0,78 0,10 8% 11% -3% 0,00 -1 24,8 2,6 6,2 1,9 1,3 2% 33% 4% 22% 0,76 0,12 9% 12% -3% 0,00 -1 23,2 3,4 5,7 1,9 1,3 3% 33% 4% 34% 0,74 0,12 9% 13% -3% 0,00 -1 22,0 3,5 5,4 1,8 2,0 3% 29% 6% 42% 0,72 0,14 10% 13% -4% 0,00 -2 21,3 4,3 4,7 2,2 2,3 4% 30% 6% 44% 0,69 0,15 11% 15% -4% 0,00 -2 19,6 4,4 4,3 2,2 2,2 5% 28% 9% 14% 0,66 0,18 11% 16% -5% 0,00 -2 19,5 5,3 4,0 3,1 0,7 5% 23% 10% -8% 0,66 0,20 10% 16% -6% 0,00 -1 20,6 6,3 3,5 3,8 0,4 5% 22% 11% -17% 0,69 0,19 10% 15% -6% 0,00 -1 21,8 5,9 3,5 4,4 0,9 4% 24% 11% -30% 0,69 0,19 10% 15% -6% 0,00 -1 22,3 5,7 3,9 4,4 1,7 4% 25% 12% -32% 0,69 0,20 9% 16% -6% 0,00 -1 23,0 5,8 4,2 4,8 1,8 4% 23% 11% -32% 0,72 0,19 9% 15% -6% 0,00 -1 24,8 6,1 4,1 4,8 1,9 4% 23% 11% -4 0 % 0,74 0,16 9% 14% -6% 0,00 -2 25,4 5,4 3,9 4,8 2,4 4% 22% 11% -5 7 % 0,75 0,17 9% 15% -6% 0,00 -2 26,7 5,8 3,7 4,8 3,3 5% 19% 12% -6 0 % 0,75 0,17 9% 16% -7% 0,00 -2 27,7 6,6 3,3 4,9 3,4 5% 17% 11% -6 4 % 0,76 0,17 9% 16% -7% 0,00 -2 28,6 6,9 3,0 4,9 3,8 5% 18% 12% -7 2 % 0,75 0,18 9% 16% -7% 0,00 -3 28,6 6,8 3,0 5,2 4,2 5% 18% 11% -7 7 % 0,75 0,17 9% 17% -7% 0,00 -3 27,8 6,8 2,9 4,6 4,3 5% 18% 12% -7 3 % 0,74 0,18 10% 17% -7% 0,00 -3 27,1 6,6 2,9 4,9 4,0 5% 16% 14% -7 7 % 0,72 0,19 10% 18% -8% 0,00 -3 25,6 6,5 2,4 5,3 3,9 6% 14% 16% -6 7 % 0,71 0,19 11% 19% -8% 0,00 -3 24,6 6,6 2,0 5,5 3,2 Ne pas effacer cet encadré R²( Y, X1) Nbvar 5 Gain de R² =R²- R²(Y;X1) Ybis LNPrixmoymontant Ecart type résidu rel X1bis LNREVmontant (Ecart type résidu rel (Y;X1)) Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. Dummy 06 83 84 Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. % RP P Filo X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température 1994 Prixmoymontant 0,89 Température -0,04 Dummy 06 83 84 0,02 DEPlittoral -0,10 % RP P Filo -0,14 Prixmoymontant 0,14 Dummy 06 83 84 0,40 DEPlittoral % RP P Filo Prixmoymontant DEPlittoral % RP P Filo Prixmoymontant % RP P Filo Prixmoymontant 0,35 -0,15 0,24 0,19 -0,23 0,00 -0,06 -0,20 1995 0,90 -0,05 0,01 -0,11 -0,14 0,14 0,40 0,35 -0,16 0,22 0,19 -0,23 0,01 -0,06 -0,20 1996 0,90 -0,06 0,00 -0,12 -0,13 0,13 0,40 0,35 -0,16 0,22 0,19 -0,23 0,03 -0,06 -0,22 1997 0,89 -0,06 0,00 -0,12 -0,14 0,19 0,40 0,35 -0,17 0,26 0,19 -0,23 0,06 -0,07 -0,19 1998 0,88 -0,07 -0,01 -0,11 -0,14 0,16 0,40 0,35 -0,17 0,30 0,19 -0,23 0,05 -0,07 -0,19 1999 0,88 -0,06 0,01 -0,11 -0,16 0,17 0,40 0,35 -0,17 0,30 0,19 -0,23 0,06 -0,07 -0,18 2000 0,87 -0,05 0,02 -0,10 -0,16 0,22 0,40 0,35 -0,18 0,32 0,19 -0,23 0,08 -0,07 -0,18 2001 0,86 -0,03 0,03 -0,09 -0,17 0,23 0,40 0,35 -0,18 0,32 0,19 -0,23 0,09 -0,08 -0,15 2002 0,85 -0,02 0,04 -0,09 -0,17 0,28 0,40 0,35 -0,19 0,31 0,19 -0,23 0,12 -0,08 -0,14 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0,83 0,81 0,81 0,83 0,83 0,83 0,85 0,86 0,86 0,87 0,87 0,87 0,87 0,86 0,85 0,84 -0,01 0,00 0,01 0,02 0,02 0,02 0,02 0,03 0,02 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04 0,04 0,05 0,05 0,05 0,05 0,06 0,06 0,06 0,06 0,05 0,05 0,04 0,04 0,03 0,03 -0,08 -0,08 -0,07 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,07 -0,07 -0,07 -0,07 -0,07 -0,17 -0,17 -0,16 -0,17 -0,17 -0,17 -0,18 -0,19 -0,19 -0,19 -0,19 -0,20 -0,20 -0,21 -0,21 -0,21 0,31 0,37 0,41 0,40 0,39 0,39 0,38 0,36 0,36 0,36 0,36 0,35 0,35 0,35 0,36 0,37 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,35 -0,19 0,32 0,19 -0,22 0,13 -0,09 -0,14 0,35 -0,20 0,34 0,19 -0,23 0,20 -0,09 -0,21 0,35 -0,20 0,34 0,19 -0,23 0,23 -0,10 -0,26 0,35 -0,21 0,33 0,19 -0,23 0,24 -0,11 -0,28 0,35 -0,21 0,34 0,19 -0,23 0,23 -0,12 -0,31 0,35 -0,22 0,35 0,19 -0,23 0,25 -0,12 -0,31 0,35 -0,22 0,34 0,19 -0,23 0,24 -0,13 -0,32 0,35 -0,23 0,32 0,19 -0,23 0,22 -0,13 -0,34 0,35 -0,23 0,31 0,19 -0,23 0,22 -0,14 -0,37 0,35 -0,23 0,30 0,19 -0,23 0,22 -0,15 -0,37 0,35 -0,22 0,29 0,19 -0,23 0,21 -0,15 -0,38 0,35 -0,22 0,29 0,19 -0,23 0,22 -0,15 -0,39 0,35 -0,22 0,28 0,19 -0,23 0,21 -0,15 -0,40 0,35 -0,22 0,28 0,19 -0,23 0,22 -0,16 -0,40 0,35 -0,22 0,27 0,19 -0,23 0,24 -0,16 -0,40 0,35 -0,22 0,26 0,19 -0,23 0,26 -0,16 -0,39 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température Dummy 06 83 84 X3X4 Dummy 06 83 84 X3X5 Dummy 06 83 84 DEPlittoral X4X5 DEPlittoral % RP P Filo Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 73 sur 127 Graphiques 32 : comme les Graphiques 6 mais dans le modèle mixte A (c'est-à-dire en considérant non le prix des logements et le revenu mais leur logarithme) 1,00 40% 0,95 0,90 0,85 R² 35% 30% 25% 20% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) 0 1990 -1 -1 C 2000 2010 2020 0,80 0,75 -2 -2 -3 15% 10% R² R²( Y, X1) 0,70 0,65 1990 2,5 5% -3 2000 2010 2020 m T -4 2000 2010 2020 m T 0% 1990 7% m/ REVmontant 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 1990 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m/ Température 6% 5% m/ Dummy 06 83 84 40% 30% 4% 3% 2% 1% 0% 1990 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 20% 10% 0% 1990 2000 2010 2020 2000 2010 2020 m T 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 1,00 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 Corrélns croisées m/ DEPlittoral 20% 15% 10% m/ % RP P Filo 2000 X1X3 X2X4 X4X5 2010 X1X4 X2X5 2020 5% X1X2 X2X3 X3X5 X1X5 X3X4 0% 1990 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 60% 40% 20% 0% -20%1990 -40% -60% -80% -100% 2000 2010 20 18 16 14 12 2020 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 74 sur 127 Graphiques 33 : comme les Graphiques 7 mais dans le modèle mixte A (c'est-à-dire en considérant non le prix des logements et le revenu mais leur logarithme) Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 93 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 93 1994 53 32 46 15 173574 30 56 24 93 82 50 57 22 64 47 90 01 613421 8751 438114 84 9278 0740 120576 67 77 0444 39 95 486225 68 94 75 59 54 7173 31 86 8837 72 29 0349 33 6983 06 26 41 85 45 10 42 50 38 23 368927 60 100 91 150 16 13 79 65 55 02 58 70 80 08 0963 18 52 28 19 11 66 2000 2003 2006 2012 93 2430 62 17 94 3260 56 59 37 0846 84 4382 95 26 27 49 64 07 69 02057377 57 44 488151 01 83 61 76 8841 38 33 4785 7022 67 91 54 12 45 7925 1374 78 92 50 650 35 7228 1516 14 42 0390 40 09821 200 19 63 86 29 11 52896634 400 87 71 10 04 2353 31 3639 06 55 58 68 18 2015 2018 0,30 0,20 0,10 0,00 -0,10 0 -0,20 0,30 0,20 0,10 0,00 200 -0,10 0 -0,20 -0,30 57 46 30 3293 01 17 07 82 24 64 90 4737 62 485056 74 49 60 1222 35 84 085451 76 4381 2767 94 05 5944 042638 77 52 1413 87 40 15882545 83 86 7173 68 23 61734 33 95 06 9278 5322169 39 6541 31 70 29 42 100 50 19 28 91 150 75 200 89 85 16 79 02 03 80 58 10 1163 66 55 36 0918 0,20 0,10 0,00 250 -0,10 0 -0,20 -0,30 -0,30 -0,40 -0,50 57 30 93 46 32 432417 01 82 6226 84 0847 6474 90 56 48 703744 94 54 4013 49 22 35 15505160 83 59 69 81 38 520727 04 887645 92 75 0273 16 12 3433 77 61 14 67 95 71 21 68 53 87 28 86 41 78 72 0589 31 100 200 4285 5839 5525 80 19 65 0910 0379 63 91 06 11 29 2336 18 66 0,20 0,10 0,00 300 -0,10 0 -0,20 -0,30 93 3217 46 60 74 82 01 48243064 73 436256 84 07 5726 47 27 024938 94 59 37 81 4077 1505284495 83 22 085451 69 04 76 9085 13 89 35 41 5014 0925 673391 61 21 70 66 53 45 78 87 92 42 71 12 10072 6831 300 8811 200 23 19 86 39 10 03 80 5265 5816 55 29 06 3663 34 79 18 0,20 0,10 0,00 400 75 500 -0,10 0 -0,20 -0,30 0,10 0,00 600 -0,10 0 -0,20 -0,30 75 6237 59 8130 95 94 32 6084 82 17 0824 26 64 05 73 4846564477 70 49 02 27 69 43 54 67 33 8841 38 01 28 57 4785 727635 0907 40 4245 612251 91 83 80 8621 1229 65 1589 14 74 78 87 04 53 71 031625 200 36 11 31 10050 34 13 300 10 1863 79 39 06 5219 66 55 90 68 58 23 0,10 0,00 92 400 500 -0,10 0 -0,20 -0,30 62 60 94 07 84 59 082437 1769 32 30 95 2767 33 43 05 3864 02 49 73 7082 56 40 88 8126 44 48 465135 77 83 28 095485 4221 037245 0191 76 614157 22 108014 63 47 71 89 86 65 8704 79 53 12 25 100 50 6831 13 74 78 400 92 500 300 18 29 36 39 34 52 16 200 55 11 5819 06 66 15 90 23 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 75 sur 127 Annexe 4. Variantes pour le cinquième régresseur dans la régression du niveau du prix des logements Nous qualifierons « régresseurs de base » les quatre régresseurs : - revenu par ménage, - température, - variable spécifique aux départements 06, 83 et 84, - et le caractère littoral. Nous avons vu au § 2.4 que lorsqu'on ajoute à ces quatre régresseurs un cinquième régresseur, la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, il ressort significatif (au sens du T de Student >2) avec un coefficient stable sur une période de plusieurs années (2006-2018) (Tableau 2 et Graphiques 6). Nous examinons ici quelques variantes dans le choix du cinquième régresseur. D'autres régresseurs ressortent non significatifs, ou avec un coefficient peu stable dans le temps, notamment parce qu'ils sont colinéaires avec les régresseurs de base. Les Graphiques 34 et les graphiques analogues qui suivent indiquent l'effet de l'ajout du cinquième régresseur sur le coefficient de détermination R² et sur l'erreur moyenne de prévision (en milliers d'euros), son coefficient (m) et le T de Student correspondant. La valeur du T de Student est également indiquée (le résultat est considéré comme non significatif lors le T de Student est <2). A. Caractéristiques du parc a) Localisation La densité de population28 ressort significative à partir de 2009. Son effet est voisin de celui de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale, avec laquelle elle est corrélée (R=-0,48 à -0,50). Elle est cependant sensiblement colinéaire avec le revenu par ménage (R =0,54 à 0,65) alors que la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale est peu colinéaire avec les quatre régresseurs de base (R <0,25). En revanche, la localisation urbaine ou rurale du parc29 améliore peu le coefficient de détermination R² et ne ressort significative (au sens du T de Student>2) que sur les toutes dernières années de la période, et la distance au centre de l'agglomération des logements vendus dans l'année ne ressort pas significative. Graphiques 34 : ajout de la densité de population Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,8 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 0,6 2000 2010 2020 0,4 0,2 4 2 2000 2010 2020 0,0 1990 -0,2 0 2000 2010 2020 -4,00 28 29 Population divisée par la surface. Mesurée par la proportion des logements du département situés en zone urbaine ou rurale. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 76 sur 127 Graphiques 35 : ajout du caractère urbain du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 30,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 20,0 2000 2010 2020 10,0 4 0,0 1990 2000 2010 2020 2 0 -10,0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 36 : ajout du caractère rural du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 10,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 2000 2010 2020 0,0 1990 -10,0 -20,0 -30,0 -40,0 -50,0 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 37 : ajout de la distance au centre de l'agglomération des logements vendus dans l'année Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,1 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 0,1 6 0,0 1990 -0,1 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 La criminalité30 dans le département ressort non significative avant 2009, puis significative à partir de 2009, avec un coefficient positif (Graphiques 38). Cette variable est très colinéaire avec le revenu par ménage (R=0,57 à 0,61) et, à un moindre degré, avec la température (R=0,34 à 0,44). La régression simple du prix des logements par rapport à la criminalité conduit par ailleurs à un R élevé (= 0,61 à 0,78) avec une pente significativement positive. L'effet négatif de la criminalité sur le prix des logements toutes choses égales par ailleurs (dont il est difficile de douter) ne peut donc pas être mis en évidence par nos régressions, illustration de ce que corrélation n'est pas causalité. 30 Nombre de crimes et délits par habitant. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 77 sur 127 Graphiques 38: ajout de la criminalité Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 1500,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 1000,0 2000 2010 2020 500,0 4 0,0 1990 2000 2010 2020 2 0 -500,0 2000 2010 2020 -4,00 b) Taille et type des logements L'ajout de la surface par logement augmente peu le coefficient de détermination R², et sa pente est négative de 2010 à 2018, contrairement à ce que l'on attendrait (Graphiques 39). Cela peut s'expliquer par la forte colinéarité de la surface par logement avec le revenu par ménage (R=-0,44 à 0,54 selon l'année), qui elle-même reflète la forte corrélation du caractère urbain du département (mesuré par la proportion du parc situé en zone urbaine) avec ces deux variables (R=0,63 à 0,70 avec le revenu par ménage et R=-0,57 à -0,68 avec le caractère urbain). L'ajout de la proportion d'appartements (Graphiques 39) améliore significativement les résultats de la régression à partir de 2009, mais moins cependant que la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire. Graphiques 39 : ajout de la surface moyenne par logement Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 1,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 0,5 2000 2010 2020 0,0 1990 -0,5 -1,0 2000 2010 2020 4 2 0 -3,00 2000 2010 2020 -4,00 -1,5 Graphiques 40 : ajout de la proportion d'appartements Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 100,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 80,000 2000 2010 2020 60,000 40,000 20,000 0,000 -20,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 78 sur 127 B. Caractéristiques de la population, des acheteurs et des vendeurs a) Revenus Au-delà du revenu moyen retracé par le premier régresseur, on peut prendre en compte d'autres dimensions du revenu. Le revenu par ménage dans les départements voisins (Graphiques 41) ressort significatif pour les années postérieures à 2006. Il réduit notamment le résidu du département 93. Graphiques 41 : ajout du revenu par ménage dans les départements voisins Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 3,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 2,5 2000 2010 2020 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 1990 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 L'ajout du coefficient de Gini31 (d'autant plus élevé que la distribution des revenus est inégalitaire) influe significativement sur le résultat à partir de 2008, avec un coefficient positif. Graphique 42 : ajout du coefficient de Gini Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 500,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 A contrario, la part des salaires dans le revenu32 ne ressort pas significative. Nous avons retenu le coefficient de Gini pour l'année 2014. Nous avons donc supposé que la variation dans le temps de ce coefficient a peu d'effet sur le résultat. 31 Nous avons retenu la part des salaires dans le revenu pour l'année 2014. Nous avons donc supposé que la variation dans le temps de ce coefficient a peu d'effet sur le résultat. 32 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 79 sur 127 Graphique 43 : ajout de la part des salaires dans le revenu Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 60,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 40,000 20,000 2000 2010 2020 0,000 -20,0001990 -40,000 -60,000 -80,000 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Par ailleurs, le revenu moyen des 25-55 ans n'est pas un meilleur régresseur que le revenu moyen de l'ensemble des ménages (cf. § 2.3). Le taux de chômage améliore très peu le coefficient de détermination R² et ressort non significatif ou faiblement significatif. Par ailleurs, remplacer dans la régression le revenu par ménage par le taux de chômage détériore fortement les résultats (R² compris entre 0,13 et 0,37). Graphique 44 : effet de l'ajout du taux de chômage Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 300,000 2000 2010 2020 200,000 100,000 0,000 1990 -100,000 -200,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 b) Âge L'âge moyen de l'acheteur ou du vendeur ne ressortent pas significatifs (Graphiques 45 et Graphiques 46). De même, la proportion des différentes tranches d'âge (20-44 ans, ou plus de 65 ans) parmi les ménages du département33 ne ressort pas significative (Graphiques 47 et Graphiques 48), alors même que les ménages de moins de 45 ans sont davantage acheteurs, et les ménages de 65 ans et plus sont davantage vendeurs, que la moyenne. 33 Nous considérons l'âge de la personne de référence du ménage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 80 sur 127 Graphiques 45 : ajout de l'âge moyen de l'acheteur Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 2,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 1,500 2000 2010 2020 1,000 0,500 0,000 1990 -0,500 -1,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 46 : ajout de l'âge moyen du vendeur Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 1,500 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 1,000 2000 2010 2020 0,500 0,000 1990 -0,500 4 2000 2010 2020 2 0 -1,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 47 : ajout de la proportion de 20-44 ans dans la population Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 2000 2010 2020 50,000 0,000 1990 -50,000 4 2000 2010 2020 2 0 -100,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 48 : ajout de la proportion de 65 ans et plus dans la population Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 50,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 0,000 1990 -50,000 2000 2010 2020 6 4 -100,000 2 0 -150,000 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 81 sur 127 c) Situation familiale Le nombre de personnes par ménage dans le département ressort significatif à partir du milieu des années 2000 (Graphiques 49). Il améliore cependant assez peu le coefficient de détermination R². L'interprétation de son coefficient est délicate. Le taux de divorce34 ne ressort pas significatif (Graphiques 50). Graphiques 49 : ajout du nombre de personnes par ménage Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 600,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 500,000 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 50 : ajout du taux de divorce Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 10000,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 5000,000 2000 2010 2020 0,000 1990 -5000,000 2000 2010 2020 4 2 0 -10000,000 2000 2010 2020 -4,00 d) Résidence et nationalité NB : l'Annexe 5, qui présente des résultats relatifs à la nationalité dans la régression de la variation du prix des logements (par opposition à la régression du niveau du prix des logements abordée ici), contient quelques statistiques descriptives sur la nationalité et la résidence. La proportion des acheteurs qui résident dans le département du bien ressort souvent significative, mais améliore assez peu le coefficient de détermination R² (Graphiques 51). Une forte proportion d'acheteurs résidant dans le département est associée, toutes choses égales par ailleurs, à un prix moins élevé. 34 Nombre de divorces prononcés dans l'année en proportion de la population. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 82 sur 127 Graphiques 51 : ajout de la proportion des acheteurs qui réside dans le département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,000 1990 m T de Student Valeur 2 du T de Student 2000 2010 2020 10 8 6 -20,000 2000 2010 2020 -40,000 4 -60,000 2 0 -80,000 2000 2010 2020 -4,00 La proportion d'étrangers peut être considérée soit parmi la population du département, soit parmi les ménages, acheteurs et vendeurs, qui prennent part à des transactions de logements dans le département. Dans ce cas, nous la considérons soit « brute » (uniquement parmi les acheteurs) soit nette des reventes (proportion d'étrangers parmi les acheteurs moins proportion d'étrangers parmi les vendeurs). On peut également distinguer, parmi les acheteurs et les vendeurs, les étrangers résidents et non résidents. Néanmoins nous n'avons pour l'instant constitué ces séries que pour les années antérieures à 2010 (nous prévoyons de prolonger ultérieurement ces séries à 2018). On peut enfin distinguer les étrangers « riches » et « pauvres », selon le Produit intérieur brut (PIB) par habitant de leur pays d'origine. Nous avons choisi un seuil de PIB par habitant en 2010 de 23000 euros, niveau légèrement supérieur à celui du Portugal (22 539 euros par habitant). Cette distinction recouvre largement la distinction entre résidents et non résidents, la plupart des étrangers résidents provenant de pays « pauvres » (pays africains, Turquie, Portugal, etc.), mais pas totalement : avec un tel seuil les Etats-Unis et la plupart des pays d'Europe de l'ouest sont considérés comme « riches », ainsi que le Qatar (70 306 euros par habitant), mais l'Arabie Saoudite (19 260 euros par habitant) ne l'est pas. a) Proportion d'étrangers parmi les acheteurs et les vendeurs A partir du milieu des années 2000, une proportion élevée d'étrangers ressortissants de pays « pauvres » parmi les acheteurs (brute ou nette des reventes) est concomitante avec un prix plus élevé (toutes choses égales par ailleurs) (Graphiques 52 et Graphiques 53). Le coefficient de détermination R² est néanmoins peu augmenté. Il s'agit pour l'essentiel d'une immigration de maind'oeuvre résidente. La proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs (brute ou nette des reventes) ressort peu significative (Graphiques 54 et Graphiques 55). Néanmoins, la proportion brute est colinéaire avec la variable muette spécifique aux départements 06, 83 et 84 de 1994 à 2001 (R=0,42 à 0,50) et de 2007 à 2018 (R=0,33 à 0,41), et la proportion nette est également colinéaire avec cette variable muette, sur la période 1994-2001 (R= 0,31 à 0,62). Nous avons donc calculé l'effet de l'ajout de ces régresseurs lorsque cette la variable muette est exclue de la régression. Il est prononcé sur les périodes où la colinéarité avec la variable muette est élevée (Graphiques 56 et Graphiques 57). Il s'agit en grande partie d'achats de résidences secondaires. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 83 sur 127 Graphiques 52: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « pauvres » parmi les acheteurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 500,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 53: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « pauvres » parmi les acheteurs, nette des reventes Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 800,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 600,000 2000 2010 2020 400,000 200,000 4 2 2000 2010 2020 0,000 1990 -200,000 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 54 : ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 2000 2010 2020 50,000 4 0,000 1990 2000 2010 2020 2 0 -50,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 55: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs, nette des reventes Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 200,000 2000 2010 2020 0,000 1990 -200,000 2000 2010 2020 4 2 0 -400,000 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 84 sur 127 Graphiques 56: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs, la variable spécifique aux départements 06, 83 et 84 ayant été exclue Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 200,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 150,000 2000 2010 2020 100,000 4 50,000 2 0 2000 2010 2020 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Graphiques 57 : ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs, nette des reventes, la variable spécifique aux départements 06, 83 et 84 ayant été exclue Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 200,000 2000 2010 2020 0,000 1990 -200,000 2000 2010 2020 4 2 0 -400,000 2000 2010 2020 -4,00 b) Proportion d'étrangers non résidents parmi les acheteurs et vendeurs (valable uniquement avant 2008) Ces agrégats ne ressortent pas significatifs, sauf très brièvement au milieu des années 1990 (Graphiques 58, Graphiques 59 et Graphiques 60). Graphiques 58 : ajout de la proportion d'étrangers non résidents parmi les acheteurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 250,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 200,000 2000 2010 2020 150,000 100,000 4 2 0 2000 2010 2020 50,000 -3,00 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 85 sur 127 Graphiques 59 : ajout de la proportion d'étrangers non résidents parmi les acheteurs, nette des reventes Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 300,000 2000 2010 2020 200,000 4 100,000 2 0 2000 2010 2020 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Graphiques 60: ajout de la proportion d'étrangers non résidents parmi les vendeurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 300,000 2000 2010 2020 200,000 4 100,000 2 0 2000 2010 2020 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 c) Proportion d'étrangers et de personnes d'origine étrangère dans la population A partir de 2005, la proportion de français de naissance ressort significative (Graphiques 61), une forte proportion de français de naissance étant concomitante avec à un prix plus faible toutes choses égales par ailleurs. Il en va de même, mais avec un signe opposé, pour la proportion de français par acquisition (Graphiques 62), pour la proportion de ressortissants du Maghreb et de Turcs (Graphiques 63) et pour la proportion de jeunes originaires du Maghreb, d'Afrique subsaharienne et de Turquie (Graphiques 64). En revanche, la proportion de Portugais ne ressort pas significative (Graphiques 65). Graphiques 61 : ajout de la proportion de français de naissance dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,000 1990 -50,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 2000 2010 2020 10 8 6 2000 2010 2020 -100,000 -150,000 -200,000 -250,000 -300,000 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 86 sur 127 Graphiques 62 : ajout de la proportion de français par acquisition dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 600,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 500,000 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 63 : ajout de la proportion de ressortissants du Maghreb et de turcs dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 1000,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 800,000 2000 2010 2020 600,000 400,000 4 2 0 2000 2010 2020 200,000 -3,00 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Graphiques 64 : ajout de la proportion de jeunes originaires du Maghreb, d'Afrique noire et de Turquie Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 100,000 6 50,000 4 2 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 0 2000 2010 2020 Graphiques 65 : ajout de la proportion de Portugais dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 1000,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 500,000 6 0,000 1990 -500,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 87 sur 127 C. Occupation du parc La proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire améliore significativement les résultats de la régression à partir de 2007 (cf. § 2.4), la pente du régresseur ressortant négative (Graphiques 66). L'ajout de la proportion de logements qui sont soit des résidences principales locatives privées soit des résidences secondaires a un effet significatif à partir de 2005, avec comme on pouvait l'attendre35 une pente de signe inverse de celui de la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, donc positive (Graphique 67). L'ajout des proportions de résidences principales locatives privées (Graphique 68), de résidences secondaires36 (Graphique 70) et de logements vacants (Graphique 71) n'a pas d'effet significatif. L'ajout de la proportion de résidences principales autres (c'est-à-dire surtout les logements sociaux et accessoirement les logements occupés à titre gratuit) n'a un effet significatif qu'à partir de 2010 (Graphique 69). Graphiques 66 : ajout de la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 50,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 2000 2010 2020 0,000 1990 -50,000 -100,000 -150,000 -200,000 -250,000 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 67: ajout de la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 100,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 80,000 2000 2010 2020 60,000 40,000 20,000 0,000 -20,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Puisque les achats de logements portent essentiellement sur des résidences principales occupées par le propriétaire ou locatives privées et des résidences secondaires. 35 On pourrait penser que l'effet de l'ajout de la proportion de résidences secondaires est masqué par ses colinéarités avec la variable muette spécifique aux départements 06, 83 et 84 et avec le caractère littoral, mais ces colinéarités sont faibles (R=0,15 à 0,17 pour la première et R=0,22 à 0,24 pour la seconde), si bien que si l'on ôte ces deux régresseurs de la régression, l'effet de l'ajout de la proportion de résidences secondaires demeure faible. 36 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 88 sur 127 Graphique 68: ajout de la proportion de résidences principales locatives privées Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 2000 2010 2020 50,000 0,000 1990 -50,000 4 2000 2010 2020 2 0 -100,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 69 : ajout de la proportion de résidences principales autres (essentiellement HLM) Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 200,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 150,000 2000 2010 2020 100,000 50,000 4 2 2000 2010 2020 0,000 1990 -50,000 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 70 : ajout de la proportion de résidences secondaires Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 80,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 60,000 2000 2010 2020 40,000 20,000 0,000 1990 -20,000 -40,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 71: ajout de la proportion de logements vacants Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 50,000 2000 2010 2020 0,000 -50,0001990 -100,000 -150,000 -200,000 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 89 sur 127 D. Régresseurs climatiques autres que la température Outre la température moyenne annuelle, nous avons testé le cumul des précipitations, le nombre d'heures d'insolation et le nombre de jours de gelée moyens annuels. Nous avons également testé : le nombre de jours où la température est supérieure à 16°, la température, les précipitations et l'insolation en juillet-août, le nombre de jours de gelée et de neige de décembre à mars, l'appartenance du département à une des zones climatiques définies par la réglementation thermique 2012 (H1a, H1b, ..., H3), en considérant successivement chaque zone climatique37. La température moyenne sur l'année est le régresseur qui améliore le plus le coefficient de détermination R². Le nombre de jours de neige améliore presque autant le coefficient de détermination R², mais est très colinéaire avec la température (R=-0,75). Une fois la température présente parmi les quatre « régresseurs de base », l'ajout d'autres régresseurs climatiques a peu d'effet. Nous avons tout d'abord considéré une variable égale à 1 si le département appartient à la zone H1a et 0 sinon, et nous avons pris cette variable comme cinquième régresseur. Puis nous avons fait de même pour chacune des autres zones climatiques. 37 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 90 sur 127 Annexe 5. Nationalité des acheteurs et de la population dans l'approche en variation Au d) du § B de l'Annexe 4, nous avons considéré la nationalité et l'origine dans l'approche en niveau. Nous les considérons ici dans l'approche en variation. Parmi les nombreux indicateurs relatifs à la nationalité38 susceptibles d'être introduits dans les régressions, nous nous sommes borné à examiner : la proportion d'achats et de ventes par les étrangers (§ A), la proportion d'habitants des diverses nationalités (§ B), la proportion de jeunes d'origine étrangère (§ C). A. Proportion d'achats par les étrangers Les étrangers qui achètent ou vendent des logements en France (Tableau 24) peuvent être répartis par nationalité et par lieu de résidence. Pour la résidence, il nous a manqué certaines informations, notamment à partir de 2010 ou 2015 selon le cas, et les calculs devront être vérifiés et complétés lorsque ces informations seront disponibles. Tableau 24 : achats et ventes de logements anciens par les étrangers résidents et non résidents, en % du nombre total de transactions M oy % du nb de transactions 9 4 - 9 9 Tous étrangers Dont britanniques Dont MATT Achats Dont autres Dont résidents Dont non résidents Tous étrangers Dont britanniques Dont MATT Ventes Dont autres Dont résidents Dont non résidents Tous étrangers 2,3% Dont britanniques Achats Dont MATT nets de Dont autres ventes Dont résidents Dont non résidents 2000 2002 2004 4,7% 5,8% 6,7% 0,8% 1,7% 2,4% 0,8% 0,9% 0,9% 3,0% 3,2% 3,3% 2,4% 2,7% 3,1% 2,2% 3,1% 3,5% 2,0% 2,6% 3,5% 0,3% 0,4% 0,6% 0,2% 0,2% 0,4% 1,5% 1,9% 2,4% 1,0% 1,2% 1,8% 1,0% 1,3% 1,6% 2,6% 3,3% 3,2% 0,5% 1,3% 1,8% 0,6% 0,7% 0,5% 1,5% 1,2% 0,9% 1,4% 1,5% 1,3% 1,2% 1,8% 1,9% 2006 6,0% 1,7% 0,9% 3,4% 3,1% 2,9% 3,6% 0,7% 0,4% 2,5% 1,9% 1,7% 2,4% 0,9% 0,5% 1,0% 1,2% 1,2% 2008 5,7% 1,2% 1,0% 3,6% 3,2% 2,5% 3,6% 0,8% 0,4% 2,4% 1,8% 1,7% 2,1% 0,4% 0,6% 1,2% 1,4% 0,7% 2010 2012 5,0% 5,6% 0,7% 0,7% 0,9% 1,1% 3,4% 3,7% 3,2% 3,7% 1,7% 1,8% 4,0% 4,7% 1,0% 1,0% 0,5% 0,8% 2,5% 2,9% 2,2% 2,8% 1,6% 1,9% 1,0% 0,8% -0,3% -0,3% 0,4% 0,3% 0,9% 0,8% 0,9% 0,9% 0,1% -0,1% 2014 5,2% 0,9% 0,8% 3,6% 3,4% 1,7% 4,1% 1,0% 0,5% 2,6% 2,2% 1,8% 1,2% -0,1% 0,3% 0,9% 1,2% 0,0% 2016 5,2% 0,9% 0,6% 3,7% 3,8% 0,9% 0,3% 2,6% 1,5% 0,1% 0,3% 1,1% Source : CGEDD d'après bases notariales. NB : à la date de rédaction du présent rapport, les données sur la résidence n'étaient temporairement pas disponibles pour 2016. Dans les régressions de l'approche n variation, nous utilisons les variations logarithmiques des variables. Dans les analyses qui suivent sur la nationalité, nous avons utilisé comme régresseur non pas le poids des diverses nationalités mais l'exponentielle de ce poids, afin que les variations utilisées soient les variations absolues (et non relatives) de ce poids. Par exemple, si le poids d'une nationalité passe de 1 % à 3 %, nous considérons dans les résultats une variation de 2 points (variation absolue) et non un triplement (variation relative). 38 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 91 sur 127 Leurs opérations sont très hétérogènes39 : en termes de profil du bien : localisation, prix, type (appartement ou maison) ; de profil de l'acheteur ou du vendeur : statut résident ou non, âge ; et de finalité : occupation comme résidence principale ou comme résidence secondaire (l'investissement locatif étant rare). les Britanniques, nombreux, qui sont généralement non résidents, et qui sont à l'origine de la forte augmentation de 2000 à 2004, puis de la diminution, des achats de logements, bruts ou nets des ventes, par des étrangers (tableau 71), les Marocains, les Algériens, les Tunisiens et les Turcs, qui ensemble représentent une fraction significative des achats et qui partagent plusieurs caractéristiques (statut résident, effectif significatif, prix inférieur à la moyenne), ce qui nous a conduit à les regrouper, sous le sigle « MATT ». Nous avons isolé deux groupes de nationalités très différenciés: - - Nous avons de plus distingué les étrangers ressortissants de pays dont le PIB par habitant en 2010 était inférieur à 23 000 $ (« pays pauvres ») ou supérieur à ce seuil (« pays riches »). Ce seuil est légèrement supérieur au PIB par habitant du Portugal en 2010 (22 539 $). Les étrangers résidents ayant immigré pour raison économique appartenaient donc principalement à la première catégorie. Nous avons enfin isolé les étrangers résidents et non résidents. La différenciation géographique des achats de ces catégories d'étrangers est particulièrement nette (Graphiques 72 et Graphiques 73). Il existe un certain recouvrement entre les acheteurs britanniques, les acheteurs étrangers ressortissants de pays riches et les acheteurs étrangers non résidents. Il existe de même un certain recouvrement entre les acheteurs MATT, les acheteurs étrangers ressortissants de pays pauvres et les acheteurs étrangers résidents, d'autre part. D'une manière générale, et sous réserve d'exceptions, les étrangers ressortissants de pays riches (et les britanniques en particulier) et les étrangers non résidents représentent une part importante des achats dans des départements ruraux alors que les étrangers ressortissants de pays pauvres (MATT en particulier) et les étrangers résidents représentent une part importante des achats dans de grands départements urbains, notamment en Ile-de-France hors Paris. Il existe quelques exceptions Graphiques 72: poids des Britanniques en fonction du poids des MATT, en % du montant des achats de logements anciens En 2004 30% 16 23 En 2012 12% 24 16 25% 20% 24 32 47 10% 46 8% 23 87 32 74 73 11 09 47 19 15% 10% 5% 0% 82 79 22 19 50 36 61 8 86 7 53 12 73 65 81 56 74 66 83 09 1711 06 01 14 85 71 29 64 58 0541 40 34 84 72 03 6249 88 481527 63 0430 37 31 89 21 10 80 18 75 28 357026333860 42 44 76 783913 94 43 59 07 51 55 456925 52 92 91 77 08 02 54 57 6% 4% 46 22 12 82 06 01 2% 5350 65 81 61 05 17 83 3466 04 79 84 67 68 90 95 93 0% 6% 86 56 15 64 36 68 4062 852631 58 30 14 75 33 29 4463803710 6991 350372782777 60 02 88 764167 51 8918 49 5207 70 71 94 92 25 43 55 42 59 54 08 3957 2138289045 13 48 95 93 0% 1% 2% 3% 4% 5% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% Source : CGEDD d'après bases notariales. Cf. Fauvet, L. « Les achats de logements en France par les étrangers », SESP en bref n°20, juillet 2007. 39 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 92 sur 127 Graphiques 73: poids des étrangers ressortissants de pays riches en fonction du poids des étrangers ressortissants de pays pauvres, en % du montant des achats de logements anciens En 2004 35% 30% 2324 16 46 32 47 En 2012 20% 18% 16% 14% 16 24 06 74 25% 20% 15% 10% 5% 0% 06 12% 10% 8% 6% 82 74 79 2283 01 36 73 5019 61 66 87 86 12 64 65 81 11 09 53 71 56 58 05 84 17 4004 14 34 75 85 26 48 57 68 29 5530 62 70 15 41 52 31 33 39 78 67 03 7249 6389 8813 0737 0854 60 18 35 76270228 92 802138 25 10 44 435969 45 9177 94 51 42 90 4% 2% 95 93 0% 14% 46 23 11 32 8483 87 58 73 47 04 09 68 82 19 30 34 12 71 66 75 05 0736 2257 81 26 5564 65 17 50 61 0888 40 79 13 56 5329 39 70 4878 62 86 032138 60 67 52 143125 69 15 33 92 8559 5154 28 3541802737 42 45 76 43 44 729018 10 49 63 02 89 01 77 91 94 95 93 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% Source : CGEDD d'après bases notariales. Graphiques 74: poids des étrangers non résidents en fonction du poids des étrangers résidents, en % du montant des achats de logements anciens En 2004 30% 20% 23 16 46 En 2009 06 18% 16% 14% 46 32 83 24 74 23 24 25% 20% 15% 32 74 82 06 47 12% 10% 8% 6% 10% 5% 0% 0% 83 22 36 1961 79 50 73 66 87 65 86 09 0411 64 58 56 53 05 7184 12 40 34 17 81 85 14 26 29 70 62 0330 15 52 55 48 75 68 7218 13 41 8 37 63 33 80490883157 67 3576212739 07 89 92 6078 54 43 5925 44 511069 45 91 77 94 38 4228 90 4% 2% 95 93 0% 16% 18% 16 09 11 73 82 84 64 1247 87 04 61 66 30 07 65 34 19 53 22 79 52 5026 40 08 4868 81 55 17 71 88 1556 3686 03 29 39 25 62 70 57 13 33 1437 31 21 59 60 10 69 18 38 8580494154 89 67 35 427 42 45 76 63 72 4 43 51 90 28 78 77 91 94 92 05 58 75 95 93 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% Source : CGEDD d'après bases notariales. Nous avons ajouté à la régression de référence un régresseur représentatif du niveau ou de la variation des achats (bruts ou nets des ventes) par les étrangers des divers groupes. Sur la période 1994-2000, les coefficients de ce régresseur ressortent souvent significatifs. Cela semble résulter de la localisation des étrangers. En effet, sur cette période, le prix des logements a moins augmenté en Ile-de-France et dans quelques zones de province que sur le reste du territoire, et ce phénomène n'est pas retracé par les régresseurs de notre régression de référence. Or dans ces zones les acheteurs étrangers ressortissants de pays pauvres sont surreprésentés et les acheteurs étrangers ressortissants de pays riches sont (sous réserve d'exceptions comme les Alpes-Maritimes) sous-représentés. Le coefficient du régresseur en niveau ressort donc négatif pour les MATT, les ressortissants de pays pauvres et les étrangers résidents et positif pour les britanniques, les étrangers ressortissants des pays riches et les étrangers résidents. Il ressort également significatif, et positif, pour l'ensemble des acheteurs étrangers. Il en va de même, généralement, si l'on considère le régresseur en variation. Ces corrélations résultent de corrélations avec une troisième variable (la distinction Ile-de-France / Province) et ne peuvent être interprétées en termes de causalité. Sur les périodes postérieures à 2000, les coefficients de ce régresseur sont en général non significatifs, et ils ne sont pas stables par rapport à la période considérée. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 93 sur 127 B. Proportion d'habitants de diverses nationalités Nous avons ici utilisé les résultats des recensements, interpolés ou extrapolés pour les années manquantes. Nous avons isolé trois groupes de nationalités distingués par les recensements et représentant chacun un effectif significatif : les Portugais (1,1 % de la population en 1990, 0,9 % en 1999, 0,8 % en 2006 et 0,8 % en 2014), les MATT définis comme ci-dessus (2,8 % de la population en 1990, 2,3 % en 1999, 2,1 % en 2006 et 2,0 % en 2014), et les Français par acquisition (3,1 % de la population en 1990, 4,0 % en 1999, 4,3 % en 2006 et 4,5 % en 2014). Graphique 75 : proportion d'habitants de nationalité portugaise en fonction de la proportion de la population de nationalité MATT 1999 4% 92 3% 76 2% 46 91 3% 2014 4% 89 75 90 73 93 2% 46 43 89 76 45 92 75 91 93 61 43 87 39 58 69 17 3662 07 26 16 08 38 67 44 35 37 01 94 72 71 8649 18 31 66 7940 68 226523 63 04 52 41 77 45 10 56 24 85 1480 02 88 25 57 29 64 05 34 28 09 50 03 55 81 11 59 74 0630 15 78 53 12 27 21 47 32 19 70 13 33 51 82 83 42 60 54 48 0% 0% 1% 2% 3% 4% 1% 1% 84 0% 61 90 62 04 73 38 7258 8739 17 3644 6371 3126 67 69 94 80 35 07 08 30 22 164902 10 01 52 66 77 4064 37 29 18 7986 09 24 68 14 852303 05 56 55 81 28 25 41 65 57 15 32 70 11 8274 84 50 06 88 21 42 19 33 59 78 34 53 13 12 27 51 47 83 54 48 60 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 5% 6% 7% 8% 9% Graphique 76 : proportion de français de naissance en fonction de la proportion de français par acquisition 1999 100% 95% 90% 85% 80% 75% 2014 100% 95% 90% 66 85% 80% 75% 93 85 50 72 5679 22 35 15 53 29 17 4936 62 14 44 80 86 23 6116 58 432712 762403 8707 40 37 48 52 5505 881951 70 46 410218 28 33 21 63 81 39 0871 6432 5926 65 89 10 60 42 04 25 83 73 54 45 90 82 09 67 30 31 47 34 11 01 74 77 38 84 68 69 1357 78 91 06 92 95 94 75 1529 5056 8562 227980 5361 17 6 14 52 43 72 02 49 88 35 55 3 12 4407 70 23862718 5840 37 48 03 05 16 76 39 19 08 65 24 41 512881 46 332104 71 26 32 10 64 89 87 596383 25 7342 09 6011 54 82 30 47 38 3431 13 45 90 66 67 01 8457 68 69 74 06 78 77 91 92 75 95 94 70% 65% 60% 70% 65% 60% 93 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% Les proportions de portugais, de MATT et de français par acquisition sont particulièrement élevées en Ile-de-France. Sur la période 1994-2000, comme dans le cas de la nationalité des acheteurs, et pour la même raison (forte différenciation de la variation du prix des logements entre Ile-de-France et province pendant cette période) les coefficients du régresseur additionnel représentatif de la proportion de Portugais, de MATT et de français par acquisition ressortent souvent significatifs. En niveau ils sont négatifs. En variation, ils sont négatifs pour les nationalités MATT et les français par acquisition et positifs pour les Portugais (dont la proportion a nettement diminué pendant cette période). Comme dans le cas de la nationalité des acheteurs, ces corrélations ne peuvent être interprétées en termes de causalité. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 94 sur 127 C. Proportion de jeunes d'origine étrangère (Aubry & Tribalat, 2009)40 fournit la proportion de jeunes d'origine étrangère lors de chaque recensement 1990, 1999 et 2005. Sur cette période, la proportion de jeunes originaires du Maghreb, d'Afrique subsaharienne et de Turquie (que nous regrouperons sous le sigle « MANT ») est très différenciée selon le département : elle est plus élevée (et a augmenté davantage) en Ile-de-France et dans quelques autres départements qu'ailleurs. Nous n'avons pas actualisé ces données. Sur la période 1994-2005, il en ressort des résultats analogues à ceux obtenus si l'on considère la nationalité des acheteurs ou des habitants : pour les périodes commençant en 1994 ou en 1997, le coefficient du régresseur supplémentaire est significativement négatif, en raison de la différenciation géographique du régresseur, et généralement non significatif sur les autres périodes. D. En conclusion sur la nationalité des acheteurs et de la population Les achats par les étrangers et la présence d'étrangers dans la population sont parfois présentés comme un facteur déterminant des variations du prix des logements. Il convient de distinguer différentes catégories d'étrangers, selon qu'ils sont originaires de pays à fort ou faible PIB par habitant et selon qu'ils sont résidents ou non résidents. Les proportions de ces différentes catégories sont très variables selon que l'on considère les départements d'Ile-de-France et quelques autres grands départements d'une part et les départements ruraux d'autre part. Cela rend délicate l'interprétation des résultats. Sous cette réserve, et sous réserve d'exceptions localisées et temporaires dont nos régressions ne peuvent par nature rendre compte, les résultats ci-dessus ne mettent pas en évidence de corrélation significative entre l'évolution du prix des logements et la part des différentes catégories d'étrangers parmi les acheteurs et dans la population, au-delà de celle constatée dans la période 1994-2000, qui ne peut être interprétée en termes causaux. Bernard Aubry et Michèle Tribalat, « Les jeunes d'origine étrangère », revue Commentaire, n° 126, été 2009. 40 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 95 sur 127 Annexe 6. A. Restriction à des sélections de départements 96 96 99 99 101 102 107 107 113 120 Nous examinons ici comment les résultats sont modifiés lorsque le champ des régressions est restreint à des sélections de départements. Choix des sélections de départements a) b) Description des sélections Regroupement des sélections Ile-de-France et province Autres sélections de départements Ile-de-France et province Autres sélections de départements B. Approche en niveau a) b) C. Approche en variation a) b) D. En conclusion sur l'effet d'une restriction à une sélection de départements A. Choix des sélections de départements a) Description des sélections Nous avons examiné les sélections suivantes41 (NB : nous considérons les départements hors Corse et DOM). · · Distinction Ile-de-France / province Distinction selon le type urbain o les 30 départements les plus urbains42 : départements d'Ile-de-France hors Seine-et-Marne, et départements 06, 13, 21, 25, 31, 33, 34, 37, 42, 44, 45, 51, 54, 57, 59, 62, 66, 68, 69, 76, 83, 87, 90, et les 30 départements les plus ruraux43 : départements 04, 07, 09, 11, 12, 15, 16, 19, 23, 24, 27, 32, 36, 39, 40, 41, 43, 46, 48, 52, 53, 55, 58, 61, 70, 79, 82, 85, 86, 89. les 30 départements où les zones Scellier A et B1 représentent plus de 25 % des logements en 2009 (« barèmes les plus avantageux ») : départements d'Ile-deFrance et départements 06, 13, 17, 31, 33, 34, 35, 37, 38, 44, 45, 54, 59, 63, 64, 67, 69, 73, 74, 76, 83 et 84, o · Distinction selon le zonage A B1 B2 C des aides publiques o Nous avons conservé autant que possible les critères de sélection de la note de 2011, ce qui explique que les effectifs des tranches soient de 30, 32 ou 64 départements selon le cas. 41 Départements où la proportion de la population située dans une agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones littorales à vocation totalement touristique et zones de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique est la plus élevée. 42 Départements où la proportion de la population du département située en zone rurale ou semirurale. Est la plus élevée. 43 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 96 sur 127 o · o et les 64 départements restants (« barèmes les moins avantageux »). les 30 départements où le prix moyen des logements était le plus élevé en 2000 : départements d'Ile-de-France et départements 01, 06, 13, 27, 28, 31, 33, 35, 37, 38, 44, 45, 51, 57, 60, 64, 67, 68, 69, 74, 83, 84, et les 32 départements où le prix moyen des logements était le plus faible en 2000 : départements 02, 03, 04, 05, 08, 09, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 19, 23, 36, 42, 43, 48, 52, 53, 55, 58, 61, 63, 65, 66, 70, 71, 79, 80, 87, 88. les 30 départements où le revenu moyen par ménage était le plus élevé en 2000 (« 30 départements les plus riches ») : départements d'Ile-de-France hors SeineSt-Denis et départements 01, 06, 13, 21, 25, 27, 28, 31, 33, 35, 37, 38, 44, 45, 51, 60, 64, 67, 68, 69, 73, 74 et 90, et les 64 départements restants (« 64 départements les plus pauvres »). Distinction selon le prix moyen des logements o · Distinction selon le revenu par ménage o o Le Tableau 25 récapitule ces sélections. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 97 sur 127 Tableau 25 : sélections de départements France entière Département DEP Ain 01 Aisne 02 Allier 03 Alpes-de-Haute-Provence 04 Hautes-Alpes 05 Alpes-Maritimes 06 Ardèche 07 Ardennes 08 Ariège 09 Aube 10 Aude 11 Aveyron 12 Bouches-du-Rhône 13 Calvados 14 Cantal 15 Charentes 16 Charente-Maritime 17 Cher 18 Corrèze 19 Côte-d'Or 21 Côtes-d'Armor 22 Creuse 23 Dordogne 24 Doubs 25 Drôme 26 Eure 27 Eure-et-Loir 28 Finistère 29 Gard 30 Haute-Garonne 31 Gers 32 Gironde 33 Hérault 34 Ille-et-Vilaine 35 Indre 36 Indre-et-Loire 37 Isère 38 Jura 39 Landes 40 Loir-et-Cher 41 Loire 42 Haute-Loire 43 Loire-Atlantique 44 Loiret 45 Lot 46 Lot-et-Garonne 47 Lozère 48 Maine-et-Loire 49 Manche 50 Marne 51 Haute-Marne 52 Mayenne 53 Meurthe-et-Moselle 54 Meuse 55 Morbihan 56 Moselle 57 Nièvre 58 Nord 59 Oise 60 Orne 61 Pas-de-Calais 62 Puy-de-Dôme 63 Pyrénées-Atlantiques 64 Hautes-Pyrénées 65 Pyrénées-Orientales 66 Bas-Rhin 67 Haut-Rhin 68 Rhône 69 Haute-Saône 70 Saône-et-Loire 71 Sarthe 72 Savoie 73 Haute-Savoie 74 Paris 75 Seine-Maritime 76 Seine-et-Marne 77 Yvelines 78 Deux-Sèvres 79 Somme 80 Tarn 81 Tarn-et-Garonne 82 Var 83 Vaucluse 84 Vendée 85 Vienne 86 Haute-Vienne 87 Vosges 88 Yonne 89 Territoire de Belfort 90 Essonne 91 Hauts-de-Seine 92 Seine-Saint-Denis 93 Val-de-Marne 94 Val-d'Oise 95 Effectif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 94 Ile-de-France / province Revenu Prix moyen des imposable brut logements en 2000 par ménage 2000 30 plus 30 plus 30 plus 64 moins 30 plus 64 plus 30 plus 32 plus IdF Province urbains ruraux avantageux avantageux grands petits grands petits 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 86 30 30 30 64 30 64 30 32 Type urbain Zonage A B1 B2 C Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 98 sur 127 b) Regroupement des sélections Les différentes sélections de départements se recouvrent partiellement : les départements où le zonage des aides publiques est le plus avantageux, où le revenu par ménage est le plus élevé et où le prix des logements est le plus élevé, se recouvrent largement puisque d'une manière générale les prix des logements et les revenus sont bien corrélés dans l'espace, et les barèmes des aides publiques sont d'autant plus favorables dans une zone donnée que le prix des logements y est élevé ; de plus, ce sont souvent des départements urbains et les départements d'Ile-de-France en font généralement partie. Au vu de ces recouvrements, et surtout des résultats qui sont présentés plus loin, nous avons réparti ces sélections de départements autres que les sélections Ile-de-France et province en deux groupes (Tableau 26). Le groupe A contient les sélections des départements les plus urbains, où le zonage A B1 B2 C est le plus avantageux, où les revenus sont les plus élevés, où le prix des logements est le plus élevé. Ces sélections se recouvrent pour plus de moitié. Le groupe B contient les sélections des départements qui présentent les caractéristiques inverses. Tableau 26 : groupes de sélections Les plus urbains Groupe Zonage AB1B2C le plus avantageux A Revenus les plus élevés Prix les plus élevés Les plus ruraux Groupe Zonage AB1B2C le moins avantageux B Revenus les plus faibles Prix les plus bas B. Approche en niveau Les Graphiques 77 représentent, pour chaque sélection de départements, l'augmentation du coefficient de détermination R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs dans la régression de référence : revenu par ménage, température, proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale, caractère littoral, variable spécifique aux départements 06, 83 et 84. Pour certaines sélections, l'un ou l'autre des deux derniers régresseurs n'a pas lieu d'être (par exemple le caractère littoral en Ile-de-France, ou la spécificité des départements 06, 83 et 84 pour la sélection des départements où le prix est le plus faible). C'est la raison pour laquelle nous avons ajouté ces régresseurs en dernier (alors qu'au § 2 nous les avons ajoutés en troisième et quatrième position). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 99 sur 127 Graphiques 77 : augmentation du coefficient de détermination R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs dans la régression de référence, pour diverses sélections de départements Tous départements R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Ajout de la température AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 1995 2000 2005 2010 2015 2020 8 dépts d'Ile-de-France R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs 86 dépts de province R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Prixmoymontant REVmontant % RP P Filo Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire 0,20 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,10 0,00 1990 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDE distc NBPER Fi % achétrnP % achétrnP % popuMA Crimdélits % RP L Fi % RP autr Densité PluiejuilletSoleiljuillet 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 30 dépts les plus urbains R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage 30 dépts les plus ruraux R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 Ajout de la température 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire 0,40 Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh % achétrnPIBh % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres F Densité Pluiejuillet-aoû Soleiljuillet-aoû 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 100 sur 127 Graphiques 77 (suite) Zonage AB1B2C le plus avantageux (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Zonage AB1B2C le moins avantageux (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh> % achétrnPIBh> % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Fil Densité 0,10 0,00 1990 Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Revenu par ménage le plus élevé (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Revenu par ménage le moins élevé (64 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 0,10 0,00 1990 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh> % achétrnPIBh> % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Fil Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Prix moyen le plus élevé (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Prix moyen le plus faible (32 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh> % achétrnPIBh> % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Fil Densité 0,10 0,00 1990 Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 a) Ile-de-France et province En Ile-de-France, le revenu par ménage suffit à atteindre des coefficients de détermination R² voisins de 0,9. L'ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire, l'augmente encore44 (Tableau 28), et l'erreur de prévision n'est que de 2 % à 3 % à partir de 2005. L'ajout de la température comme deuxième régresseur l'augmente également (avec un caractère significatif cependant réduit : le T de Student de ce régresseur n'est supérieur à 2 qu'à partir de 2009, et est toujours inférieur à 2,4). Cela peut paraître surprenant. Cela provient sans doute de ce que ce régresseur, comme la proportion de logements occupés par leur propriétaire (avec lequel il est corrélé (R voisin de -0,6), est centré sur Paris: lorsque l'on se rapproche de Paris, la température 44 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 101 sur 127 Si l'on considère la seule province, l'exclusion de l'Ile-de-France, où le prix des logements est nettement plus élevé que dans les autres départements, réduit la dispersion des prix ce qui réduit le coefficient de détermination toutes choses égales par ailleurs, mais l'erreur moyenne de prévision n'augmente pas (Tableau 29). b) Autres sélections de départements Pour les sélections du groupe A, le coefficient de détermination R² est élevé dans la régression par rapport au seul revenu, et encore plus élevé dans la régression de référence. Le Tableau 30 indique à titre d'exemple les résultats de la régression de référence pour la sélection des 30 départements les plus urbains. Pour les sélections du groupe B, le coefficient de détermination R² est plus faible dans la régression par rapport au seul revenu comme dans la régression de référence. augmente généralement (notamment parce que l'effet rafraîchissant de la couverture végétale s'amenuise) et la proportion de logements occupés par leur propriétaire diminue. L'effet de l'ajout de la température illustrerait donc non une causalité de la température vers le prix des logements, mais une corrélation avec des variables tierces. Cela illustre la prudence avec laquelle les concomitances doivent être interprétées, a fortiori en Ile-de-France où de nombreuses variables sont colinéaires car très corrélées à la distance à Paris. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 102 sur 127 Tableau 27 : France, approche en niveau, régression de référence Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= % RP P Filo X4= DEPlittoral X5= Dummy 06 83 84 Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 64 24 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 65 22 67 20 68 20 70 20 76 21 82 23 87 24 95 26 104 29 119 35 136 40 151 45 160 49 160 50 149 46 157 52 162 59 161 61 159 61 156 61 156 62 157 63 160 66 159 66 1,00 40% 96-18 10-16 0,91 m/ REVmontant 6,5 m/ Température m/ % RP P Filo m/ DEPlittoral m/ Dummy 06 83 84 1 ,2 -21 1 23 0,85 0,05 12% 14% -3% 0,00 -87 27,4 2,0 1,6 0,4 4,6 0,91 0,92 0,92 0,93 0,93 0,92 0,91 0,90 0,89 0,89 0,91 0,91 0,92 0,93 0,94 0,94 0,94 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,94 6,0 5,7 5,4 5,1 4,9 4,9 5,1 5,4 6,0 6,7 7,4 7,9 8,3 8,3 8,1 8,9 9,6 9,4 9,4 9,3 9,3 9,3 9,6 9,6 1 ,1 -16 2 19 0,86 0,05 10% 13% -2% 0,00 -81 28,8 2,1 1,4 1,0 4,4 2 0,927 0,950 0,95 4 7,4 9,3 5 4,81 6,95 6 -68,59 ##### 0,85 7 8 3 16 17 20 14 21 22 23 24 25 10,6 39,3 0,79 0,14 0,09 0,15 15,3 0,80 44,4 0,81 0,14 0,70 0,09 0,17 0,65 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -50 -100 -150 -200 2000 2010 2020 0,9 -2 2 3 19 0,86 0,06 9% 11% -3% 0,00 -69 29,7 1,8 2,0 1,9 4,8 1 ,5 -5 3 23 0,84 0,09 8% 12% -4% 0,00 -78 30,5 3,2 0,5 2,0 6,1 1 ,1 -1 3 30 0,82 0,11 8% 12% -4% 0,00 -70 31,6 2,5 0,1 1,9 8,4 1 ,3 9 3 30 0,82 0,10 8% 12% -4% 0,00 -71 31,0 2,8 0,9 2,0 8,0 1 ,9 11 3 34 0,80 0,12 8% 12% -4% 0,00 -79 29,3 3,5 0,9 1,9 7,8 2 ,2 22 4 35 0,79 0,12 8% 13% -4% 0,00 -93 27,5 3,7 1,6 1,9 7,3 3 ,0 27 5 35 0,77 0,13 9% 13% -4% 0,00 -113 25,7 4,4 1,7 2,2 6,4 3 ,8 27 6 39 0,74 0,15 10% 15% -5% 0,00 -134 23,6 4,6 1,4 2,1 5,9 5 ,2 1 9 46 0,71 0,18 10% 16% -6% 0,00 -151 23,5 5,4 0,0 3,0 5,9 6 ,5 -25 13 47 0,71 0,20 9% 16% -7% 0,00 -162 25,1 6,4 1,0 3,8 5,7 6 ,4 -37 16 51 0,73 0,19 9% 16% -7% 0,00 -166 26,3 5,8 1,4 4,4 5,8 6 ,5 -6 3 16 59 0,74 0,19 9% 16% -7% 0,00 -165 28,1 5,8 2,4 4,5 6,6 6 ,5 -7 1 18 62 0,73 0,20 8% 16% -8% 0,00 -168 29,3 6,0 2,7 5,0 7,1 5 ,9 -7 6 15 51 0,76 0,18 8% 15% -7% 0,00 -155 30,6 6,1 3,3 4,7 6,5 5 ,6 6 ,4 7 ,2 7 ,3 7 ,1 7 ,4 7 ,6 8 ,2 8 ,6 -9 8 -1 4 1 -1 5 3 -1 6 0 -1 7 4 -1 8 8 -1 7 8 -1 9 6 -1 8 7 15 52 0,79 0,15 8% 15% -7% 0,00 -164 32,5 5,4 3,9 4,6 6,2 16 52 0,80 0,14 9% 16% -8% 0,00 -187 33,5 5,6 5,1 4,2 5,5 16 47 0,80 0,14 9% 17% -8% 0,00 -198 34,6 6,3 5,6 4,2 5,0 15 40 0,82 0,14 9% 16% -8% 0,00 -198 36,3 6,6 6,1 4,1 4,5 16 40 0,81 0,14 9% 17% -8% 0,00 -195 36,4 6,5 6,6 4,5 4,5 14 40 0,81 0,14 9% 17% -9% 0,00 -195 36,8 6,8 7,1 3,9 4,5 16 40 0,81 0,14 9% 18% -9% 0,00 -205 35,9 6,7 6,5 4,3 4,4 19 36 0,79 0,15 10% 19% -9% 0,00 -216 33,3 6,5 6,4 4,6 3,5 21 32 0,79 0,15 10% 19% -9% 0,00 -229 32,1 6,5 5,9 5,0 3,0 0,90 Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) 0,75 Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. Dummy 06 83 84 1990 2000 2010 -0,06 -0,08 0,00 0,00 m/ REVmontant -145,1 -191,6 12,0 30,4 35,1 4,9 6,3 10,0 3,0 5,9 8,0 3,3 4,2 5,7 5,0 6,0 0% 1990 2000 2010 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température Prixmoymontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant Dummy 06 83 84 Prixmoymontant 1994 0,92 -0,05 -0,16 -0,12 0,00 0,11 -0,15 1995 0,93 -0,05 -0,16 -0,12 0,00 0,11 -0,16 1996 0,93 -0,06 -0,15 -0,13 -0,01 0,11 -0,16 1997 0,91 -0,07 -0,16 -0,13 -0,01 0,15 -0,17 1998 0,91 -0,07 -0,17 -0,13 -0,02 0,14 -0,17 1999 0,91 -0,06 -0,19 -0,12 -0,01 0,16 -0,17 2000 0,89 -0,05 -0,20 -0,11 0,01 0,20 -0,18 0,35 0,40 -0,24 -0,07 -0,23 0,05 0,19 0,32 #### 2001 0,89 -0,04 -0,20 -0,11 0,01 0,22 -0,18 0,35 0,40 -0,21 -0,08 -0,23 0,06 0,19 0,32 #### 250 2002 0,87 -0,02 -0,20 -0,11 0,02 0,26 -0,19 2003 0,86 -0,02 -0,20 -0,10 0,02 0,29 -0,19 2004 0,84 -0,01 -0,20 -0,09 0,03 0,34 -0,20 2005 0,84 0,00 -0,20 -0,09 0,03 0,38 -0,20 2006 0,85 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,36 -0,21 2007 0,86 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,36 -0,21 0,35 0,40 -0,35 -0,12 -0,23 0,19 0,19 0,37 #### 2008 0,86 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,36 -0,22 0,35 0,40 -0,36 -0,12 -0,23 0,20 0,19 0,38 #### 400 350 300 2009 0,87 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,35 -0,22 2010 0,89 0,02 -0,22 -0,08 0,04 0,32 -0,23 2011 0,89 0,01 -0,22 -0,08 0,04 0,30 -0,23 2012 0,90 0,00 -0,22 -0,08 0,04 0,30 -0,23 2013 0,90 0,00 -0,23 -0,08 0,03 0,29 -0,22 2014 0,90 0,00 -0,23 -0,08 0,03 0,29 -0,22 0,35 0,40 -0,45 -0,15 -0,23 0,14 0,19 0,27 #### 2015 0,90 0,00 -0,24 -0,08 0,03 0,29 -0,22 0,35 0,40 -0,46 -0,15 -0,23 0,13 0,19 0,27 #### 600 500 2016 0,90 -0,01 -0,24 -0,09 0,02 0,29 -0,22 2017 0,89 -0,01 -0,24 -0,09 0,02 0,30 -0,22 2018 0,89 -0,01 -0,25 -0,09 0,01 0,30 -0,22 27 28 29 30 31 32 33 96-18 0,89 -0,02 -0,20 -0,10 0,02 0,26 -0,20 10-16 0,90 0,00 -0,23 -0,08 0,03 0,30 -0,22 4,0 2,0 0,0 1990 2000 2010 2020 40 10,0 38 36 34 32 30 8,0 28 26 24 6,0 22 20 18 16 4,0 14 12 10 2,0 8 6 4 2 0,0 0 m/ Température 2020 m T -250 m/ % RP P Filo 50 0 1990 -50 -100 -150 -200 -250 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 14 20 18 16 12 10 8 6 4 2 0 m T 1990 2000 2010 2020 m T 1,00 Corrélns croisées m/ DEPlittoral 25 20 15 10 5 0 1990 m/ Dummy 06 83 84 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 70 60 50 40 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température % RP P Filo X3X4 % RP P Filo X3X5 % RP P Filo DEPlittoral X4X5 DEPlittoral Dummy 06 83 84 200 180 160 140 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,91 1994 R²=0,91 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,25 -0,24 -0,26 -0,23 -0,24 -0,23 -0,06 -0,06 -0,06 -0,07 -0,07 -0,07 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,03 -0,02 0,00 0,02 0,02 0,03 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,22 0,20 0,20 0,25 0,29 0,30 #### #REF! #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 200 2000 R²=0,92 180 160 140 2000 R²=0,92 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,21 -0,22 -0,27 -0,31 -0,33 -0,08 -0,09 -0,09 -0,10 -0,11 -0,23 -0,22 -0,23 -0,23 -0,23 0,08 0,10 0,15 0,18 0,20 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,33 0,34 0,36 0,36 0,35 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2003 R²=0,89 2003 R²=0,89 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,37 -0,39 -0,42 -0,42 -0,43 -0,13 -0,13 -0,14 -0,15 -0,15 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 0,18 0,16 0,15 0,14 0,14 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,35 0,33 0,31 0,29 0,27 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2006 R²=0,91 2006 R²=0,91 0,35 0,35 0,35 34 0,35 0,35 0,50 0,40 0,40 0,40 35 0,40 0,40 -0,46 -0,47 -0,46 36 -0,33 -0,43 0,00 1990 2000 2010 2020 -0,16 -0,16 -0,16 37 -0,11 -0,15 -0,23 -0,23 -0,23 38 -0,23 -0,23 -0,50 0,14 0,16 0,17 39 0,11 0,14 X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2X3 X2X4 X2X5 X3X4 0,19 0,19 0,19 40 0,19 0,19 -1,00 X3X5 X4X5 0,26 0,25 0,24 41 0,30 0,29 #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 600 2012 R²=0,95 2015 R²=0,95 30 20 10 0 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 2012 R²=0,95 2015 R²=0,95 600 500 400 300 200 100 0 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,94 2018 R²=0,94 92 78 92 75 78 92 75 06 94 91 83 77 95 84 01 74 67 6460 13 44 69 35 68 51 57 27 93 33 37 17 38 30 21 90 45 56 31 26 072528 76 464940 73 8259 3254 34 2214 6229 4789 2472 8141 86 5010 87 04 85 88 53 16 0539 79 658 0802 19 1271 0 6142 437063 485218 66 55 1536 03 11 58 23 09 200 75 78 92 83 84 06 94 74 01 95 91 13 77 64 60 173569 44 304067 38 33 31 68 5726 93 2 32 51 46377 8256 90 45 2449 28 59 2234 4773 81 627621 5414 07 5041 7080 1685 0429 86 39 79 43 8810 5325 0289 085572 87 42 19 65 12 63 5271 05 156118 485811 03 66 09 36 23 500 75 400 300 78 94 06 8374 95 13 69 3391 936477 84 44 73 17 01 60 31 67 38 30 35 26 56 37 34 5940 14 51 27 85 21 45 8128 4966 8205 3276 6257 68 46 54 07 29 80 41 2463 50 11 4725 72 04 42 86 16 10 0222 79 90 7089 12 87 48 39 4371 09 0853 18 8865 61 36 1519 55 03 52 58 23 92 78 94 74 95 84 1391 0169 176477 60 33 40 93 3831 56 44 73 3067 323735 26 27 51 14 8285 0728 46 21 34 49 22 2459 68 81 45 6276 47 66 5729 04 54 25 05 41 89 50 80 0290 42 16 86 39 87 19 10 65 43 5311 79 485572 70 63 61 09 12 15 18 08 71 88 03 58 52 2336 8306 75 75 92 75 120 100 80 60 40 20 0 94 95 91 77 06 83 74 68 93 67 84 69 35 31 01 60 6445 21 53 9013 33 3037 51 564038 14 5744 32174127 34 25 468676 28 54 87 244973 04 2226 8239 72 5005 8159 07 10 42 4702 6289 88 71 6129 16 80 65 15 0385 18 55 63 70 1279 36 4309 58 08 4819 52 66 23 11 120 100 80 150 250 200 150 400 300 200 100 0 92 78 94 06 83 74 95 69 7791 934484 6413 17 01 6033 73 3067 3831 56 35 26 37 34 5940 3228 76 85 4966 45 0751 57 14 6227 4621 24 05 68 8225 80 22 81 29 54 63 50 90 72 42 16 65 79 04 19 0241 71 4347 1211 0853 6139 87 7089 8886 09 4810 18 55 03 15 36 52 58 23 100 60 40 20 0 200 100 0 50 100 50 94 74 8306 33 69 13 95 91 93 1701 6477 44 84 40 73 60 34 35 67 38 56 31 30 26 59 37 85 07 14 27 66 620468 76 21 4951 28 57 25 8245 63 05 29 81 32 54 80 22 24 50 46 47 39 72 41 86 53 0271 1011 4342 65 7079 90 12 09 0887 8889 18 6119 0316 48 55 36 52 58 15 23 78 0 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 0 200 400 600 0 200 400 600 0 200 400 600 Résidu en fn de Y prédit 30 20 10 0 0 -10 -20 -30 53 32 Résidu en fn de Y prédit 25 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 17 74 32 93 01 60 46 56 64 94 83 48 24 30 43 82 73 62 57 26 95 02 07 59 15 472738 13 08 81374069 49 44 77 28 22 54 51 84 05 23 7090 85 33 78 04 92 6189 14 10087 76 35 200 300 09 52532545 31 91 1241 8850 5871 2167 03 42 66 72 5586 16 39 3619 10 65 80 06 11 79 63 18 2968 34 75 Résidu en fn de Y prédit 80 60 Résidu en fn de Y prédit 80 60 93 Résidu en fn de Y prédit 100 80 60 93 94 33 08 62 60 95 07 7032 3064 69 59 0282 17 4381 5684 882437 44 83 27 26 03 49 40 61 54 67 92 72 48468573 0922 52792838 77 42 4176 36862135 13 87 29 53 89 45 5547 18 80 71 581005 01 125014 91 16 51 400 156563 23 1957 200 25 39 68 06 78 04 31 74 11 34 66 90 1994 78 2000 57 01 30 46 64 93 32 17 07 82 74 24 90 47 37 78 62 48 54 50 56 13 94 12 49 35 08 2644 43 76 51 92 23 5222 2760 84 1505 59 67 81 04 87 88 61861438 77 06 7240 71 83 53 50 70 2921100 95 150 65 41 45 3973 68 19 25 33 4234 69 16 0379 28 580285 31 89 75 91 09 10 11 36 80 5563 66 18 2003 17 57 01 30 32 46 93 43 24 82 74 13 0862 2664 84 90 48 4756 60 94 15 7059 40 83 22 44 54 38 49 81 5250 373569 75 51 92 88 7627 78 02 6116 45 1207 33 04 50 5871 14 67 95 100 150 200 53 73 28 34 31 77 86 23 038741 5572 89 0579 21 39 85 80 094225 68 1929 65 3610 63 11 9106 18 66 2006 2012 93 2015 2018 20 15 10 5 200 0 -5 -10 -15 -20 0 15 46 35 30 17 74 2456 93 92 82 50 47 57 22 23 43 81 90 75 61 12 87 64 4862340184 77 07 44 94 95 06 038640 3951 715921 2976 8825 14 54 72 05 83 04 364937 68 85 7926 16 50 150 55 4133 58 10 31 100 08 42 27 67 70 52 89 1360 65 38 02 80 09 7345 69 91 18 19 11 63 66 28 10 20 10 250 0 -10 -20 0 40 40 0 0 200 -10 -20 20 0 400 -20 0 -30 -40 -30 -40 -40 -60 94 17 24 62 56 08 32 60 43 4630 59 92 75 0249 64 26 37 82 27 70 07 44 95 83 8881 61 77 79 15 41 231257 01 524785 33 69 037276 84 4822 50 368928 13 54 16 65 200 29 0980 40 42 87 0538 91 06 78 400 86 35 53 4573 19 5871 5590 51 63 10 14 11 25 18 2167 39 34 66 74 04 31 68 94 40 20 0 0 20 0 600 -20 0 75 0862 26 82 17 3230 59 7081566495 02 37 8846 60 33 24 43 49 44 27 4854 6141 72 92 1547 3584 83 22 031628 7369 3642 40 77 0929 38 53 80 52868567 13 07 12 76 79 87 05 18 57 01 50 71 65 8921 20091 06 78 400 55 23 1045 5819 14 11 63 3951 25 31 74 04 34 66 9068 75 600 -20 -40 600 -40 -60 -60 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 103 sur 127 Tableau 28 : Ile-de-France, approche en niveau, régression par rapport au revenu par ménage et à la proportion de logements occupés par leur propriétaire Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= % RP P Filo X3= X4= X5= Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 124 27 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 119 23 117 22 115 22 116 22 123 23 131 28 138 30 147 33 162 36 186 43 214 47 240 50 259 56 261 59 243 57 268 69 292 87 293 90 293 91 290 92 291 96 294 94 302 100 300 102 1,00 40% 96-18 10-16 0,93 m/ REVmontant 7,0 m/ % RP P Filo -45,1 0,93 0,93 0,93 0,95 0,95 0,96 0,96 0,97 0,98 0,98 0,98 0,98 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 1,00 0,99 1,00 1,00 1,00 0,99 1,00 5,9 5,2 4,8 4,5 4,1 4,4 4,7 4,9 5,2 5,8 5,9 5,9 6,3 6,4 6,3 7,1 8,1 7,8 7,6 7,5 7,6 7,4 7,5 7,5 -19,6 -37,7 -26,1 -8,8 -4,5 -5,3 -9,7 -31,4 -5 6 -7 5 -8 6 -7 6 -1 1 6 -1 5 3 -2 0 9 -2 4 3 -3 2 7 -3 5 0 -3 6 3 -3 8 0 -4 0 1 -3 8 3 -4 3 9 -4 4 9 0,97 0,99 4 6,2 7,6 2 0,95 0,90 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 150 100 50 0 1990 -50 5 ##### ##### 6 ##### ##### 0,85 7 ##### ##### 0,80 8 ##### ##### Ne pas effacer cet encadré Nbvar 2 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) 0,90 0,03 7% 8% 0,93 0,01 6% 6% 0,90 0,03 6% 6% 0,92 0,02 6% 6% 0,95 0,00 5% 5% 0,95 0,00 5% 5% 0,96 0,00 5% 5% 0,96 0,00 5% 5% 0,96 0,01 5% 5% 0,95 0,03 4% 5% 0,94 0,03 4% 6% 0,95 0,04 3% 5% 0,96 0,02 3% 5% 0,94 0,04 3% 6% 0,92 0,07 3% 7% 0,85 0,14 3% 10% 0,87 0,12 3% 10% 0,85 0,14 3% 12% 0,85 0,15 2% 13% 0,84 0,15 3% 13% 0,83 0,16 3% 14% 0,83 0,17 3% 15% 0,84 0,16 2% 14% 0,82 0,18 3% 15% 0,82 0,18 3% 16% 3 16 17 0,90 0,07 0,04 0,09 0,84 0,15 0,70 0,03 0,13 0,65 0,75 2000 2010 2020 R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant % RP P Filo % RP P Filo -1% 0% -1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% -1% -2% -2% -1% -3% -4% -7% -7% -10% -10% -11% -11% -12% -11% -13% -13% 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -73 -58 -35 -31 -33 -19 -30 -37 -33 -20 -18 6 19 32 39 60 59 58 70 80 84 88 89 111 108 8,0 8,3 8,0 8,1 9,4 9,4 10,5 10,3 11,7 13,3 12,8 15,1 15,1 18,2 18,0 18,5 16,3 23,3 25,5 22,5 24,1 24,2 26,6 23,3 26,4 1,5 0,8 1,6 1,1 0,4 0,2 0,2 0,4 1,2 2,3 2,5 3,2 2,6 4,4 5,4 8,4 7,1 11,1 12,6 11,5 12,7 13,0 13,7 13,2 14,9 ##### ####### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ####### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ####### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### 1990 2000 2010 -0,05 -0,10 20 0,00 0,00 m/ REVmontant 14 20,5 75,1 10,0 21 16,3 23,2 22 5,8 11,7 8,0 23 ##### ##### 24 ##### ##### 6,0 25 ##### ##### 0% 1990 2000 2010 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 1994 Prixmoymontant 0,95 % RP P Filo -0,07 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0,96 0,95 0,96 0,97 0,97 0,98 0,98 0,98 0,98 0,97 0,97 0,98 0,97 0,96 0,92 0,93 0,92 0,92 0,92 0,91 0,91 0,92 0,90 0,91 -0,08 -0,09 -0,12 -0,13 -0,19 -0,23 -0,23 -0,22 -0,23 -0,23 -0,26 -0,28 -0,27 -0,26 -0,22 -0,26 -0,27 -0,28 -0,28 -0,28 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 Prixmoymontant -0,24 -0,17 -0,27 -0,24 -0,17 -0,20 -0,25 -0,25 -0,31 -0,38 -0,40 -0,43 -0,42 -0,46 -0,50 -0,57 -0,58 -0,61 -0,63 -0,64 -0,64 -0,65 -0,64 -0,66 -0,66 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 96-18 0,95 -0,22 #### #### #### -0,44 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 10-16 0,92 2,0 -0,28 #### 0,0 1990 #### #### -0,63 1,00 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 4,0 28 0,0 26 24 1990 22 -100,0 20 18 16 -200,0 14 12 -300,0 10 8 6 -400,0 4 2 -500,0 0 m/ % RP P Filo 2000 2010 2020 m T -100 m T 20 1 1 1 0 0 0 1990 1 1 1 0 2020 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 Corrélns croisées 1 1 1 m T X2X4 % RP P Filo X2X5 % RP P Filo X3Y X3X4 X3X5 X4Y X4X5 X5Y #### 200 180 160 140 2000 X1X3 X2X4 X4X5 2010 X1X4 X2X5 2020 X1X5 X3X4 0 0 0 1990 X1X2 X2X3 X3X5 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 0 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,93 1994 R²=0,93 200 180 160 140 #REF! #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 300 400 600 2000 R²=0,96 2003 R²=0,98 2006 R²=0,98 2012 R²=1,00 2000 R²=0,96 2003 R²=0,98 78 92 75 78 9275 9491 77 95 93 250 200 150 94 91 77 95 350 300 2006 R²=0,98 600 500 2012 R²=1,00 Y observé en fn du Y prédit 2015 R²=1,00 2015 R²=1,00 600 500 400 300 200 100 0 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=1,00 2018 R²=1,00 120 100 80 60 94 95 91 77 93 120 100 80 75 78 92 92 78 94 91 95 77 93 75 500 75 400 300 200 100 0 92 75 92 78 94 95 91 77 93 75 92 250 200 150 400 300 78 94 91 95 77 93 78 94 95 91 77 93 60 40 20 0 100 50 0 93 200 100 0 40 20 0 100 50 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 100 200 300 0 100 200 300 400 0 200 400 600 0 200 400 600 0 200 400 600 Résidu en fn de Y prédit 20 15 78 10 5 0 0 50 93 77 95 100 94 92 150 75 200 -5 -10 -15 5 Résidu en fn de Y prédit 15 10 Résidu en fn de Y prédit 15 78 10 Résidu en fn de Y prédit 15 Résidu en fn de Y prédit 15 10 Résidu en fn de Y prédit 10 Résidu en fn de Y prédit 15 10 1994 2000 2003 78 94 2006 94 78 2012 94 78 95 77 200 93 2015 95 94 78 2018 95 94 75 78 0 10 5 75 5 93 5 94 100 77 95 91 92 0 150 200 0 -5 -10 -15 100 5 0 75 200 92 300 -5 -10 -15 0 100 95 93 200 92 5 0 300 75 400 -5 -10 -15 0 93 77 95 0 0 400 92 75 600 -5 0 0 50 77 200 93 400 600 0 -5 -5 -10 -15 -20 91 77 200 93 91 400 600 75 77 91 91 -10 91 -15 91 92 -10 -15 92 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 104 sur 127 Tableau 29 : province, approche en niveau, régression de référence Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= % RP P Filo X4= DEPlittoral X5= Dummy 06 83 84 Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 59 13 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 60 13 63 13 64 13 66 13 71 14 78 16 83 17 90 19 98 22 112 27 129 31 143 35 151 37 150 37 140 34 147 36 150 39 148 40 147 39 143 39 143 40 144 40 147 43 146 43 1,00 40% 96-18 10-16 0,76 m/ REVmontant 5,2 m/ Température m/ % RP P Filo m/ DEPlittoral m/ Dummy 06 83 84 1 ,1 -2 2 26 0,57 0,19 12% 15% -4% 0,00 -67 13,2 2,0 0,2 0,9 5,7 0,77 0,80 0,83 0,85 0,85 0,84 0,82 0,82 0,80 0,81 0,84 0,87 0,88 0,88 0,89 0,90 0,91 0,92 0,93 0,93 0,93 0,93 0,92 0,91 5,2 5,1 5,0 4,8 4,8 5,0 5,1 5,6 6,3 7,1 8,0 8,9 9,0 8,4 8,3 8,6 8,5 8,3 8,4 8,4 8,5 8,6 8,9 8,9 1 ,0 -8 2 21 0,61 0,16 11% 14% -3% 0,00 -66 14,3 2,0 0,6 1,4 4,9 2 0,863 0,919 0,95 4 7,2 8,5 5 4,74 6,78 6 -32,36 -82,07 0,85 7 8 3 16 17 20 14 21 22 23 24 25 12,2 42,8 0,56 0,30 0,09 0,16 18,8 0,80 52,5 0,58 0,34 0,70 0,08 0,17 0,65 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -50 -100 -150 -200 -250 2000 2010 2020 0,8 -10 3 20 0,63 0,17 9% 12% -3% 0,00 -62 15,6 1,8 0,8 2,2 5,2 1 ,4 6 3 24 0,60 0,23 9% 13% -4% 0,00 -74 16,3 3,2 0,5 2,3 6,6 1 ,1 6 3 31 0,57 0,27 8% 13% -5% 0,00 -66 16,9 2,4 0,5 2,2 8,7 1 ,3 14 3 31 0,60 0,25 8% 13% -5% 0,00 -73 17,0 2,8 1,2 2,2 8,1 1 ,9 14 3 34 0,57 0,27 9% 14% -5% 0,00 -84 15,8 3,6 1,0 1,9 7,6 2 ,2 31 4 36 0,55 0,27 9% 14% -5% 0,00 -99 14,7 3,7 1,9 1,9 7,2 3 ,0 43 5 36 0,55 0,26 9% 14% -5% 0,00 -127 14,5 4,4 2,3 2,2 6,3 3 ,8 51 6 41 0,52 0,28 10% 16% -5% 0,00 -154 13,3 4,6 2,2 2,2 6,0 5 ,2 20 10 47 0,48 0,33 11% 17% -7% 0,00 -170 12,9 5,4 0,7 3,0 5,8 6 ,5 -16 13 47 0,50 0,35 10% 17% -7% 0,00 -185 14,3 6,3 0,6 3,8 5,5 6 ,4 -42 16 49 0,54 0,32 9% 17% -7% 0,00 -192 15,9 6,0 1,4 4,5 5,6 6 ,5 -58 17 59 0,53 0,35 9% 17% -8% 0,00 -187 16,3 5,9 1,9 4,7 6,5 6 ,5 -51 19 64 0,51 0,38 9% 18% -9% 0,00 -184 16,3 6,1 1,7 5,4 7,3 5 ,9 -36 16 54 0,55 0,34 8% 16% -8% 0,00 -181 18,0 6,4 1,4 5,3 7,1 5 ,5 -50 17 57 0,58 0,32 8% 16% -8% 0,00 -180 18,5 5,7 1,9 5,5 7,2 6 ,3 -6 8 19 61 0,56 0,35 8% 17% -9% 0,00 -185 19,2 6,3 2,4 5,9 7,5 7 ,1 -7 5 19 56 0,57 0,35 8% 18% -10% 0,00 -199 21,3 7,4 2,8 6,2 7,1 7 ,1 -8 1 18 49 0,60 0,33 7% 17% -10% 0,00 -203 23,6 8,1 3,3 6,4 6,9 6 ,9 7 ,2 -9 4 -1 0 6 20 49 0,59 0,34 7% 18% -10% 0,00 -203 23,9 8,0 3,9 6,9 6,9 18 48 0,59 0,34 8% 18% -10% 0,00 -206 24,2 8,3 4,3 6,1 6,8 7 ,4 7 ,9 -9 9 -1 0 5 20 48 0,59 0,34 8% 18% -10% 0,00 -218 23,7 8,1 3,9 6,6 6,5 24 45 0,57 0,35 9% 19% -11% 0,00 -235 21,8 7,7 3,6 6,9 5,4 8 ,3 -9 0 26 41 0,56 0,35 9% 20% -11% 0,00 -252 20,9 7,6 2,9 7,1 4,6 0,90 Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) 0,75 Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. Dummy 06 83 84 1990 2000 2010 -0,07 -0,10 0,00 0,00 m/ REVmontant -154,1 -199,3 10,0 17,7 22,1 5,4 7,4 8,0 1,9 3,2 4,1 6,2 6,0 6,5 7,0 0% 1990 2000 2010 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température Prixmoymontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant % RP P Filo 1994 0,75 -0,03 0,03 0,03 0,09 0,27 -0,16 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0,78 0,79 0,77 0,76 0,77 0,75 0,74 0,74 0,72 0,69 0,71 0,74 0,73 0,71 0,74 0,76 0,75 0,76 0,77 0,77 0,77 0,77 0,75 0,75 -0,04 -0,06 -0,07 -0,08 -0,06 -0,04 -0,02 0,00 0,01 0,03 0,05 0,07 0,07 0,06 0,07 0,08 0,06 0,04 0,04 0,03 0,03 0,02 0,02 0,01 0,04 0,05 0,05 0,05 0,04 0,03 0,02 0,00 0,00 0,00 -0,01 -0,02 -0,01 -0,02 -0,04 -0,05 -0,05 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,04 -0,04 -0,03 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,03 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,09 0,08 0,08 0,09 0,08 0,07 0,06 0,06 0,06 0,06 0,05 0,05 0,05 0,07 0,06 0,05 0,05 0,07 0,09 0,10 0,12 0,12 0,13 0,14 0,15 0,15 0,15 0,15 0,16 0,15 0,14 0,13 0,12 0,12 0,11 0,10 0,09 0,24 0,23 0,29 0,27 0,29 0,34 0,36 0,40 0,43 0,49 0,53 0,52 0,52 0,53 0,52 0,50 0,51 0,51 0,50 0,49 0,49 0,49 0,49 0,49 -0,17 -0,17 -0,18 -0,18 -0,19 -0,19 -0,20 -0,20 -0,21 -0,21 -0,21 -0,22 -0,23 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 0,35 0,40 -0,09 -0,13 -0,29 0,24 0,18 0,54 #### 0,35 0,40 -0,05 -0,14 -0,28 0,25 0,18 0,53 #### 250 27 28 29 30 31 32 33 96-18 10-16 0,75 0,76 2,0 0,01 0,04 -0,01 -0,04 0,0 1990 0,05 0,06 0,11 0,13 0,43 0,50 1,00 -0,21 -0,24 4,0 26 10,0 24 22 20 8,0 18 16 6,0 14 12 10 4,0 8 6 2,0 4 2 0,0 0 m/ Température 2020 m T -300 m/ % RP P Filo 100 50 0 1990 -50 -100 -150 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2000 2010 2020 1990 2000 2010 2020 m T 20 18 16 14 12 2020 10 8 6 4 2 0 m T m T Corrélns croisées m/ DEPlittoral 30 25 20 m/ Dummy 06 83 84 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 70 60 50 40 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température % RP P Filo X3X4 % RP P Filo X3X5 % RP P Filo DEPlittoral X4X5 DEPlittoral Dummy 06 83 84 140 120 DEPlittoral 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 Dummy 06 83 84 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 Prixmoymontant -0,12 -0,12 -0,12 -0,08 -0,10 -0,07 DEPlittoral -0,11 -0,12 -0,12 -0,12 -0,13 -0,13 Dummy 06 83 84 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 Prixmoymontant 0,18 0,19 0,21 0,23 0,22 0,23 Dummy 06 83 84 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 Prixmoymontant 0,48 0,43 0,42 0,47 0,53 0,51 #### #REF! #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 160 2000 R²=0,84 1994 R²=0,76 1994 R²=0,76 06 83 140 120 2000 R²=0,84 06 83 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,04 -0,05 -0,14 -0,21 -0,24 -0,14 -0,15 -0,15 -0,16 -0,17 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 0,27 0,28 0,35 0,39 0,41 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 0,51 0,52 0,54 0,53 0,53 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2003 R²=0,80 0,35 0,40 -0,27 -0,18 -0,28 0,41 0,18 0,56 #### 0,35 0,40 -0,27 -0,19 -0,28 0,43 0,18 0,58 #### 350 300 2003 R²=0,80 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,27 -0,29 -0,31 -0,31 -0,32 -0,19 -0,20 -0,21 -0,21 -0,22 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 0,42 0,42 0,42 0,42 0,41 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 0,55 0,55 0,55 0,53 0,51 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2006 R²=0,87 0,35 0,40 -0,33 -0,23 -0,29 0,43 0,18 0,50 #### 0,35 0,40 -0,34 -0,23 -0,29 0,40 0,18 0,50 #### 350 300 2006 R²=0,87 83 06 0,35 0,35 0,35 34 0,35 0,35 0,50 0,40 0,40 0,40 35 0,40 0,40 -0,33 -0,33 -0,32 36 -0,21 -0,32 0,00 1990 2000 2010 2020 -0,24 -0,24 -0,25 37 -0,17 -0,22 -0,29 -0,29 -0,29 38 -0,29 -0,29 -0,50 0,42 0,44 0,46 39 0,34 0,42 X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2X3 X2X4 X2X5 X3X4 0,18 0,18 0,18 40 0,18 0,18 -1,00 X3X5 X4X5 0,49 0,46 0,44 41 0,51 0,52 #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 350 2012 R²=0,92 2015 R²=0,93 15 10 5 0 1990 30 20 10 0 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 2012 R²=0,92 83 74 2015 R²=0,93 350 300 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,91 2018 R²=0,91 33 6913 200 06 300 100 80 74 67 68 84 60 35 69 01 31 64 21 53 9033 301438 51 44 5640 45 577613 32172527 37 34 59 468773 28 41 54 39 2486 04 26 2289 8249 72 29 81 502 05 07 10 42 4785 680 88 7163 6102 16 15 0365 79 55 1270 36 430818 4858 09 52 19 66 23 11 100 80 60 60 40 40 20 0 84 74 01 67 6460 13 4468 51 69 57 35 27 31 3738 17 21 30 4033 90 28 56 45 26 0714 76 4649 8259 25 3254 34 2273 62 41 47 29 2472 81 86 5010 87 39 0489 71 88 85 53 16 0542 70 080263 5279 121980 43 65 486118 66 55 1536 03 11 58 23 09 250 150 84 74 01 13 69 64 17 38 44 304060 33 67 57563568 32 51 31 46 2645 37 82347 90 2 245921 49 28 22 73 4785 81 14 6276 5441 07 50 25 7080 72 0463 86 39 79 43 8816 5329 085589 71 87 42 19 65 12 10 5202 05 156166 11 48 58 18 03 09 36 23 83 06 250 200 150 250 200 13 69 33 6484 4401 73 17 60 31 67 3038 2635 56 34 3740 5914 28 85 05 5168 21 8127 57 4945 8276 66 32 25 6229 4604 54 07 41 22 2480 50 11 47 7263 39 42 86 90 16 0289 70 10 87 48 79 43 53 0971 08 12 18 88 65 61 19 36 15 55 03 52 58 23 06 74 83 250 200 150 74 83 06 200 100 150 100 20 0 50 74 84 13 01 1764 60 69 44 4033 563831 73 30 3227 35 26 67 28 51 8237 34 0785 465914 4945 22 24 76 68 81 21 62 29 47 66 57 04 54 25 05 41 89 90 50 80 0210 11 72 42 19 87 71 65 43 5363 79 488816 7086 0939 1512 0861 55 03 36 5818 52 23 100 50 0 13 69 84 33 01 17 64 44 60 3073 31 5667 34 2638 3714 59 35 51 27 328540 07 66 68 57 62 76 46 25 05 28 244945 82 21 80 22 81 29 54 04 41 63 50 90 11 72 89 42 16 39 65 79 19 0247 43 53 081210 6186 7071 88 09 4887 55 03 15 36 52 18 58 23 150 100 100 50 0 50 0 0 50 0 64 44 84 17 01 40 73 31 6035 38 56 306734 26 59 37 85 51 0745 68 27 14 6228 66 21 4976 57 25 82 63 05 8129 3204 54 80 22 2439 46 47 72 41 42 50 71 86 53 79 11 16 0289 90 4310 7012 09 085519 8887 6165 4818 03 36 52 58 15 23 0 50 100 150 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 Résidu en fn de Y prédit 30 Résidu en fn de Y prédit 25 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 32 Résidu en fn de Y prédit 40 30 20 10 0 0 400 -10 Résidu en fn de Y prédit 30 20 10 Résidu en fn de Y prédit 60 40 20 33 69 0730 64 08 6259 17 60 43 70 82 73 02 49 88 32 264084 48 24 3756 44 83 27 09 05 03 81 38 61 54 67 13 46 42 85 5287 28 35 10 51 72 65 76 3689 22 74 5818716314 01 124721 5541 45 31 1008604 300 15 7980 23 5350 200 16 57 25 19 29 68 34 06 39 11 66 90 1994 74 35 30 56 15 4617 24 57 82 90 01 50 64 47 21 68 22 4361 51 67 06 87 81 44 48 0734 0525 0414 40 3976 23 12 71 5933 69 54 6241 31 84 03 863738 60 83 8873 45 72 26 49 29 5010 27 100 42 3685 13 16 5802 79 65 55 08 89 70 0980 5218 19 63 28 11 66 53 32 2000 57 01 46 64 30 32 17 07 82 48 24 90 47 37 74 62 50 56 12 54 35 08 49 44 26 13 23 43 22 2760 84 05 76 1552 59 51 67 04 87 88 61811438 06 72 71 40 86 53 65 41 45 50 70 2921100 83 150 3973 19 25 33 4234 68 0379 31 580285 28 69 16 89 09 10 11 36 80 66 55 18 63 2003 30 17 57 01 43 46 32 24 82 64 74 13 480862 84 90 15 4726 56 40 83 543738 22 69 5049 44 527059 35 81 60 04 51 07 88 76 27 12 61 73 33 02 05 1634 50 58 71 1445 100 150 23 87 53 67 86 0942 412831 0319 85 5589 72 39 65 80 25 117921 68 36 10 29 63 18 66 2006 17 2012 17 24 3060 32 62 08 4637 56 43 26 69 59 64 49 27 02 05 44 48 82 73 01 07 57 83 88 81 61 13 74 70 38 33 15 12 2303 47 76 52 41 51 84 54 65 0972 28 200 06 90 10079 8567 300 22 42 50 19 45 89 367180 40 86 25 35 16 21 5887 63 14 5311 34 04 5510 29 39 18 66 31 2015 30 08 62 3717 69 81 26 64 5960 32 73 33 82 48 46 70 43 88 240556 44 02 49 27 13 83 61 54 67 84 09 15 41 38 01 47 74 42 03 72 76 12 07 3665 28 06 1008657 40 300 5287228535 200 80 53 21 16 71 51 89 45 23 18 50 14 1029 7911 31 58 63 34 55 04 19 25 39 66 90 68 2018 25 20 15 10 5 0 -5 0 -10 -15 -20 -25 20 15 10 5 0 150 -5 -10 -15 -20 0 10 0 200 0 -10 -20 -30 20 10 200 250 0 -10 06 -20 0 74 46 48 24 5660 64 82 01 43 62 83 30 02 07 15 57 26 08 47 27 81 73 13 59 49 40 84 3738 22 44 23 54 28 69 05 85 70 04 61 0989 52 53 51 200 12 41 10071 76 3533 300 5887 66 8890 03 50 14 25 5516 42 3619 21 72 86 65 45 31 39 10 11 8 79 0 67 06 18 29 63 68 34 0 0 400 -10 -20 0 400 -20 -40 0 400 -20 -30 -40 -30 -40 68 -30 -40 -60 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 105 sur 127 Tableau 30 : 30 départements les plus urbains, approche en niveau, régression de référence Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= % RP P Filo X4= DEPlittoral X5= Dummy 06 83 84 Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 81 31 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 80 28 82 26 83 24 85 24 91 25 98 28 104 29 112 31 122 35 140 42 162 49 181 54 193 60 194 63 180 57 193 67 202 79 203 81 202 80 199 81 199 82 201 83 206 87 205 87 1,00 40% 96-18 10-16 0,97 m/ REVmontant 7,1 m/ Température m/ % RP P Filo m/ DEPlittoral m/ Dummy 06 83 84 -1,0 -4 3 3 28 0,91 0,07 7% 12% -5% 0,00 -66 25,6 1,2 2,3 1,0 5,7 0,97 0,97 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,95 0,93 0,95 0,96 0,95 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,95 0,94 0,94 6,4 5,9 5,3 5,1 4,7 4,8 5,0 5,3 5,8 6,6 7,2 7,5 7,9 7,9 7,6 8,5 9,7 9,4 9,2 9,2 9,2 9,2 9,4 9,3 -0,5 -18 1 31 0,89 0,08 6% 12% -5% 0,00 -71 24,3 0,6 1,0 0,5 6,8 2 0,958 0,960 0,95 4 7,3 9,2 5 1,53 1,89 6 ##### ##### 0,85 7 8 3 16 17 20 14 21 22 23 24 25 14,1 43,2 0,79 0,17 0,08 0,16 -0,08 0,00 -67,8 19,0 0,8 2,4 2,0 4,9 21,9 0,80 47,3 0,78 0,18 0,70 0,09 0,19 0,65 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -20 -40 -60 2000 2010 2020 -0,5 -25 3 27 0,88 0,09 6% 11% -5% 0,00 -56 22,1 0,6 1,4 0,9 6,1 0,0 -14 2 29 0,85 0,11 6% 12% -5% 0,00 -54 20,2 0,0 0,8 0,6 6,2 0,1 -1 2 32 0,84 0,13 6% 12% -6% 0,00 -56 21,0 0,1 0,1 0,9 7,1 -0,4 3 3 35 0,83 0,13 6% 12% -6% 0,00 -43 20,5 0,5 0,2 1,2 7,3 -0,3 6 5 38 0,83 0,14 6% 12% -6% 0,00 -45 21,5 0,4 0,3 1,7 7,6 -0,4 3 7 38 0,82 0,14 6% 12% -6% 0,00 -51 20,0 0,4 0,1 2,1 6,6 -0,3 -9 9 37 0,81 0,14 7% 12% -5% 0,00 -52 17,7 0,2 0,3 2,2 5,5 0,6 -22 10 39 0,79 0,14 8% 13% -5% 0,00 -66 15,6 0,3 0,6 1,9 4,4 2,4 -38 14 46 0,74 0,21 7% 16% -8% 0,00 -98 17,8 1,5 1,0 2,5 5,2 4 ,0 -50 15 50 0,73 0,23 7% 16% -9% 0,00 -117 18,9 2,3 1,3 2,7 5,2 4 ,6 -49 17 57 0,72 0,23 7% 16% -9% 0,00 -123 17,6 2,2 1,0 2,4 5,0 4,1 3,3 1,9 1,4 1,1 1,2 1,6 2,2 2,5 3,3 3,6 3,8 -86 -1 2 5 -1 7 4 -2 0 6 -2 8 4 -3 1 8 -3 2 4 -3 3 1 -3 5 0 -3 2 9 -3 6 6 -3 7 2 18 68 0,72 0,24 7% 17% -10% 0,00 -110 18,1 1,9 1,7 2,5 5,7 20 73 0,71 0,25 7% 18% -11% 0,00 -90 19,0 1,5 2,5 2,8 6,2 18 57 0,73 0,23 7% 17% -10% 0,00 -45 18,5 0,9 3,8 2,8 5,3 19 60 0,77 0,19 8% 17% -9% 0,00 -49 17,8 0,6 3,6 2,4 4,5 24 55 0,79 0,17 8% 18% -10% 0,00 -61 19,3 0,4 4,6 2,8 3,8 25 49 0,79 0,18 8% 19% -10% 0,00 -50 19,4 0,4 5,1 2,8 3,4 22 43 0,80 0,17 8% 18% -10% 0,00 -49 19,0 0,6 5,1 2,5 2,9 22 44 0,79 0,17 9% 19% -10% 0,00 -59 18,0 0,8 4,9 2,3 2,8 21 40 0,79 0,17 9% 19% -10% 0,00 -56 18,0 0,9 5,2 2,2 2,6 22 39 0,78 0,17 10% 20% -10% 0,00 -79 16,6 1,0 4,5 2,1 2,3 25 35 0,76 0,18 11% 21% -10% 0,00 -74 14,9 1,0 4,3 2,1 1,8 26 28 0,76 0,18 11% 21% -10% 0,00 -73 14,3 1,0 4,2 2,2 1,4 0,90 -80 -100 -120 2000 2010 2020 m T Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) 0,75 Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. Dummy 06 83 84 1990 2000 2010 -0,10 0,00 m/ REVmontant -57,5 12,0 18,3 0,7 10,0 4,7 8,0 2,4 3,2 6,0 0% 1990 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 -1,01990 -2,0 -140 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température Prixmoymontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant Dummy 06 83 84 Prixmoymontant 1994 0,95 -0,17 -0,19 -0,44 -0,10 -0,04 -0,47 1995 0,94 -0,18 -0,19 -0,46 -0,12 -0,03 -0,47 1996 0,94 -0,19 -0,20 -0,47 -0,13 -0,02 -0,47 1997 0,92 -0,19 -0,21 -0,46 -0,13 0,02 -0,47 1998 0,91 -0,19 -0,22 -0,45 -0,13 0,03 -0,47 1999 0,91 -0,17 -0,25 -0,44 -0,11 0,03 -0,47 2000 0,91 -0,15 -0,27 -0,42 -0,09 0,07 -0,48 0,58 0,52 -0,37 -0,11 -0,32 -0,20 0,38 0,28 #### 2001 0,91 -0,14 -0,27 -0,41 -0,08 0,08 -0,48 0,58 0,52 -0,36 -0,11 -0,31 -0,18 0,38 0,28 #### 250 2002 0,90 -0,12 -0,26 -0,40 -0,07 0,12 -0,48 2003 0,89 -0,11 -0,26 -0,40 -0,07 0,16 -0,48 2004 0,86 -0,10 -0,26 -0,39 -0,06 0,27 -0,48 2005 0,85 -0,09 -0,27 -0,38 -0,05 0,32 -0,49 2006 0,85 -0,07 -0,29 -0,36 -0,05 0,34 -0,49 2007 0,85 -0,07 -0,28 -0,36 -0,04 0,34 -0,50 0,58 0,52 -0,51 -0,17 -0,29 0,02 0,38 0,39 #### 2008 0,84 -0,07 -0,29 -0,35 -0,04 0,34 -0,50 0,58 0,52 -0,54 -0,17 -0,29 0,03 0,38 0,40 #### 400 350 300 2009 0,85 -0,06 -0,28 -0,35 -0,04 0,32 -0,51 2010 0,88 -0,05 -0,30 -0,35 -0,03 0,29 -0,51 2011 0,89 -0,06 -0,29 -0,35 -0,04 0,26 -0,51 2012 0,89 -0,07 -0,29 -0,36 -0,04 0,26 -0,51 2013 0,89 -0,08 -0,29 -0,36 -0,04 0,24 -0,51 2014 0,89 -0,08 -0,30 -0,37 -0,05 0,25 -0,51 0,58 0,52 -0,60 -0,20 -0,28 -0,06 0,38 0,24 #### 2015 0,89 -0,09 -0,31 -0,37 -0,05 0,25 -0,51 0,58 0,52 -0,61 -0,20 -0,27 -0,06 0,38 0,23 #### 600 500 2016 0,88 -0,09 -0,31 -0,37 -0,06 0,25 -0,51 2017 0,87 -0,10 -0,31 -0,37 -0,06 0,26 -0,51 2018 0,87 -0,10 -0,31 -0,37 -0,07 0,25 -0,51 27 28 29 30 31 32 33 96-18 0,89 -0,11 -0,27 -0,39 -0,07 0,19 -0,49 10-16 0,89 -0,08 -0,30 -0,36 -0,04 0,26 -0,51 0,58 0,52 -0,59 -0,19 -0,28 -0,05 0,38 0,26 4,0 2,0 0,0 1990 2000 2010 2020 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m/ Température m/ % RP P Filo 100 0 1990 -100 -200 -300 -400 2000 2010 20 18 16 14 12 10 8 6 2020 4 2 0 m T m T 20 18 16 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 14 1,00 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 Corrélns croisées m/ DEPlittoral 30 25 20 m/ Dummy 06 83 84 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 80 60 40 20 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température % RP P Filo X3X4 % RP P Filo X3X5 % RP P Filo DEPlittoral X4X5 DEPlittoral Dummy 06 83 84 200 180 160 140 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,97 1994 R²=0,97 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 -0,33 -0,31 -0,34 -0,34 -0,33 -0,34 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,34 -0,34 -0,33 -0,33 -0,33 -0,32 -0,32 -0,33 -0,32 -0,29 -0,26 -0,25 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,14 0,17 0,17 0,20 0,23 0,25 #### #REF! #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 200 2000 R²=0,96 180 160 140 2000 R²=0,96 06 94 91 83 95 5168 5713 69 9344 45 3733 9031 76 54 21 25 34 6259 87 42 66 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 -0,38 -0,40 -0,45 -0,48 -0,49 -0,12 -0,12 -0,14 -0,15 -0,16 -0,30 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,14 -0,12 -0,04 0,00 0,01 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,29 0,29 0,35 0,36 0,37 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2003 R²=0,93 2003 R²=0,93 83 94 06 13 95 91 69 44 33 31 68 57 45 9351 37 90 34 21 6259 5476 25 87 42 66 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 -0,56 -0,56 -0,57 -0,59 -0,59 -0,18 -0,18 -0,19 -0,19 -0,20 -0,29 -0,29 -0,29 -0,28 -0,28 0,01 -0,02 -0,04 -0,05 -0,07 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,36 0,33 0,28 0,26 0,24 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2006 R²=0,95 2006 R²=0,95 0,58 0,58 0,58 34 0,58 0,52 0,52 0,52 35 0,52 -0,61 -0,62 -0,62 36 -0,48 -0,20 -0,20 -0,21 37 -0,15 -0,27 -0,27 -0,27 38 -0,30 -0,06 -0,04 -0,04 39 -0,11 0,38 0,38 0,38 40 0,38 0,22 0,21 0,19 41 0,27 #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2012 R²=0,96 15 2000 X1X3 X2X4 X4X5 2010 X1X4 X2X5 2020 X1X5 X3X4 10 5 0 1990 X1X2 X2X3 X3X5 2000 2010 2020 0 1990 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 600 500 2012 R²=0,96 Y observé en fn du Y prédit 2015 R²=0,96 2015 R²=0,96 600 500 400 300 200 100 0 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,94 2018 R²=0,94 78 92 75 78 9275 200 78 92 75 120 100 80 60 40 20 0 94 95 91 06 83 93 68 69 31 21 33 9045 51 44 5713 37 34 76 25 54 8759 42 62 66 120 100 80 150 250 200 150 100 60 40 20 0 50 100 50 94 95 13 91 69 33 31 93 44 51 37 34 5968 45 21 62 66 57 76 54 25 90 42 87 92 78 8306 75 75 400 300 200 100 0 92 400 300 78 9406 83 95 91 13 69 9333 44 31 37 51 59 34 21 45 57 68 66 6290 5476 4225 87 92 75 75 92 94 83 06 33 69 13 91 9395 44 31 34 59 3751 68 62 76 21 45 57 25 54 66 42 87 90 78 94 06 83 91 95 13 69 9333 44 31 37 51 5934 45 5776 626668 25 21 54 90 42 87 78 200 100 0 0 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 0 200 400 600 0 200 400 600 0 200 400 600 Résidu en fn de Y prédit 20 15 78 10 34 93 57 87 44 90 06 21 33 62 3731 13 94 25 5451 83 95 50 59 100 42 76 45 68 66 69 10 Résidu en fn de Y prédit 20 15 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 40 30 20 93 94 13 95 83 5737 44 62 69 59 78 92 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 20 10 0 0 93 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 20 10 Résidu en fn de Y prédit 60 40 20 1994 2000 57 93 13 2003 57 13 83 94 37 44 69 62 90 54 33 59 31 95 45 34 51 100 150 87 76 42 21 68 9106 25 2006 2012 94 37 95 62 44 57 59 13 83 78 33 91 69 87 45 42 54 200 06 25 21 31 9076 6634 51 68 2015 93 37 95 94 44 62 33 59 13 83 91 78 54 8757 69 42 45 21 200 06 31 25 76 34 51 668 6 90 2018 93 33 94 95 37 44 83 62 69 59 13 91 4221 45 8754 78 57 200 25 31 68 06 76 51 34 5 0 5 92 150 75 200 -5 0 0 0 -5 78 94 37 44 90 92 06 54 62 34 51 31 83 50 875933 95 150 76 100 69 4568 21 75 664225 91 10 0 0 200 -10 -20 -30 50 93 78 75 92 200 250 10 0 0 75 400 92 600 -20 -40 0 75 400 92 600 0 -10 54 51 33 91 100 66 31 200 9021 45 25 87 76 42 300 06 75 400 -10 -20 -30 -40 -50 92 400 75 0 600 -10 -20 -30 -40 -50 0 66 90 -10 -15 91 -10 -15 66 -20 -30 68 34 -60 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 106 sur 127 C. Approche en variation a) Ile-de-France et province En Ile-de-France, les régressions par rapport à chacun des trois régresseurs de la régression de référence considérés isolément (Tableau 31, Tableau 32 et Tableau 33) conduisent à des coefficients de détermination R² élevés, et à des pentes significatives. Les coefficients de détermination de la régression de référence sont très élevés, mais les pentes des régresseurs sont peu significatives et ces derniers sont très colinéaires (Tableau 34), en raison de la structure concentrique de la région, qui rend tous ces résultats difficiles à interpréter. Sur les seuls départements de province, l'exclusion des départements d'Ile-de-France, où le prix avait évolué de manière spécifique avant 2000, améliore les résultats de la régression de référence sur les sous-périodes qui commencent avant cette année. Les coefficients des régresseurs prennent des valeurs voisines de celles constatées sur l'ensemble de la France (Tableau 35). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 107 sur 127 Tableau 31: Ile-de-France, approche en variation, régression par rapport à la seule variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,70 0,56 0,15 0,21 0,32 0,73 0,65 0,43 0,04 0,33 0,77 0,83 0,87 0,74 0,43 R² 0,68 0,45 0,91 0,98 0,88 0,48 0,13 0,67 0,96 0,83 0,27 0,74 0,98 0,79 0,08 0,98 0,48 0,00 1,3% 0,7% 0,5% 0,3% 0,2% 0,3% 0,00 0,3% 0,19 0,31 0,5% 1,6% 0,9% 0,2% 0,3% 0,4% 0,5% 0,8% Ecart type résidu 0,6% 0,6% 0,3% 0,2% 0,3% 0,8% 1,4% 0,5% 0,2% 0,4% 0,9% 0,8% 0,3% 0,3% 0,7% 1,0% 0,4% 1,4% 1,4% 0,8% 1,3% 2018 -2% 1% 3% 6% 5% 5% 4% 4% 5% 6% 9% 7% 6% 5% 5% C 8% 11% 7% 6% 5% 5% 14% 7% 6% 4% 4% 1% 2% 1% 2% 4% 2% 2% -2% 0% 1994 0,01 0,02 0,40 0,27 0,14 0,00 0,01 0,06 1997 0,78 0,13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,07 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,01 0,05 0,00 0,00 0,00 0,04 0,44 0,01 0,00 0,00 0,19 0,00 0,00 0,00 0,60 0,00 0,04 0,99 1,00 0,32 0,15 2% 3,19 1,41 0,40 0,32 -0,38 -1,19 -1,20 -1,35 1994 3,8 2,7 1,0 1,3 1,7 4,0 3,3 2,1 -0,71 -1,38 -1,06 -1,94 -2,76 -2,66 -2,40 1997 0,5 1,7 4,5 5,5 6,3 4,1 2,1 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -1,67 -1,37 -2,40 -3,19 -3,17 -2,75 -1,55 -2,66 -3,73 -3,68 -2,31 -4,71 -5,51 -5,30 -5,86 -4,25 -1,94 0,16 2009 2012 0,00 0,79 2012 2015 1,34 2015 2018 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 3,6 2,2 7,7 17,9 6,6 2,3 1,0 3,5 12,0 5,5 1,5 4,2 15,4 4,7 0,7 18,2 2,3 0,1 0,0 1,2 1,6 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 10% 10% 93 75 5% 75 75 94 92 93 R² = 0,88 5% 95 77 91 94 92 R² = 0,91 94 93 92 R² = 0,79 78 78 91 95 5% 77 8 7 91 95 0% 77 -5% 0% 5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 108 sur 127 Tableau 32: Ile-de-France, approche en variation, régression par rapport à la seule variation du chômage LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= EXP(Chômage) Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,05 0,49 0,07 0,36 0,12 0,79 0,79 0,94 0,25 0,41 0,25 0,37 0,81 0,86 0,89 R² 0,07 0,23 0,68 0,80 0,74 0,95 0,20 0,41 0,67 0,58 0,88 0,46 0,92 0,78 0,97 0,26 0,35 0,69 2,3% 0,7% 0,5% 0,3% 0,3% 0,3% 0,14 0,2% 0,82 0,17 0,2% 1,4% 0,9% 0,4% 0,6% 0,5% 0,4% 0,3% Ecart type résidu 1,0% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 0,2% 1,4% 0,7% 0,7% 0,6% 0,4% 1,2% 0,6% 2,1% 0,7% 1,1% 0,3% 0,3% 0,8% 0,4% 1,4% 2018 -4% -3% 3% 7% 4% 4% 4% 3% 10% 9% 8% 6% 5% 5% 3% C 9% 12% 8% 8% 7% 5% 14% 7% 7% 5% 4% -1% 4% 3% 2% 7% 3% 3% -2% 0% 1994 0,76 0,04 0,66 0,10 0,50 0,00 0,00 0,00 1997 0,21 0,07 0,21 0,10 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,66 0,25 0,01 0,00 0,00 0,00 0,29 0,07 0,01 0,02 0,00 0,05 0,00 0,00 0,00 0,20 0,11 0,01 0,42 0,00 0,35 0% 4,4 m/ EXP(Chômage) -12,0 7,9 -4,8 10,3 -2,9 9,3 -6,8 -5,4 5,3 -2,6 -8,8 -8,2 -5,2 -9,5 -13,6 -25,9 -15,9 -11,3 -26,7 -9,2 -10,6 -20,9 -12,9 -8,6 -16,4 -7,1 -1,4 -15,1 -22,6 -16,9 -13,6 -22,6 -17,0 -13,4 1994 0,5 2,4 0,7 1,9 0,9 4,7 4,7 10,1 1997 1,4 2,1 1,4 1,9 5,0 6,0 7,1 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 -6,2 2015 2018 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. EXP(Chômage) 0,7 1,3 3,5 5,0 4,1 10,3 1,2 2,1 3,5 2,9 6,5 2,3 8,1 4,6 13,2 1,5 1,8 3,6 1,0 5,3 1,1 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 10% 10% 75 93 5% R² = 0,74 75 93 92 94 95 91 77 78 95 77 91 94 92 78 R² = 0,78 92 93 94 75 R² = 0,68 95 78 9177 5% 5% -5% 0% 0% 5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 109 sur 127 Tableau 33: Ile-de-France, approche en variation, régression par rapport à la seule proportion de logements occupés par leur propriétaire LN(Y) / t = m1*X1 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1 niv= % RP P Filo Année 1994 2008 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 72457 -58006 0 0 0 20474 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 19653 -71980 -85955 19858 -41162 -32740 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,96 0,62 0,18 0,47 0,20 0,69 0,74 0,78 0,15 0,49 0,81 0,86 0,86 0,87 0,87 R² 0,88 0,19 0,76 0,94 0,96 0,95 0,02 0,52 0,93 0,95 0,94 0,84 0,82 0,84 0,85 0,78 0,82 0,83 0,5% 0,6% 0,5% 0,2% 0,3% 0,3% 0,77 0,3% 0,89 0,83 0,3% 1,5% 0,8% 0,2% 0,3% 0,4% 0,3% 0,4% Ecart type résidu 0,4% 0,8% 0,4% 0,3% 0,2% 0,2% 1,5% 0,6% 0,3% 0,2% 0,3% 0,7% 0,9% 0,6% 0,6% -13% -3% 2% 5% 5% 1,2% 7% 0,6% 0,2% 6% 0,6% 0,3% 0,6% 2018 6% 8% 10% 11% 10% 11% 9% 9% C 12% 13% 10% 11% 9% 9% 13% 10% 11% 8% 8% 6% 10% 7% 7% 14% 7% 7% -1% 4% 1994 0,00 0,01 0,35 0,05 0,29 0,01 0,00 0,00 1997 0,40 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,31 0,00 0,00 0,00 0,00 0,87 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 8% 0,20 0,07 0,02 0,02 -0,01 -0,04 -0,04 -0,05 1994 11,5 3,1 1,1 2,3 1,2 3,6 4,1 4,6 -0,06 -0,07 -0,04 -0,06 -0,09 -0,08 -0,09 1997 1,0 2,4 5,0 6,0 6,0 6,4 6,3 m/ % RP P Filo 2008 -0,09 -0,03 -0,07 -0,10 -0,09 -0,09 0,02 -0,06 -0,10 -0,08 -0,09 -0,14 -0,17 -0,20 -0,12 -0,11 -0,03 -0,12 -0,12 -0,08 -0,12 2012 2015 2009 -11203 -64734 -66976 -57487 -135448 2012 -41903 -90867 -99082 -103458 -165424 -195400 2015 -40072 -80570 -85083 -84865 -119979 -112244 -29088 2018 -50524 -86731 -91518 -92631 -120907 -116060 -76390 ##### Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. % RP P Filo 2008 2000 6,5 1,2 4,3 10,1 11,5 10,4 0,4 2,6 8,8 10,6 9,6 2003 2006 2009 2012 2015 5,5 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 5,7 5,3 5,7 5,7 4,7 5,2 5,4 4,4 6,9 10% 10% 93 75 95 75 93 94 92 95 91 77 78 94 92 5% 75 77 91 78 94 92 93 5% 5% -5% 91 0% 77 0% 78 95 R² = 0,84 5% R² = 0,96 R² = 0,76 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 110 sur 127 Tableau 34 : Ile-de-France, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,99 0,75 0,19 0,85 0,56 0,93 0,96 0,95 1994 0,29 0,73 0,84 0,94 0,88 0,94 0,96 1997 R² 0,88 0,63 0,94 0,98 0,96 0,97 0,80 0,72 0,96 0,95 0,97 0,96 0,99 0,99 0,98 1,00 0,99 0,99 0,2% 0,6% 0,6% 0,2% 0,2% 0,2% 0,78 0,1% 0,99 0,99 0,2% 2012 2015 1994 1,7% 0,7% 0,3% 0,2% 0,5% 0,3% 0,2% 1997 Ecart type résidu 0,4% 0,6% 0,3% 0,2% 0,2% 0,2% 0,8% 0,6% 0,3% 0,3% 0,2% 0,4% 0,3% 0,1% 0,2% -14% -4% 2% 1% 5% 0,1% 0% 0,2% 0,2% 0% 0,2% 0,1% 0,2% 2018 3% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 13% 9% 10% 8% 6% 7% 9% 1997 C 13% 7% 5% 6% 8% 9% 9% 5% 5% 8% 8% 12% 5% 4% 4% 13% 7% 7% 0% 3% 2012 1994 0,00 0,11 0,75 0,04 0,29 0,01 0,00 0,01 1994 1997 0,62 0,13 0,05 0,01 0,03 0,01 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,03 0,22 0,01 0,00 0,00 0,07 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,00 2012 0,00 2015 7% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,55 0,16 0,09 -1,50 -1,32 -2,45 -2,56 0,01 1994 1,3 0,1 0,1 3,1 1,6 2,6 2,7 0,0 1,58 -1,23 -0,93 -2,44 -1,78 0,22 1,82 1997 0,3 0,5 0,8 2,0 0,6 0,1 2,3 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo 0,31 -3,34 -5,11 -3,79 -4,73 -0,07 -3,49 -5,01 -2,57 -1,09 -0,67 0,08 -1,77 -0,16 -0,24 0,60 0,65 0,38 0,67 0,57 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 0,99 2018 2015 1997 2000 2003 2006 3,2 m/ EXP(Chômage) -7,1 3,8 -2,2 9,9 -0,5 -6,4 3,5 0,8 6,7 8,6 8,2 -0,9 0,5 11,0 -12,6 -7,0 -0,4 1,7 -9,0 -11,8 -10,3 -2,4 -0,9 -9,5 -13,2 -6,3 -3,7 -2,5 -15,6 1994 3,4 1,4 0,2 1,1 1,0 3,5 4,6 2,1 1997 0,3 1,7 0,6 2,3 0,5 1,5 0,9 -6,7 -5,2 -7,0 -1,0 -0,6 2012 0,23 0,05 0,01 0,09 0,01 0,08 0,07 -0,1 -0,01 2015 1994 9,7 0,8 0,2 3,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,10 -0,01 -0,10 -0,01 0,07 0,09 -0,02 0,05 0,05 -0,24 -0,01 0,01 0,02 -0,04 -0,15 -0,05 -0,06 -0,08 -0,04 -0,10 -0,03 -0,10 -0,08 -0,09 -0,05 -0,10 -0,07 -0,11 1997 0,4 0,1 0,4 0,5 0,1 0,8 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 -0,15 -0,48 -0,28 -0,27 -0,02 0,64 0,76 0,93 0,85 0,76 0,93 0,57 0,73 0,62 0,72 1994 1997 R(X1,X2) 0,23 0,85 0,88 0,91 0,71 0,61 0,53 0,88 0,86 0,55 0,30 0,55 0,96 0,49 0,59 -0,07 -0,80 0,19 -0,45 -0,34 2012 0,03 -0,49 -0,59 -0,41 -0,28 0,79 0,55 0,95 0,78 0,82 0,93 0,71 0,84 0,40 0,87 0,93 2015 R(X2,X3niv) 0,24 0,85 0,90 0,93 0,86 0,96 0,79 0,95 0,83 0,74 0,88 0,90 0,78 0,65 0,87 0,06 0,20 0,56 0,39 0,88 0,68 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 0,4 2,1 3,2 2,9 0,3 0,5 3,1 1,5 1,9 0,0 0,7 0,1 1,6 2,0 0,4 1,7 0,2 1,3 0,5 5,1 T Stud. EXP(Chômage) 0,2 0,1 0,3 0,1 0,5 0,3 1,5 0,1 0,6 0,4 0,5 2,7 1,5 9,6 3,3 6,5 7,3 0,6 T Stud. % RP P Filo 2008 2,6 1,3 1,3 0,3 0,8 1,3 0,4 0,4 1,5 4,0 1,8 2,3 6,4 6,6 2,7 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 6,1 2018 0,2 2,1 2,0 2000 - 2015 0,17 0,04 0,01 0,48 0,01 0,07 0,04 0,00 0,32 -0,04 -0,34 0,12 0,24 0,61 0,61 0,57 Ecart R² 2var 0,03 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,07 0,20 0,15 0,03 0,00 0,01 0,01 10% 2,9 0,3 0,1 0,2 2,7 1,0 2,2 1,4 6,8 7,2 10,0 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 0,91 0,91 0,94 0,94 0,96 0,98 0,97 0,91 0,90 0,93 0,93 0,96 0,98 0,97 0,86 R(X1,X3niv) 0,91 0,91 0,96 0,98 0,96 0,80 0,80 0,96 0,99 0,95 0,67 0,79 0,88 0,96 0,59 0,88 0,88 -0,04 0,33 -0,13 -0,18 2006 - 2015 5% 75 0,08 0,01 0,00 0,03 0,03 75 93 0,15 0,01 0,01 0,01 0,02 0,10 0,16 94 9592 0,38 0,15 75 77 91 92 0,21 5% 95 91 77 78 78 93 94 92 R² = 0,94 -5% 91 0% 77 0% 78 95 94 93 Ecart R² 1var+1niv 0,26 0,62 0,32 0,44 0,41 0,46 0,49 0,39 0,13 0,18 0,31 0,29 0,35 5% 5% 0,65 -0,03 0,27 0,25 0,34 R² = 0,99 0,47 0,54 0,53 0,53 R² = 0,96 0,59 0,55 0,55 0,28 0,52 0,57 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 111 sur 127 Tableau 35: province, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,25 0,20 0,13 0,17 0,11 0,13 0,16 0,16 1994 0,18 0,43 0,50 0,44 0,48 0,49 0,44 1997 R² 0,65 0,72 0,63 0,62 0,62 0,53 0,55 0,35 0,39 0,42 0,32 0,03 0,17 0,21 0,17 0,35 0,32 0,14 0,06 0,02 0,01 2012 2015 2,1% 1,3% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,6% 0,6% 1994 1,1% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 0,9% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,6% 0,9% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,9% 1,0% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 -9% 0% 6% 9% 8% 7% 6% 5% 1994 8% 11% 14% 11% 9% 8% 7% 1997 C 13% 16% 11% 10% 8% 7% 19% 9% 8% 6% 6% -1% 2% 2% 2% 4% 3% 3% 0% 1% 2012 1994 0,00 0,00 0,02 0,01 0,04 0,02 0,01 0,01 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,49 0,01 0,00 0,00 0,00 0,18 0,51 2012 0,69 2015 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,02 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,32 -0,05 -1,44 -1,31 -0,85 -0,72 -0,90 -0,87 1994 0,6 0,1 3,3 3,1 2,0 2,0 2,7 2,7 -0,52 -2,76 -2,21 -1,25 -1,38 -1,70 -1,65 1997 1,3 5,6 4,5 2,9 4,1 5,3 5,0 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -3,95 -1,98 -0,93 -1,26 -1,79 -1,79 -1,49 -0,46 -0,81 -1,27 -1,26 0,22 -0,60 -1,15 -1,17 2009 -1,56 -2,05 -1,24 2012 -0,73 -0,21 2012 2015 0,08 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2,50 3,60 1,62 0,60 0,29 -0,29 -0,57 -1,18 1994 1,5 3,0 1,3 0,6 0,3 0,3 0,6 1,0 2,31 0,26 -1,09 -1,72 -1,58 -1,51 -2,09 1997 3,4 0,3 1,2 1,9 1,8 1,7 2,1 m/ EXP(Chômage) -2,73 -4,03 -3,51 -3,12 -2,95 -3,60 -3,03 -2,16 -2,08 -2,47 -3,85 -1,16 -2,15 -2,35 -3,75 -1,97 -2,43 -2,86 -0,27 0,37 -0,31 2012 2015 0,26 0,13 0,02 -0,02 -0,02 -0,02 -0,02 -0,02 1994 5,2 4,2 0,8 1,0 0,00 -0,06 -0,08 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,2 2,0 3,7 4,0 4,4 4,1 m/ % RP P Filo 2008 -0,05 -0,08 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 -0,10 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 0,01 -0,02 -0,02 -0,03 2009 -0,03 -0,03 -0,04 2012 -0,02 -0,02 2012 2015 -0,03 2015 2018 -0,29 -0,39 0,12 0,30 0,37 0,25 0,14 0,03 1994 -0,24 0,30 0,47 0,48 0,37 0,21 0,07 1997 R(X1,X2) 0,43 0,54 0,45 0,39 0,23 0,09 0,45 0,38 0,28 0,04 -0,15 0,04 0,06 -0,23 -0,35 0,00 -0,21 -0,31 -0,24 -0,31 2012 -0,16 2015 -0,40 -0,38 0,03 0,17 0,22 0,11 0,05 0,00 -0,23 0,25 0,35 0,37 0,26 0,20 0,14 R(X2,X3niv) 0,46 0,50 0,49 0,41 0,34 0,28 0,35 0,38 0,15 0,06 -0,04 0,19 -0,12 -0,20 -0,27 -0,26 -0,30 -0,35 -0,20 -0,31 -0,22 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,8 4,2 2,5 4,3 6,2 5,7 3,0 1,3 3,1 4,6 3,8 0,5 2,4 3,8 3,1 5,3 5,4 2,8 1,9 0,6 T Stud. EXP(Chômage) 4,1 6,1 5,5 4,2 3,9 3,7 4,1 2,9 2,8 3,2 3,4 1,4 2,9 2,8 3,2 3,3 3,2 0,3 T Stud. % RP P Filo 2008 1,5 4,0 4,3 5,0 4,7 4,7 3,6 4,3 4,2 0,5 1,2 1,7 1,8 2,0 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 0,2 2018 1,3 1,7 1,6 2000 - 2015 0,25 0,17 0,01 0,01 0,02 0,03 0,03 0,03 0,23 0,20 0,11 0,04 -0,02 -0,01 0,05 0,06 Ecart R² 2var 0,00 0,03 0,08 0,11 0,12 0,10 0,10 0,01 0,05 0,09 0,12 0,10 0,09 10% 2,3 0,2 0,3 1,8 3,8 4,0 3,6 2,1 2,0 1,1 1,0 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 1306 11 30 83 04 66 4805 34 84 33 40 6469 26 31 16 32 07 42 1217 01 47 46 53 4924 09 73 59 8582 74 62 23 19 61 8050 76 5844 18 08 1038 15 03 89 22 65 5260 8763 14 2781 36 28 41 5637 02 86 55 45 2921 43 88 7039 7971 25 35 51 67 90 57 72 54 0,25 0,34 0,42 0,43 0,40 0,39 0,37 0,33 0,42 0,50 0,47 0,41 0,37 0,35 0,31 R(X1,X3niv) 0,51 0,44 0,33 0,29 0,28 0,25 0,21 0,12 0,16 0,16 0,14 0,01 0,11 0,12 0,10 0,16 0,15 0,11 0,04 0,03 0,02 2006 - 2015 5% 0,12 0,10 0,14 0,13 0,11 0,00 0,01 0,03 0,04 0,02 0,03 0,04 0,02 0,01 0,01 5% Ecart R² 1var+1niv 0,06 0,40 0,30 0,26 0,28 0,35 0,31 0,38 0,24 0,25 0,24 0,35 0,29 0,16 0,07 0,06 0,22 0,16 0,00 0,10 0,17 0,15 33 69 31 13 74 04 05 73 06 34 32 07 40 26 84 3083 59 64 11 16 0148 66 17 47 44 53 12 49 09 42 24 46 85 62 37 63 65 82 5038 60 76 15 80 23 14 61 0335 81 19 36 67 102856 86 2921 43 0887 22 5245 18 41 7027 72 39 54 51 55022571 8890 79 57 58 89 68 R² = 0,63 33 69 74 59 31 37 01 62 06 0%44 49 16 73 40 67 26 07 7663 50 85 04 05 84 325334 804717 72 41 39 08 6035 577942 13 6146 0% 36 187183 70 25 652914 86 54 09 10246882 90 64 52 12 11 21 88451530 27 51 552838 0387 6648 81 56 0219 43 22 89 58 23 5% 68 -5% 5% 0,31 0,30 0,13 0,02 0,01 R² = 0,62 0,01 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% R² = 0,21 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 112 sur 127 b) Autres sélections de départements Pour les sélections du groupe A, dans la régression de référence, le coefficient de détermination R² est élevé et les pentes par rapport à la variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique sont significatives et prennent des valeurs significatives et voisines de celles constatées sur l'ensemble de la France. La proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort significative dans la régression par rapport à ce seul régresseur mais non significative dans la régression de référence, en raison de colinéarités. A titre d'exemple, pour la sélection des 30 départements les plus urbains, figurent ci-après les résultats de la régression de référence (Tableau 36), de la régression par rapport à ses deux premiers régresseurs (Tableau 37) et de la régression par rapport à la seule proportion de logements occupés par leur propriétaire (Tableau 38). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 113 sur 127 Tableau 36 : 30 départements les plus urbains, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,46 0,28 0,44 0,38 0,35 0,42 0,42 0,46 1994 0,05 0,60 0,75 0,76 0,83 0,78 0,68 1997 R² 0,77 0,83 0,83 0,89 0,85 0,72 0,58 0,58 0,77 0,75 0,66 0,45 0,77 0,74 0,57 0,62 0,66 0,39 0,06 0,09 0,10 2012 2015 2,9% 1,9% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1994 1,4% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,2% 0,7% 0,5% 0,4% 0,4% 0,6% 1,1% 0,7% 0,6% 0,5% 0,7% 0,8% 0,7% 0,6% 0,8% -11% -2% 2% 5% 6% 1,4% 6% 0,9% 0,9% 5% 1,1% 1,2% 1,6% 2018 4% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1994 5% 7% 8% 7% 7% 6% 5% 1997 C 10% 11% 9% 8% 7% 6% 10% 8% 7% 6% 5% 5% 6% 4% 4% 7% 4% 5% -1% 2% 2012 1994 0,00 0,05 0,00 0,01 0,02 0,01 0,01 0,00 1994 1997 0,65 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,60 0,43 2012 0,41 2015 6% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,01 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2,05 0,96 0,12 0,45 0,97 0,09 -0,04 -0,31 1994 1,3 0,8 0,2 0,7 1,7 0,2 0,1 0,8 -0,57 -1,45 -1,22 -0,69 -1,63 -1,52 -1,42 1997 0,7 2,4 2,8 1,8 4,5 4,2 3,4 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,34 -1,78 -0,94 -1,94 -1,85 -1,67 -2,02 -0,97 -1,65 -1,61 -1,30 -0,07 -1,59 -1,81 -1,49 2009 -3,38 -3,42 -1,98 2012 -0,25 -0,24 2012 2015 0,15 2018 2015 1997 2000 2003 2006 7,45 0,00 -8,08 -6,15 -5,88 -5,59 -5,84 -7,75 1994 1,5 0,0 4,3 3,9 3,5 3,6 3,7 4,0 -1,29 -4,65 -5,51 -5,20 -5,10 -5,50 -6,84 1997 0,6 4,3 6,3 5,5 4,8 4,6 3,8 m/ EXP(Chômage) -4,18 -5,03 -4,49 -4,33 -4,67 -6,00 -3,81 -2,19 -4,52 -5,09 -8,64 0,47 -6,21 -5,80 -7,71 -3,46 -5,06 -6,93 -1,98 -3,24 0,40 2012 2015 0,27 0,11 0,04 0,02 -0,03 -0,02 -0,01 0,00 1994 1,9 1,1 0,6 0,4 -0,01 -0,02 0,01 -0,03 -0,02 -0,01 -0,02 1997 0,1 0,4 0,2 1,0 0,7 0,7 m/ % RP P Filo 2008 -0,02 0,02 -0,03 -0,02 -0,02 -0,02 0,08 -0,02 -0,03 -0,01 -0,02 -0,11 -0,08 -0,04 -0,05 2009 -0,08 -0,03 -0,07 2012 -0,01 -0,04 2012 2015 -0,08 2015 2018 -0,46 -0,52 -0,08 0,24 0,45 0,35 0,26 0,10 1994 -0,40 0,02 0,30 0,47 0,38 0,28 0,12 1997 R(X1,X2) 0,09 0,35 0,50 0,46 0,35 0,18 0,65 0,79 0,72 0,59 0,36 0,43 0,33 0,23 -0,06 0,00 -0,17 -0,46 -0,23 -0,46 2012 -0,37 2015 -0,25 -0,30 0,01 0,29 0,44 0,36 0,33 0,33 -0,25 0,09 0,34 0,47 0,41 0,38 0,38 R(X2,X3niv) 0,20 0,42 0,54 0,49 0,46 0,46 0,55 0,64 0,51 0,45 0,47 0,50 0,16 0,11 0,07 -0,29 -0,21 -0,22 -0,03 -0,07 -0,07 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 3,8 4,1 2,6 6,3 5,8 4,2 2,7 1,6 3,0 3,5 2,9 0,1 3,1 3,6 2,7 4,1 5,2 2,7 0,5 0,5 T Stud. EXP(Chômage) 6,1 7,7 6,3 5,3 4,9 3,7 3,1 1,6 2,9 3,5 3,9 0,4 4,4 4,5 3,6 1,8 3,5 1,2 T Stud. % RP P Filo 2008 0,4 0,7 1,2 1,3 1,0 1,8 0,9 1,1 0,7 3,6 2,8 1,9 1,5 1,0 0,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 0,3 2018 0,7 0,7 0,5 2000 - 2015 0,08 0,04 0,01 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,37 0,21 0,25 0,17 0,11 0,16 0,16 0,19 Ecart R² 2var 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 10% 2,5 1,1 0,2 0,2 0,8 0,9 0,6 1,9 1,9 1,2 1,7 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 6606 83 0,77 0,79 0,80 0,80 0,80 0,81 0,77 0,70 0,77 0,78 0,76 0,76 0,76 0,72 0,65 R(X1,X3niv) 0,74 0,71 0,71 0,71 0,67 0,59 0,60 0,63 0,65 0,61 0,52 0,58 0,61 0,59 0,47 0,56 0,54 0,38 0,19 0,17 0,15 2006 - 2015 5% 75 0,05 0,01 0,01 0,01 0,01 0,28 0,07 0,04 0,06 0,03 0,01 0,08 0,00 0,05 75 0,10 5% Ecart R² 1var+1niv 0,01 0,41 0,56 0,49 0,53 0,47 0,37 0,25 0,52 0,41 0,49 0,46 0,35 0,54 0,43 0,57 0,51 0,41 0,38 0,64 0,54 0,36 57 90 68 33 69 93 94 92 13 3106 83 95 34 59 66 44 4291 78 62 37 76 45 87 25 21 54 51 5% 75 34 93 69 33 31 42 94 92 95 59 44 62 76 91 37 87 21 78 45 25 51 54 90 57 R² = 0,83 33 92 94 93 69 59 78 31 95 37 91 62 06 0% 44 76 34 13 42 57 5468 25 90 83 45 210% 51 66 87 68 -5% 5% R² = 0,85 R² = 0,74 0,48 0,43 0,16 -0,14 -0,15 -0,05 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 114 sur 127 Tableau 37 : 30 départements les plus urbains, approche en variation, régression par rapport aux deux premiers régresseurs de la régerssion de référence (variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique et variation du chômage) LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,38 0,25 0,43 0,38 0,34 0,41 0,41 0,45 1994 0,05 0,60 0,75 0,76 0,82 0,77 0,67 1997 R² 0,77 0,83 0,82 0,88 0,84 0,71 0,53 0,56 0,76 0,75 0,65 0,17 0,70 0,70 0,50 0,59 0,65 0,31 0,05 0,04 0,00 2012 2015 3,1% 1,9% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1,4% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,6% Ecart type résidu 1,2% 0,7% 0,5% 0,4% 0,4% 0,6% 1,2% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,8% 1,5% 0,6% 0,9% 0,9% 0,9% 1,2% 1,2% 1,6% 2018 1% 4% 3% 6% 5% 5% 4% 3% 1994 5% 6% 8% 6% 6% 5% 4% 1997 C 9% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 5% 4% 0% 3% 2% 2% 3% 3% 2% -1% 0% 2012 1994 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 0,52 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,47 0,57 0,99 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 4,46 2,03 0,46 0,63 0,68 -0,17 -0,20 -0,36 1994 4,1 2,7 1,1 1,7 1,9 0,6 0,7 1,3 -0,63 -1,65 -1,17 -0,97 -1,82 -1,69 -1,63 1997 1,2 4,5 4,1 3,4 7,3 6,4 5,2 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,53 -1,58 -1,20 -2,19 -2,04 -1,89 -1,50 -1,10 -1,93 -1,77 -1,42 -1,00 -2,44 -2,37 -2,00 2009 -4,11 -3,78 -2,42 2012 -0,27 -0,33 2012 2015 0,03 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,1 2018 9,29 0,96 -7,94 -6,04 -6,04 -5,75 -6,01 -7,89 1994 1,8 0,2 4,3 4,0 3,7 3,8 4,0 4,4 -1,31 -4,70 -5,48 -5,40 -5,26 -5,72 -7,38 1997 0,6 4,5 6,5 5,9 5,1 5,0 4,5 m/ EXP(Chômage) -4,24 -4,92 -4,75 -4,61 -4,97 -6,69 -3,20 -2,57 -4,66 -5,24 -9,15 0,14% 0,01% -0,03% -0,01% -0,02% -0,02% -0,01% -0,01% -0,01% 0,05% 0,00% 0,00% 0,17% 0,09% 0,03% 1997 2000 2003 2006 2009 2012 -0,97 -6,00 -5,72 -8,18 -0,01% 0,00% 0,00% 0,00% 0,01% -2,47 -4,84 -6,67 -0,01% -1,99 -0,01% -0,01% 0,00% 0,00% 0,03% 0,00% -0,02% 2015 -3,26 0,46 -0,01% 0,00% 0,00% -0,01% 0,04% 0,05% 0,01% 0,05% 2018 2012 2015 -0,46 -0,52 -0,08 0,24 0,45 0,35 0,26 0,10 -0,40 0,02 0,30 0,47 0,38 0,28 0,12 R(X1,X2) 0,09 0,35 0,50 0,46 0,35 0,18 0,65 0,79 0,72 0,59 0,36 0,43 0,33 0,23 -0,06 0,00 -0,17 -0,46 -0,23 -0,46 -0,37 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,3 4,9 4,1 9,0 8,1 5,9 2,1 1,9 4,0 4,4 3,6 T Stud. EXP(Chômage) 6,4 7,8 6,9 5,8 5,6 4,6 2,6 2,0 3,0 3,7 4,5 1,7 5,3 5,5 3,9 6,1 6,6 3,3 0,6 0,6 0,7 3,8 4,2 3,7 2000 - 2015 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Ecart R² 1var -0,75 -0,57 -0,62 -0,66 -0,59 -0,59 -0,55 -0,40 -0,25 -0,24 -0,18 -0,23 -0,33 10% 1,4 3,3 1,2 2,3 1,1 0,2 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 66 0683 R² 93 33 34 75 31 94 92 2006 - 2015 5% 75 -0,17 -0,18 -0,12 -0,16 -0,29 -0,44 -0,24 -0,25 -0,35 R² = 0,84 -0,30 -0,30 -0,50 75 -0,35 -0,69 -0,96 5% 57 90 68 93 94 92 31 13 06 3483 59 66 95 42 44 91 62 37 78 76 45 87 25 21 5 514 33 69 5% 68 25 9057 42 59 95 62 7644 91 87 21 37 78 45 51 54 69 = 0,82 33 92 94 93 69 59 31 78 95 62 06 91 0% 37 44 76 34 42 57 459068 25 13 0% 54 21 51 83 66 87 R² = 0,70 5% -5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 115 sur 127 Tableau 38: 30 départements les plus urbains, approche en variation, régression par rapport aux troisième régresseur de la régression de référence (proportion de logements occupés par leur propriétaire) LN(Y) / t = m1*X1 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1 niv= % RP P Filo Année 1994 2008 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 169882 -35891 2003 2006 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 41020 -126297 -216702 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,40 0,26 0,03 0,00 0,01 0,12 0,11 0,13 0,03 0,26 0,27 0,41 0,50 0,44 0,40 R² 0,34 0,30 0,47 0,54 0,49 0,43 0,08 0,35 0,40 0,33 0,29 0,45 0,41 0,32 0,26 0,26 0,18 0,16 0,00 0,05 0,09 2,9% 1,8% 1,5% 1,1% 0,9% 0,7% 0,7% 0,7% 1,4% 1,4% 1,1% 0,8% 0,8% 0,8% 0,8% Ecart type résidu 1,9% 1,5% 0,9% 0,9% 0,8% 0,8% 1,6% 0,8% 1,0% 0,9% 0,9% 0,8% 1,1% 0,9% 1,0% 1,9% 1,3% 1,3% 0,9% 1,1% 1,5% -16% -5% 3% 7% 6% 7% 6% 2018 6% 7% 13% 14% 12% 12% 9% 9% C 19% 18% 13% 13% 10% 9% 17% 11% 11% 8% 7% 5% 8% 5% 5% 11% 5% 5% -2% 2% 1994 0,00 0,00 0,42 0,88 0,79 0,03 0,04 0,03 1997 0,48 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,92 0,23 0,07 5% 0,38 0,17 0,04 0,01 -0,01 -0,04 -0,04 -0,04 1994 4,3 3,1 0,9 0,4 0,5 2,0 1,9 2,0 -0,04 -0,13 -0,11 -0,11 -0,12 -0,10 -0,10 1997 0,9 3,1 3,3 4,4 5,2 4,7 4,3 m/ % RP P Filo 2008 -0,22 -0,15 -0,13 -0,15 -0,12 -0,11 -0,08 -0,09 -0,12 -0,09 -0,09 -0,11 -0,15 -0,10 -0,09 11820 -109458 -146241 -75779 2009 -12625 -109695 -134297 -93094 -110408 -0,18 -0,09 -0,09 2012 -40752 -124033 -146069 -122524 -145897 -181386 -0,01 -0,04 2012 2015 -36068 -104688 -118448 -93884 -99919 -94675 -7963,8 -0,08 2018 -41062 -100592 -111376 -90311 -93943 -88455 -41990 ##### 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. % RP P Filo 2008 2000 3,8 3,4 5,0 5,8 5,2 4,6 1,6 3,8 4,3 3,7 3,4 2003 2006 2009 2012 2015 1,7 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 4,8 4,4 3,6 3,1 3,2 2,5 2,3 0,3 1,2 10% 10% 13 5% 33 69 42 31 94 95 59 44 62 76 91 37 78 21 87 45 25 51 54 57 90 68 06 83 66 34 93 92 75 75 75 69 92 93 13 31 94 06 8366 34 9559 44 42 91 78 37 62 76 2187 45 54 25 51 57 68 90 33 94 69 92 33 93 5% 5% -5% R² = 0,49 78 59 31 95 06 44 91 37 0% 6276 34 25 57 42 13 4554 90 83 68 0% 21 51 66 87 5% R² = 0,32 R² = 0,47 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 116 sur 127 Pour les sélections du groupe B, en revanche, le coefficient de détermination de la régression de référence ressort nettement plus faible. Sur 2000-2015 (Tableau 41), dans la régression de référence la pente associée à la variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique ressort significative et peu différente des valeurs observées sur l'ensemble des départements, mais ce n'est pas le cas sur la plupart des autres sous-périodes. La pente associée à la variation du taux de chômage de même ressort en général non significative. En revanche, la proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort significative en général. Parmi les régresseurs que nous avons testés, celui qui fournit les meilleurs résultats pour ce groupe B est la croissance du parc, avec une pente positive (la croissance de la population fournissant des résultats un peu moins bons, avec une pente également positive). Dans ces départements, souvent très ruraux, la différenciation de la croissance du prix des logements a donc davantage coïncidé avec la différenciation de la croissance du parc et de la population qu'avec la différenciation de leur différence. Que la croissance du parc ait ou non compensé celle de la population, c'est leur mouvement conjoint qui a été concomitant avec le prix des logements, une moindre croissance du parc coïncidant avec une moindre croissance du prix. A titre d'exemple, dans le cas des 30 départements les plus ruraux, le Tableau 39 présente les résultats de la régression de référence (il est donc comparable au Tableau 36, qui présente les mêmes résultats dans le cas des 30 départements les plus urbains) et le Tableau 40 présente les résultats de la régression par rapport à la croissance du parc et à la proportion de logements occupés par leur propriétaire. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 117 sur 127 Tableau 39: 30 départements les plus ruraux, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,15 0,11 0,26 0,44 0,34 0,32 0,30 0,27 1994 0,40 0,46 0,59 0,46 0,46 0,43 0,40 1997 R² 0,48 0,62 0,47 0,40 0,36 0,34 0,58 0,40 0,29 0,29 0,25 0,15 0,18 0,06 0,07 0,06 0,17 0,16 0,16 0,22 0,12 2012 2015 2,0% 1,1% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1994 0,9% 1,1% 0,8% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,5% 0,9% 0,7% 0,5% 0,6% 0,5% 0,9% 0,5% 0,4% 0,4% 0,4% 0,9% 0,4% 0,7% 0,4% 0,6% 1,0% 0,5% 0,7% 0,8% 1,0% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 -5% 4% 9% 13% 10% 8% 6% 5% 1994 11% 15% 18% 13% 10% 8% 7% 1997 C 15% 18% 12% 10% 8% 7% 22% 9% 7% 5% 5% -4% -1% -1% 0% 1% 0% 0% -2% 0% 2012 1994 0,22 0,35 0,06 0,00 0,02 0,03 0,04 0,06 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,01 0,02 0,00 0,01 0,04 0,04 0,24 0,17 0,58 0,60 0,18 0,21 0,10 2012 0,34 2015 3% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,02 0,08 0,52 0,22 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,45 -0,13 -1,16 -1,35 -0,48 -0,12 -0,27 -0,37 1994 0,5 0,2 1,5 2,0 0,7 0,2 0,4 0,6 0,13 -2,72 -2,50 -0,81 -0,81 -1,09 -1,12 1997 0,2 2,4 2,6 0,9 1,2 1,5 1,6 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -4,59 -2,13 -0,29 -0,63 -1,31 -1,35 -1,37 0,04 -0,12 -0,81 -0,96 0,94 0,35 -0,38 -0,58 2009 -0,23 -1,19 -1,00 2012 -1,06 -0,84 2012 2015 -0,99 2018 2015 1997 2000 2003 2006 5,31 3,55 3,59 2,22 2,65 3,19 3,94 3,78 1994 1,4 1,5 1,4 1,1 1,5 1,6 1,7 1,5 2,72 2,02 0,50 0,45 1,45 2,47 2,23 1997 2,5 1,0 0,3 0,2 0,7 1,1 0,9 m/ EXP(Chômage) -3,06 -4,07 -2,13 -0,32 0,15 0,04 -2,44 -1,43 -0,95 -0,11 -0,20 1,49 -1,62 0,08 0,16 -0,84 -0,20 0,41 1,39 2,70 0,38 2012 2015 0,19 0,06 -0,03 -0,07 -0,06 -0,04 -0,03 -0,02 1994 2,0 1,1 0,9 2,8 -0,06 -0,12 -0,14 -0,11 -0,08 -0,07 -0,06 1997 1,4 2,9 4,7 4,6 4,2 3,3 m/ % RP P Filo 2008 -0,07 -0,12 -0,09 -0,08 -0,06 -0,06 -0,17 -0,06 -0,04 -0,03 -0,03 0,04 0,02 0,01 0,01 2009 0,00 0,00 0,00 2012 0,00 0,01 2012 2015 -0,02 2015 2018 -0,33 -0,44 -0,31 -0,34 -0,24 -0,44 -0,52 -0,47 1994 -0,39 -0,17 -0,17 -0,07 -0,27 -0,46 -0,47 1997 R(X1,X2) 0,34 0,30 0,11 0,10 -0,20 -0,35 0,25 0,06 0,05 -0,28 -0,40 -0,05 0,04 -0,39 -0,42 -0,15 -0,50 -0,43 -0,67 -0,38 2012 0,06 2015 -0,65 -0,69 -0,33 -0,25 -0,14 -0,35 -0,37 -0,46 -0,53 0,04 0,09 0,17 -0,11 -0,16 -0,28 R(X2,X3niv) 0,59 0,55 0,50 0,31 0,22 0,04 0,10 0,22 -0,17 -0,23 -0,42 0,22 -0,28 -0,33 -0,48 -0,40 -0,42 -0,51 -0,18 -0,38 -0,37 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 2,8 2,0 0,4 1,0 2,0 2,2 1,6 0,1 0,3 2,0 2,0 1,3 1,0 0,8 1,1 0,6 2,0 1,8 1,2 1,5 T Stud. EXP(Chômage) 1,6 2,2 1,5 0,2 0,1 0,0 1,6 1,3 1,0 0,1 0,1 1,1 1,7 0,1 0,1 1,1 0,1 0,6 T Stud. % RP P Filo 2008 1,0 3,0 3,2 3,7 3,2 5,2 3,4 3,2 2,6 1,3 1,0 0,7 0,1 0,1 0,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 1,8 2018 2,8 2,1 1,5 2000 - 2015 0,13 0,04 0,02 0,17 0,20 0,12 0,06 0,04 0,06 0,11 0,11 0,04 -0,05 -0,07 -0,12 -0,22 Ecart R² 2var 0,05 0,17 0,35 0,43 0,37 0,24 0,18 0,02 0,14 0,20 0,32 0,24 0,22 10% 0,2 1,3 0,3 1,2 2,8 2,9 1,9 0,3 0,0 0,2 0,4 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 11 04 48 0,15 0,18 0,23 0,22 0,12 0,14 0,11 0,07 0,22 0,29 0,24 0,06 0,10 0,07 0,02 R(X1,X3niv) 0,31 0,17 -0,05 0,02 0,01 -0,03 0,00 -0,22 -0,08 -0,08 -0,10 -0,33 -0,09 -0,09 -0,11 0,12 0,06 -0,01 -0,03 -0,08 -0,11 2006 - 2015 5% 0,43 0,27 0,28 0,19 0,11 0,06 0,03 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 5% 04 32 48 11 16 40 07 53 12 09 24 8582 46 1586 61 19 3623 27 52 70 39 43 7941 55 58 89 32 40 07 16 12 46 53 24 09 82 85 23 19 61 58 15 41 89 52 86 27 36 43 55 70 39 79 R² = 0,47 -5% 0% 16 40 07 85 04 53 32 41 86 39 610 0% 36 24 7 09 52 12 79 46 11 27 15 82 55 4843 89 19 58 23 Ecart R² 1var+1niv -0,09 -0,09 -0,17 -0,28 -0,27 -0,29 -0,36 0,03 -0,05 -0,19 -0,24 -0,29 -0,37 5% 5% 0,08 0,02 -0,02 -0,26 -0,37 0,09 0,12 -0,28 -0,41 0,03 -0,16 -0,33 -0,17 -0,36 -0,36 0% 0% R² = 0,36 0% 5% 10% 0% 5% 10% -5% R² = 0,06 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 118 sur 127 Tableau 40: 30 départements les plus ruraux, approche en variation, régression par rapport à la croissance du parc et à la proportion de logements occupés par leur propriétaire LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + m2*X2 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilo X2 niv= % RP P Filo Année 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2008 Année de fin de période 0,10 0,00 0,15 0,40 0,39 0,39 0,42 0,49 1994 0,49 0,55 0,75 0,75 0,73 0,72 0,75 1997 R² 0,45 0,66 0,66 0,64 0,65 0,71 0,50 0,38 0,31 0,55 0,62 0,06 0,07 0,34 0,48 0,03 0,33 0,48 0,33 0,58 2012 0,47 2015 2,1% 1,2% 1,1% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,4% 0,8% 1,0% 0,6% 0,4% 0,4% 0,4% 0,3% Ecart type résidu 1,6% 0,8% 0,5% 0,4% 0,4% 0,3% 1,0% 0,5% 0,4% 0,3% 0,3% 0,9% 0,5% 0,7% 0,4% 0,6% 0,9% 0,4% 0,5% 0,6% 0,7% 2018 2% 6% 9% 12% 9% 8% 6% 5% 1994 10% 13% 16% 11% 9% 7% 6% 1997 C 16% 18% 11% 9% 6% 5% 21% 9% 6% 4% 3% -2% -1% -2% -2% 0% -2% -2% -4% -2% 2012 1994 0,25 0,99 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,43 0,39 0,00 0,00 0,68 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -1,16 0,07 0,81 0,82 0,63 0,62 0,82 0,96 1994 1,0 0,1 1,4 2,2 2,4 2,7 3,5 4,3 1,74 2,16 1,60 1,09 0,98 1,14 1,25 1997 3,6 4,0 5,5 5,6 5,7 6,4 7,4 m/ ParcFilo 2,60 1,53 0,92 0,81 1,02 1,16 0,50 0,17 0,20 0,58 0,81 -0,18 0,05 0,61 0,91 2009 0,31 1,14 1,46 2012 1,81 2,03 2012 2015 2,16 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 4,9 2018 0,08 0,00 -0,06 -0,09 -0,06 -0,05 -0,04 -0,04 1994 1,0 0,1 1,6 3,4 3,2 3,0 2,6 2,5 -0,10 -0,14 -0,15 -0,11 -0,08 -0,07 -0,06 1997 3,3 4,0 7,1 6,8 6,3 5,2 5,0 m/ % RP P Filo 2008 -0,18 -0,18 -0,11 -0,08 -0,06 -0,05 -0,17 -0,07 -0,04 -0,03 -0,03 1997 2000 2003 2006 0,04 0,02 0,01 0,01 2009 0,01 0,01 0,00 2012 0,00 0,00 2012 2015 0,00 2015 2018 -0,25 -0,17 -0,12 -0,08 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,08 -0,05 -0,03 -0,01 -0,01 -0,02 -0,02 R(X1,X2niv) -0,03 0,00 0,01 0,00 -0,01 -0,02 0,01 0,02 0,01 -0,01 -0,01 0,03 0,01 -0,01 -0,02 -0,03 -0,05 -0,05 -0,06 -0,06 -0,06 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. ParcFilo 3,3 4,2 4,3 4,5 5,6 6,9 1,4 1,0 1,4 4,7 6,0 0,6 0,2 3,6 4,9 0,8 3,7 5,0 T Stud. % RP P Filo 2008 3,3 6,0 5,7 5,3 4,4 4,3 5,0 3,9 3,2 3,2 2,7 1,2 1,4 1,1 0,7 0,3 0,3 0,1 0,1 0,0 0,2 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 11 48 04 40 3,7 6,1 2000 - 2015 0,04 0,00 0,08 0,26 0,24 0,21 0,15 0,12 Ecart R² 1var 0,21 0,26 0,46 0,44 0,40 0,29 0,23 0,22 0,44 0,42 0,37 0,25 0,20 2006 - 2015 6% 5% 0,47 0,36 0,26 0,18 0,10 5% 0,05 0,06 0,03 0,01 0,00 0,00 0,00 4% 0,00 0,00 0,00 3% 0,03 0,00 0,04 0,25 0,24 0,23 0,17 0,15 Ecart R² 1niv 0,21 0,21 0,46 0,44 0,41 0,29 0,25 0,18 0,44 0,42 0,38 0,26 0,22 04 11 07 48 40 16 53 12 09 2446 85 82 15 19 61 36 2386 43 52 41 27 70 558 39 5 79 89 32 16 32 46 1207 53 24 09 23 8285 61 58 19 36 15 41 86 89 52 27 43 55 70 79 39 R² = 0,65 5% -5% 2% R² = 0,66 0,46 0,35 0,26 0,18 0,12 0% 16 40 07 04 32 53 41 85 86 610 36 11 7 24 09 523979 0% 12 15 46 82 55 48 27 43 89 19 58 23 5% 1% 0,05 0,07 0,03 0,02 0,00 -0,04 0,00 -0,11 -0,01 0% 0,07 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 0% 0% 5% 10% R² = 0,34 -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 119 sur 127 Tableau 41 : quelques résultats de l'approche en variation sur la période 2000-2015 Régression de référence Période 2000-2015 Pentes des régresseurs Croissance du parc Proportion de hors résidences Variation logements secondaires nette du taux occupés par de la croissance de leur de la population chômage propriétaire -1,6 -3,0 -0,05 ns ns ns -1,8 -3,0 -0,05 -1,9 -4,7 ns -1,5 -3,8 ns -2,0 -4,5 ns -1,8 -4,3 ns -1,3 ns -0,06 -1,7 -2,4 -0,05 -1,3 ns -0,06 -1,2 ns -0,07 Pentes des régresseurs Croissance du parc hors résidences Variation secondaires nette du taux de la croissance de de la population chômage -2,0 -4,2 -2,2 -5,9 -2,1 -4,0 -2,0 -5,0 -2,0 -5,0 -2,3 -5,0 -2,1 -4,9 ns ns -1,7 -3,3 -1,7 -3,0 -1,8 ns Autre régression 1 Autre régression 2 Pente du régresseur Proportion de logements occupés par leur R² propriétaire 0,41 -0,09 0,96 -0,09 0,33 -0,09 0,49 -0,12 0,56 -0,10 0,47 -0,11 0,56 -0,11 0,39 0,10 0,24 -0,06 0,22 0,01 0,53 -0,08 Autre régression 3 Pentes des régresseurs Proportion de logements occupés par Croissance leur du parc propriétaire Tous les départements Ile-de-France Province Les plus urbains Groupe Zonage AB1B2C le plus avantageux A Revenus les plus élevés Prix les plus élevés Les plus ruraux Groupe Zonage AB1B2C le moins avantageux B Revenus les plus faibles Prix les plus bas Nb de dépts 94 8 86 30 30 30 32 30 64 64 30 R² 0,70 0,96 0,62 0,85 0,75 0,85 0,83 0,36 0,48 0,54 0,62 R² 0,62 0,95 0,52 0,84 0,72 0,84 0,82 0,12 0,30 0,38 0,25 R² 0,65 0,50 0,60 0,69 1,0 1,0 0,9 1,0 -0,06 -0,06 -0,07 -0,06 NB : « ns » signifie que le T de Student est <2. D. En conclusion sur l'effet d'une restriction à une sélection de départements Dans les approches en niveau comme en variation, les coefficients de détermination R² obtenus sur les départements d'Ile-de-France sont très élevés, mais compte tenu de la structure concentrique de cette sélection, qui engendre de nombreuses colinéarités entre les séries utilisées, l'interprétation des résultats obtenus sur cette seule région est délicate. Sur la province, les résultats sont voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, sauf sur la période antérieure à 2000, durant laquelle le prix des logements a évolué de manière très spécifique en Ile-de-France. Sur les sélections du groupe A (départements les plus urbains, où le zonage A B1 B2 C est le plus avantageux, où les revenu par ménage est le plus élevé et où le prix des logements est le plus élevé), les résultats sont également voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, à cela près que, dans l'approche en variation, la proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort corrélée avec la variation du prix des logements mais ne ressort pas significative dans la régression de référence, en raison de colinéarités. Sur les sélections du groupe B, en revanche, les résultats s'écartent davantage de ceux obtenus sur l'ensemble des départements. La proportion de logements occupés par leur propriétaire demeure en général significative et associée à une pente négative, mais en niveau les coefficients de détermination diminuent, tant dans la régression par rapport au revenu que dans la régression de référence, et en variation la corrélation est bien meilleure avec la croissance du parc ou celle de la population qu'avec leur différence. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 120 sur 127 Annexe 7. A. Variables et sources Prix des logements Les bases notariales sont la source primaire utilisée pour mesurer le prix des logements. Nous nous sommes limité aux logements anciens, pour lesquels les nombres de transactions relativement élevés (environ 800 000 par an en moyenne sur la période considérée) assurent, même pour des années et des départements où le taux de couverture est faible, la présence d'un nombre minimal d'enregistrements dans les bases de données, et pour lesquels on dispose d'indices départementaux expurgés des effets qualité (les indices Notaires-INSEE en Ile-de-France et les indices sous-jacents aux indices Notaires-Insee calculés par Perval en province). Nous avons annualisé ces indices par moyenne arithmétique. Sur le début de la période considérée (années 1994 et 1995), dans quelques très rares départements (par exemple en grande couronne parisienne), nous avons estimé les indices sur tout ou partie de leur parc par extrapolation et par référence à d'autres sources. Dans l'approche en variation, nous pouvions a priori utiliser soit des prix moyens soit des indices de prix. Nous avons testé l'utilisation de prix moyens. Elle fournit des coefficients de détermination R² sensiblement moindres que les indices de prix. Nous avons donc préféré ces derniers. Une nouvelle source, DV3F, d'origine fiscale, est disponible sur la période 2010-2017. Sur cette période, elle conduit à des résultats peu différents. Nous avons donc privilégié les bases notariales, disponibles sur toute la période étudiée. B. Nombre de logements Les variables donc on dispose sont d'une part le nombre de logements figurant dans Filocom, d'autre part le nombre de logements construits tel qu'il est fourni par Sitadel. Nous ne tenons compte que des logements ordinaires (donc hors logements en résidences avec services). Note sur la source Filocom : un millésime de Filocom est disponible pour toutes les années impaires de 1995 à 2015 ainsi que pour 2010. Il fournit une description du parc et de ses occupants au 1er janvier de l'année n, ainsi que le revenu pour l'année n-1. Pour les années paires de 1996 à 2014, sauf 2010, nous avons interpolé (par moyenne arithmétique) ou extrapolé (pour les années 1994, en prolongeant la variation connue la plus proche). Pour les années postérieures à 2015, nous comptions utiliser la source Fideli 2017. Néanmoins, des incohérences avec Filocom et notamment des anomalies dans les revenus figurant dans cette source nous en ont finalement dissuadé. Nous avons donc extrapolé les années postérieures à 2015. Il en résulte que les résultats obtenus sur les années postérieures à 2015 (2014 pour le revenu) sont moins fiables. C'est la raison notamment pour laquelle nous avons privilégié les périodes ne contenant pas ces années. Filocom fournit le nombre de logements (soumis à la taxe d'habitation) au 1er janvier. Sitadel fournit le nombre de logements mis en chantier chaque mois, en date réelle. Le nombre de logements achevés serait sans doute plus pertinent, mais il est moins bien connu. A partir de ces effectifs, on a construit, à partir du parc Filocom en 2000, une variable « Parcconst » obtenue en additionnant au parc Filocom en 2000 le parc construit depuis 2000 (ou, pour les années antérieures à 2000, en soustrayant du parc Filocom le parc construit entre l'année et 2000). La différence entre le parc Filocom et le parc « Parcconst » est que le premier tient compte des flux de parc (démolition, désaffectation, affection à l'habitation, division ou fusion) autres que la construction. L'effectif construit à partir de Filocom fournit généralement des coefficients de Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 121 sur 127 détermination légèrement supérieurs. C'est la raison pour laquelle nous l'avons utilisé dans les régressions. C. Population La population est la principale variable représentative de la demande de logement que l'on a utilisée. Deux sources sont disponibles : le nombre de personnes en ménage fourni par Filocom (interpolé et extrapolé si nécessaire) et les populations au 1er janvier issues des recensements de population publiées par l'INSEE. Ces deux agrégats diffèrent peu sur l'ensemble de la France. Les coefficients de détermination des régressions sont généralement légèrement plus élevés lorsqu'on utilise la population extraite de Filocom que lorsqu'on utilise celle publiée par l'INSEE. C'est la raison pour laquelle on a utilisé la première dans les régressions. D. Nombre de ménages Les deux sources sont Filocom et les recensements de population. Nous avons retenu la première car elle conduit à de meilleurs coefficients de détermination. E. Idem. Nombre de personnes par ménage Nombre ou % de résidences secondaires Taux de vacance F. Idem. G. Les deux sources sont ici aussi Filocom et les recensements de population. Filocom surestime la vacance, surtout dans le parc dont les occupants changent le plus souvent (et donc surtout dans le parc locatif privé), mais cette surestimation s'applique à tous les départements (elle est cependant plus forte, en proportion du parc, dans les départements à forte proportion de résidences principales locatives). Nous avons retenu Filocom car il conduit à de meilleurs coefficients de détermination. H. Revenu Nous avons utilisé le revenu des ménages figurant dans Filocom, interpolé et extrapolé si nécessaire : revenu imposable net avant 2000 et brut après 2000. Avant 2000, nous avons reconstitué un revenu imposable brut à partir du revenu imposable net. En l'absence d'autre source (Fideli 2017 présentant des anomalies) le revenu imposable brut le plus récent est celui de 2014 : les revenus postérieurs sont extrapolés, ce qui fragilise les résultats. Dans l'approche en niveau, nous avons également utilisé le revenu disponible 2014 figurant dans Fideli 2015. Il conduit à des coefficients de détermination plus faibles. Le revenu par ménage dans les départements voisins est égal à la somme des revenus des ménages des départements voisins, divisé par le nombre de ménages de ces départements. I. Occupation du parc Les deux sources sont Filocom et les recensements de population. Nous avons retenu la première car elle conduit à de meilleurs coefficients de détermination. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 122 sur 127 Le poids des divers statuts d'occupation peut également être mesuré sur le flux45 de parc faisant l'objet de transactions. J. K. L. Âge des chefs de ménages qui occupent les logements Nationalité de la population Âge, nationalité et résidence des acheteurs et des vendeurs La source est Filocom. La source est l'INSEE (recensements de population). Ces données proviennent des bases notariales. L'information relative à la résidence n'a été disponible qu'avant 2010, en raison d'une anomalie qui pourra être corrigée ultérieurement. M. Proportion de jeunes d'origine étrangère Ces données, pour les années 1990, 1999 et 2005, proviennent de (Aubry & Tribalat, 2009) 46. Nous avons interpolé et extrapolé les années manquantes. N. O. P. Taux de chômage Criminalité Divortialité La source est l'INSEE (moyenne annuelle des moyennes trimestrielles). La source est data.gouv.fr. La source est le ministère de la Justice (SG/ SDSE/ Exploitation statistique du répertoire général civil). Q. R. S. Variables climatiques Surface des départements Type urbain La source est Météo-France. La source est l'Insee. Cette variable permet de calculer la densité de population. La source du type urbain par commune est l'Insee. Nous avons retenu le découpage décrit dans le Tableau 42. Estimé comme indiqué dans la note « Statut d'occupation des logements achetés ou construits par des particuliers », J. Friggit, CGPC, juin 2007, http://www.cgedd.developpementdurable.gouv.fr/IMG/doc/achat-vente-immobilier-par-statut-friggit_cle697558.doc. 45 Bernard Aubry et Michèle Tribalat, « Les jeunes d'origine étrangère », revue Commentaire, n° 126, été 2009. 46 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 123 sur 127 Tableau 42 : découpage par type urbain VW B U RSR LZL MZM Ville centre d'agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones LZL et MZM Banlieue d'agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones LZL et MZM Agglomération de 5 à 50 000 habitants hors zones LZL et MZM Zone rurale et semi-rurale hors zones LZL et MZM Zone littorale à vocation totalement ou partiellement touristique, Zone de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique, T. Interpolations et extrapolations Les variables ont été interpolées (notamment pour les années non fournies par Filocom), et extrapolées lorsque cela était nécessaire pour les années extrêmes (sur la base du taux de variation des années connues les plus proches, sauf exception mentionnée ci-dessus). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 124 sur 127 Annexe 8. Lettre de mission Le présent travail était en cours lorsque le Directeur général de l'Aménagement, du Logement et de la Nature a demandé, par le courrier reproduit ci-dessous, de l'accélérer pour enrichir les travaux menés par M. Philippe Grall, chef de projet sur la mobilisation du foncier à la DHUP, en appui au député Jean-Luc Lagleize. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 125 sur 127 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 126 sur 127 Site Internet du CGEDD : « Les derniers rapports » PUBLIÉ  INVALIDE) (ATTENTION: OPTION ype résidu 1,4% 0,9% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,5% 0,6% -11% 0% 5% 8% 7% 1,2% 7% 0,7% 0,9% 6% 0,9% 0,9% 1,2% 2018 5% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1994 9% 10% 12% 10% 9% 7% 7% 1997 C 11% 14% 10% 9% 8% 7% 16% 9% 8% 6% 6% 1% 4% 3% 4% 6% 4% 4% 0% 2% 2012 1994 0,00 0,00 0,51 0,51 0,34 0,09 0,05 0,01 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,08 2012 0,10 2015 4% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,14 0,71 -0,02 0,30 0,57 0,04 -0,13 -0,23 1994 0,2 1,4 0,0 0,7 1,5 0,1 0,5 0,9 0,03 -1,20 -0,74 -0,31 -1,12 -1,26 -1,25 1997 0,1 2,6 1,9 0,9 4,4 5,2 5,1 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,36 -1,12 -0,44 -1,37 -1,59 -1,60 -1,12 -0,44 -1,32 -1,55 -1,44 -0,22 -1,40 -2,54 -1,75 -2,70 -0,67 -1,57 -1,78 -0,30 -0,05 2012 2015 2009 2012 2015 2018 2,58 4,51 -1,78 -1,52 -0,76 -0,72 -0,86 -1,53 1994 1,2 3,1 1,2 1,2 0,6 0,7 0,8 1,3 2,70 -1,66 -2,80 -2,44 -1,78 -1,73 -2,23 1997 3,8 1,7 3,0 2,8 2,1 2,0 2,2 m/ EXP(Chômage) -4,22 -5,07 -3,92 -3,06 -3,05 -3,72 -2,96 -2,07 -2,75 -2,87 -4,57 -1,35 -4,11 -3,96 -5,49 0,29 0,14 0,02 -0,02 -0,03 -2,37 -0,03 -3,13 -0,36 -0,03 -3,93 -0,09 -0,12 -0,03 2012 2015 1994 5,3 3,9 0,7 0,7 -0,01 -0,06 -0,07 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,5 1,9 3,2 4,2 4,8 4,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,03 -0,05 -0,05 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,05 -0,07 -0,04 -0,05 -0,03 -0,05 -0,06 -0,04 -0,06 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,05 0,09 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,03 0,16 0,30 -0,17 -0,26 0,12 0,25 -0,33 -0,36 -0,22 0,08 0,21 2012 2015 R(X2,X3niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 -0,15 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 5,0 3,3 1,7 6,4 7,6 7,2 2,6 1,5 5,5 7,3 6,2 0,6 5,2 7,1 5,7 7,2 8,4 5,0 2,2 1,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. EXP(Chômage) 7,0 8,3 6,5 4,4 4,2 3,9 3,6 2,9 3,6 4,1 4,6 1,7 4,9 5,2 5,2 3,1 4,3 0,4 T Stud. % RP P Filo 2008 1,0 2,5 4,0 5,2 4,8 2,5 3,7 4,8 4,8 1,1 3,4 3,5 3,1 3,2 1,6 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1,5 2,2 2,1 0,2 2018 2000 - 2015 0,23 0,13 0,01 0,01 0,03 0,05 0,05 0,06 0,00 0,05 0,00 0,01 0,01 0,05 0,05 0,05 Ecart R² 2var 0,00 0,03 0,07 0,12 0,11 0,10 0,11 0,00 0,02 0,07 0,09 0,08 0,08 10% 3,3 0,1 0,1 2,4 4,5 4,5 4,4 3,9 3,7 2,5 2,6 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 06 11 6613 04 30 83 05 48 84 34 75 93 40 69 33 26 32 64 31 07 1647 42 12 17 94 01 53 49 2409 73 92 95 46 59 82 23 85 74 50 62 80 44 61779119 76 58 38 18 63 15 03 60 10 89 56 52 8708 65 278136 14 28 412237 86 78 55 02292143 88 7045 79 51 25 39 71 35 67 9072 54 57 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 0,53 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 R(X1,X3niv) 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,11 0,09 0,07 2006 - 2015 5% 75 0,04 0,09 0,09 0,09 0,09 0,01 0,06 0,06 0,09 0,05 0,05 0,10 0,03 0,06 75 0,07 5% Ecart R² 1var+1niv 0,15 0,09 0,15 0,13 0,10 0,08 0,07 0,17 0,26 0,17 0,09 0,08 0,08 0,19 0,14 0,14 0,13 0,13 0,03 0,13 0,14 0,15 33 69 93 94 92 31 13 74 04 05 3406 32 0795 73 40 26 84 3083 48 59 6411 16 0117 66 44 47 42 53 7791 4912 24 09 8582 46 78 62 37 63 50 601938 76 8065 15 61 0335 812314 36 102856 86 29 87 08 22 2721 5267 18 41 25 7045 71 43 72 39 51 550254 8890 79 57 58 89 68 R² = 0,62 33 92 5% 68 -5% R² = 0,70 69 94 93 74 59 78 31 95 37 01 62 06 0% 44 49 91 1626 77 400763 73 17 4704 8567 53 328450 34 80 76080% 13 7205 86 7142 4125 3935 60 61 3611 247946 1852 65 70 68 54 10 57299014 30 45 21 64 12 88 0309 1583 51 55 28 48 6627 82 81 38 87 56 02 2289 43 19 2358 5% 0,11 0,11 0,07 R² = 0,57 -0,02 -0,01 0,00 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% NB : la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale est celle constatée en 2008, mais le résultat est peu sensible à l'année choisie. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 39 sur 127 Graphique 18 : variation annuelle moyenne du prix des logements en fonction de la variation annuelle moyenne du parc hors résidences secondaires nette de celle de la population, 20002015 7,0% 75 6,5% 6,0% 69 93 92 33 5,5% 94 06 y = -2,26x + 0,05 R² = 0,49 31 13 5,0% 95 4,5% 4,0% 3,5% 3,0% 74 04 05 83 8473 34 11 26 32 30 64 40 66 01 07 16 59 48 44 17 09 49 4253 12 47 24 91 77 4685 78 82 62 37 63 38 5076 65 60 15 80 19 35 61 14 23 86 81 03 67 56 36 08 87 28 27 29 10 22 21 43 52 41 25 18 45 71 70 72 39 5402 79 51 55 58 88 57 89 90 68 -0,5% 2,5% 0,0% 0,5% 1,0% Source : CGEDD d'après indices Notaires-Insee, Perval et Filocom. NB : variations logarithmiques. Graphique 19: variation annuelle moyenne du prix des logements en fonction de la variation annuelle moyenne du taux de chômage, 2000-2015 7,0% 75 6,5% 6,0% 13 33 69 92 31 94 06 74 05 04 16 5,5% 83 93 5,0% 34 73 30 64 48 59 44 17 84 32 26 40 07 11 66 01 95 y = -5,91x + 0,05 R² = 0,27 4,5% 4,0% 15 3,5% 3,0% 09 47 53 42 12 49 24 91 77 46 78 85 82 37 65 60 76 50 80 35 19 61 14 86 03 23 81 36 56 28 29 22 08 4321 87 18 27 25 41 52 71 70 72 39 02 79 51 54 55 58 89 57 62 63 38 67 10 45 88 90 68 -0,1% 2,5% 0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% Source : CGEDD d'après indices Notaires-Insee, Perval et Insee. NB : variation logarithmique dans le cas du prix des logements, variation arithmétique dans le cas du chômage. Graphique 20 : variation annuelle moyenne du prix des logements de 2000 à 2015 en fonction de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale en 2008 7,0% 75 6,5% 6,0% 69 33 9392 94 06 05 04 73 48 66 83 34 11 13 5,5% 5,0% 31 74 84 30 y = -0,09x + 0,09 R² = 0,41 4,5% 4,0% 3,5% 3,0% 09 32 26 40 95 64 07 59 01 16 17 47 44 53 49 42 12 24 91 77 85 46 78 82 6362 37 38 65 50 60 76 15 80 19 35 61 14 03 86 23 81 36 67 56 10 27 29 43 87 08 21 22 28 52 25 1845 41 71 70 39 0272 54 51 55 58 88 57 89 90 68 79 2,5% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% Source : CGEDD d'après indices Notaires-Insee, Perval et Filocom. NB : variation logarithmique dans le cas du prix des logements. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 40 sur 127 3.4. Période 1994 à 1997 Que l'on considère les trois régresseurs isolément (Tableau 4, Tableau 5 et Tableau 6) ou simultanément (Tableau 8), les coefficients de détermination sont beaucoup plus faibles pour les périodes qui contiennent les années 1994-1997 que pour les autres. Un examen plus approfondi montre que cela provient de ce que ces années correspondent à la fin de la « crise de 1990 » mentionnée plus haut (cf. § 3.2), durant laquelle l'évolution du prix des logements avait été très différenciée entre d'une part l'Ile-de-France et quelques zones de province (Rhône et AlpesMaritimes notamment) et d'autre part le reste du territoire Pour traiter la difficulté posée par cette période, nous avons ajouté un régresseur, pour lequel nous avons testé les cinq options suivantes. a) Variable muette représentative de quelques départements Cette variable muette (« Dummy IdF et autres ») est égale à : · 1 pour les départements d'Ile-de-France, le Rhône, les Alpes-Maritimes et la Savoie, départements choisis parce que la variation du prix des logements y a été particulièrement inférieure à la moyenne nationale de 1994 à 1998, 0 pour les autres départements. · Cf. Tableau 9. b) Proportion d'appartements Cette variable (« % AP ») est égale à la proportion d'appartements dans le parc. Cf. Tableau 10. c) Densité de population Cette variable est égale au nombre d'habitants par km², rapporté à la moyenne française. Cf. tableau 5. Nous avons a également testé une variante de cette variable (« Logdensité »), égale à son logarithme népérien divisé par 100. d) Poids des zones rurales Cette variable est égale à la proportion de la population du département qui réside dans une commune rurale ou semi-rurale, hors zones littorales et de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique. e) Poids des zones urbaines Cette variable est égale à la proportion de la population du département qui réside dans une agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones littorales à vocation totalement touristique et zones de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique. L'objectif visé par l'ajout de ce régresseur est d'améliorer les résultats de la régression (en accroissant le coefficient de détermination et diminuant l'écart type des résidus et le résultat du test de Fischer) pour les périodes qui incluent les années 1994-1997, tout en les modifiant peu pour les périodes qui n'incluent pas ces années. Il en ressort que ce sont les options a) (variable muette, Tableau 9) et b) (proportion d'appartements, Tableau 10) qui atteignent le mieux cet objectif. L'option a) (variable muette) semble préférable car elle est moins colinéaire que l'option b) avec d'autres régresseurs importants (notamment avec la proportion de résidences principales occupées par le propriétaire). L'amélioration des résultats de la régression sur la période 1994-1997 signale une concomitance, mais non, dans ce cas précis, un lien de causalité : qu'un département soit situé en Ile-de-France, ou que la proportion d'appartements y soit élevée, ne peut en soi avoir causé la différenciation de l'évolution du prix des logements entre l'Ile-de-France et quelques zones de province d'une part et le reste de la France d'autre part de 1994 à 1997. La singularité des résultats obtenus pour les périodes débutant avant 2000 illustre la prudence avec laquelle on doit considérer des résultats obtenus sur une période de 24 années seulement (1994- Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 41 sur 127 2018). Il sera utile d'actualiser les régressions pour les années postérieures à 2018. On verra alors si les résultats relativement bons (en termes de coefficient de détermination) obtenus pour les périodes postérieures à 2000 le demeurent (auquel cas les années antérieures à 2000 apparaîtront comme une exception) ou bien si leur qualité se détériore (auquel cas ce seront les années postérieures à 2000 qui apparaîtront comme une exception). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 42 sur 127 Tableau 9 : pour traiter la difficulté posée par les années 1994-1997, introduction d'une variable muette LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t +m3*X3 + m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 X4 niv= Dummy IdF et autres Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,60 0,58 0,46 0,38 0,35 0,25 0,24 0,22 1994 0,31 0,46 0,47 0,47 0,57 0,56 0,52 1997 R² 0,61 0,66 0,62 0,71 0,70 0,63 0,42 0,42 0,68 0,68 0,59 0,08 0,60 0,59 0,49 0,68 0,60 0,40 2,0% 1,2% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,09 0,6% 0,12 0,12 0,6% 2012 2015 1994 1,1% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,9% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,9% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,8% 0,9% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 -5% 2% 7% 9% 8% 7% 6% 6% 1994 9% 11% 13% 10% 9% 8% 7% 1997 C 12% 14% 10% 9% 8% 7% 17% 9% 8% 6% 5% 1% 3% 3% 3% 4% 3% 3% -1% 1% 2012 1994 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,06 2012 0,05 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 3% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 20 -0,21 -0,17 -1,20 -1,00 -0,72 -0,75 -0,85 -0,79 1994 0,4 0,4 3,0 2,6 1,9 2,3 2,8 2,6 -0,66 -2,64 -1,93 -1,26 -1,48 -1,66 -1,52 1997 1,7 5,7 4,2 3,1 4,6 5,4 4,9 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -3,39 -1,43 -0,67 -1,20 -1,60 -1,54 -1,28 -0,37 -0,84 -1,19 -1,09 -0,22 -0,95 -1,80 -1,35 -2,06 -0,55 -1,13 -1,13 -0,08 2012 2009 2012 2015 0,23 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,56 1,68 -0,01 -0,82 -0,44 -0,82 -1,13 -1,75 1994 0,4 1,5 0,0 0,8 0,4 0,9 1,2 1,6 1,94 -0,18 -1,94 -1,89 -1,65 -1,73 -2,26 1997 2,9 0,2 2,2 2,3 2,0 2,0 2,3 m/ EXP(Chômage) -3,30 -4,83 -3,77 -3,18 -3,04 -3,74 -2,96 -2,03 -2,16 -2,41 -4,04 -1,35 -3,39 -3,46 -4,90 0,18 0,07 0,00 -0,02 -0,03 -2,12 -0,03 -2,79 -0,28 -0,03 -3,50 -0,22 -0,55 -0,03 2012 2015 1994 4,2 2,7 0,1 1,1 -0,03 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 1997 1,2 2,3 3,3 4,3 4,8 4,6 m/ % RP P Filo 2008 -0,04 -0,05 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,04 -0,04 -0,03 -0,04 -0,02 -0,04 -0,05 -0,03 -0,04 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,06 -0,04 -0,03 -0,02 -0,02 -0,01 -0,01 -0,01 1994 8,7 8,6 8,5 7,2 6,5 4,5 4,2 -0,02 -0,03 -0,02 -0,02 0,00 -0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 4,5 5,9 4,1 3,6 1,9 2,1 m/ Dummy IdF et autres-0,36 -0,19 2008 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 -0,04 0,18 0,36 0,26 0,17 0,01 0,05 2015 1994 -0,29 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 0,02 0,01 0,01 0,00 0,01 2012 0,08 0,30 0,43 0,36 0,24 0,09 1997 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,03 0,16 0,30 -0,17 -0,26 0,12 0,25 -0,33 -0,36 -0,22 0,08 0,21 2012 2015 1994 1997 R(X2,X3niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,1 0,17 -0,07 -0,26 -0,2 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 20 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,0 3,0 1,8 4,3 5,8 5,2 2,4 1,0 3,3 4,6 3,7 0,5 3,4 4,5 3,3 5,9 5,9 2,8 1,6 0,3 T Stud. EXP(Chômage) 5,0 7,3 6,0 4,5 4,2 3,9 3,6 2,8 3,0 3,4 4,0 1,6 4,2 4,5 4,5 3,4 4,0 0,3 T Stud. % RP P Filo 2008 1,3 2,6 4,1 5,1 4,8 2,5 3,6 4,7 4,6 1,1 2,8 3,1 2,2 2,5 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. Dummy IdF et autres 2008 0,53 3,0 0,9 0,9 1,0 0,0 0,3 0,5 0,4 3,8 2,4 1,8 2006 - 2015 5% 75 2009 2012 2015 0,7 2018 1,9 2,4 2,3 0,0 3,6 2,2 2,0 6,9 3,5 3,2 0,9 1,9 2,3 2000 - 2015 0,12 0,10 -0,03 -0,09 -0,11 -0,20 -0,19 -0,18 0,34 0,35 0,44 0,36 0,31 0,17 0,15 0,10 Ecart R² 1var+2niv -0,17 -0,02 0,02 0,05 0,16 0,18 0,15 0,15 0,26 0,24 0,33 0,33 0,29 10% 3,1 0,2 0,5 2,7 4,6 4,4 4,1 3,4 2,9 1,8 1,9 2018 3,3 1,4 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 06 11 30 83 04 66 05 48 84 34 75 93 4069 33 26 32 64 31 07 42 12 17 01 164746 94 53 49 2409 73 92 95 59 8582 74 23 19 61 9150 76 58 44 77 8062 15 38 18 08 36 63 03 4122 60 10 52892986 65 278156 14 0287 37 5528 78 21 43 88 70 45 79 51 25 39 71 35 67 9072 54 57 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 R(X1,X3niv) 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 1997 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,11 0,09 2012 -0,01 -0,09 0,18 -0,02 -0,18 -0,18 -0,16 0,07 -0,08 2015 1994 -0,12 0,19 -0,02 -0,17 -0,18 -0,16 -0,08 1997 R(X2,X4niv) 0,30 0,05 -0,12 -0,14 -0,12 -0,04 -0,37 -0,51 -0,48 -0,42 -0,32 -0,42 -0,36 -0,02 -0,27 0,01 -0,12 0,13 0,0 0,2 1994 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 20 0,09 0,11 0,36 0,36 0,27 -0,23 0,26 0,26 0,18 0,40 0,30 0,12 75 33 69 94 93 74 59 31 78 95 06 37 62 0% 49 63 91 1601 4026 44 7773 0750 7605 3413 67 47 42 85 17 04 84 53 327135 807208 86 6111 2460 14 1852 82 2946 6570412530 54 09 10 573639 0% 90 45 68 83 64 12 79 15 8803 21 38 51 5528 48 6627 81 87 56 022289 43 19 58 23 92 -0,15 -0,10 -0,07 5% Ecart R² 2var+1niv 0,16 0,21 0,10 0,08 0,02 0,02 0,01 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 33 69 93 94 92 31 13 74 04 05 3406 320795 73 4026 84 3083 48 596411 16 0117 66 44 09 47 42 53 7791 4912 2482 8537 46 78 6263 6535 8 503 601914 76 80 23 61 03 15 81 36 102856 86 29 08 22 27 87 5267 18 41 25 704521 43 39 51 55 7271 88 0254 57 79 89 90 58 68 5% -0,17 -0,31 -0,45 -0,54 -0,60 -0,61 -0,62 -0,62 5% -0,46 -0,58 -0,65 -0,69 -0,67 -0,68 -0,68 R(X1,X4niv) -0,63 -0,70 -0,71 -0,67 -0,69 -0,69 -0,66 -0,68 -0,63 -0,67 -0,67 -0,59 -0,55 -0,63 -0,62 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,42 -0,32 -0,54 -0,39 -0,32 -0,54 -0,40 -0,40 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 R(X3niv,X4niv) -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,32 -0,3 -0,32 -0,32 -0,3 68 R² = 0,70 R² = 0,62 -5% 0,00 0,00 0,05 0,02 0,02 0,00 0,06 0,02 0,02 0,17 0,06 0,07 R² = 0,59 0,01 0,04 0,05 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 43 sur 127 Tableau 10 : pour traiter la difficulté posée par les années 1994-1997, introduction de la proportion d'appartements LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t +m3*X3 + m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 X4 niv= % AP Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,51 0,48 0,37 0,39 0,38 0,29 0,26 0,22 1994 0,25 0,41 0,51 0,52 0,61 0,58 0,52 1997 R² 0,60 0,68 0,65 0,71 0,70 0,63 0,48 0,46 0,63 0,66 0,57 0,08 0,55 0,59 0,49 0,60 0,59 0,41 2,2% 1,4% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,11 0,5% 0,15 0,15 0,6% 2012 2015 1994 1,1% 1,1% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 1,1% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,8% 0,9% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 6% 9% 12% 14% 12% 10% 8% 7% 1994 12% 16% 16% 13% 11% 9% 8% 1997 C 16% 17% 12% 10% 8% 7% 20% 11% 8% 6% 5% 1% 2% 2% 2% 0% 1% 1% -2% -1% 2012 1994 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,03 2012 0,02 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,64 0,51 -0,39 -0,29 -0,15 -0,48 -0,57 -0,54 1994 1,2 1,2 1,0 0,8 0,5 1,7 2,1 2,0 -0,24 -1,94 -1,58 -1,14 -1,59 -1,64 -1,45 1997 0,6 4,4 4,1 3,4 5,8 6,1 5,3 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo 2000 -2,96 -1,69 -1,00 -1,61 -1,79 -1,62 -1,77 -0,86 -1,28 -1,52 -1,33 2006 -0,30 -1,14 -1,84 -1,48 -2,18 -0,59 -1,25 -1,26 -0,18 2012 2009 2012 2015 0,08 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,38 1,11 -1,07 -1,32 -0,69 -1,39 -1,50 -2,19 1994 0,2 0,8 0,9 1,3 0,7 1,5 1,5 2,0 1,77 -0,76 -2,07 -1,78 -1,84 -1,89 -2,43 1997 2,4 0,9 2,5 2,3 2,3 2,3 2,4 m/ EXP(Chômage) -3,37 -4,36 -3,23 -2,84 -2,92 -3,71 -2,88 -1,99 -2,69 -2,82 -4,23 -1,37 -3,49 -3,46 -4,58 0,03 -0,03 -0,09 -0,09 -0,08 -1,29 -0,06 -2,43 -0,38 -0,05 -2,64 -0,08 -0,07 -0,05 2012 2015 1994 0,6 0,7 2,9 4,3 -0,07 -0,12 -0,12 -0,10 -0,08 -0,07 -0,06 1997 2,3 4,2 5,5 6,5 6,1 5,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,08 -0,08 -0,08 -0,07 -0,06 -0,05 -0,10 -0,07 -0,05 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 0,00 -0,02 -0,01 -0,01 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,12 -0,07 -0,06 -0,05 -0,04 -0,02 -0,02 -0,02 1994 6,7 6,5 6,9 7,3 7,0 5,2 4,5 -0,03 -0,05 -0,04 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 1997 3,3 5,0 5,1 5,0 3,5 3,0 m/ % AP Filo 2008 -0,03 -0,02 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 0,00 -0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,04 0,02 0,02 0,01 0,02 2012 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,03 0,05 0,09 2015 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,03 0,16 0,30 -0,17 -0,26 0,12 0,25 -0,33 -0,36 -0,22 0,08 0,21 2012 2015 1994 1997 R(X2,X3niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 2012 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 5,7 4,2 3,1 6,2 7,3 6,3 3,8 2,7 4,8 6,3 5,1 0,7 3,8 5,2 4,0 5,2 6,3 3,4 1,9 0,6 T Stud. EXP(Chômage) 5,0 6,7 5,1 4,0 4,0 3,9 3,7 2,9 3,4 3,9 4,0 1,7 3,9 4,4 4,1 1,8 3,3 0,4 T Stud. % RP P Filo 2008 2,2 3,6 5,1 5,4 4,9 4,0 4,6 3,9 3,8 1,1 1,6 1,7 0,2 0,6 0,3 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. % AP Filo 2008 2,5 2,6 2,9 1,7 1,5 0,1 3,2 2,7 0,3 0,3 0,9 2006 - 2015 5% 75 2009 2012 2015 0,2 2018 5,0 4,6 4,2 0,4 1,9 1,8 2,1 4,6 3,2 3,5 1,6 2,6 2,8 2000 - 2015 0,03 0,00 -0,13 -0,08 -0,08 -0,16 -0,17 -0,19 0,25 0,25 0,34 0,36 0,34 0,21 0,17 0,09 Ecart R² 1var+2niv -0,24 -0,07 0,06 0,11 0,20 0,20 0,16 0,14 0,28 0,27 0,33 0,33 0,29 10% 2,2 0,1 0,1 3,9 4,7 3,8 3,1 1,7 0,7 0,4 0,4 2018 3,3 1,6 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 11 0683 04 66 0530 75 48 33 69 84 3493 40 64 162607 31 4232 12 01 49 47 46 94 53 95 24 1773 59 09 92 82 74 85 50 23 44 19 618058 15 7738 62 911876 08 36 65 81 63 6041 56 52 89 22 14 27 1003 29 21 78 87 37 55 2802 86 43 88 45 71 70 25 39 79 51 67 54 35 90 72 57 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 1994 0,53 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 1997 R(X1,X3niv) 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,11 0,09 2012 0,06 -0,06 0,09 -0,09 -0,22 -0,26 -0,22 0,07 -0,19 2015 1994 -0,14 0,07 -0,12 -0,24 -0,30 -0,25 -0,22 1997 R(X2,X4niv) 0,17 -0,05 -0,18 -0,26 -0,21 -0,18 -0,38 -0,47 -0,51 -0,43 -0,39 -0,35 -0,39 -0,13 -0,26 -0,03 -0,19 0,02 0,12 0,17 2012 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,15 0,15 0,31 0,34 0,26 -0,23 0,22 0,25 0,18 0,32 0,29 0,13 75 33 94 69 93 74 59 78 31 95 06 37 0% 6791 49 63 16 26 77 4062014473 07 7605 34 13 17 4750 84 3260 42 80 85533586 7204 5741 14 611290 36 08 2479 64 83 704682 29 650971 25 54 10 1827390% 45 15 52 88661168 38 51 55 2821 30 03 87 48 81 56 02 19 43 2289 23 58 92 -0,14 -0,07 -0,05 5% Ecart R² 2var+1niv 0,09 0,17 0,14 0,13 0,06 0,04 0,01 0,03 0,02 0,03 0,01 0,01 0,00 33 69 93 13 92 3194 74 06 04 05 32 95 34 40 0784 7383 64 592648 66 1601 171130 09 4744 53 12 49 42 24746 91 85 8 77 82 6263 37 38 6519 50 607614 15 80 35 610323 81 36 67 102856 86 29 08 22 21 27 5272 18 41 45 7054 87 43 39 51 55 25 71 88 0258 57 79 90 89 68 5% -0,12 -0,27 -0,43 -0,50 -0,55 -0,59 -0,57 -0,53 5% -0,44 -0,58 -0,62 -0,64 -0,66 -0,63 -0,58 R(X1,X4niv) -0,65 -0,66 -0,66 -0,66 -0,64 -0,58 -0,56 -0,59 -0,62 -0,60 -0,52 -0,52 -0,58 -0,57 -0,48 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,53 -0,63 -0,50 -0,20 -0,63 -0,39 -0,18 -0,16 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 R(X3niv,X4niv) -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 -0,63 68 R² = 0,70 -5% R² = 0,65 0,06 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,02 0,02 0,09 0,05 0,08 R² = 0,59 0,02 0,07 0,08 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 44 sur 127 3.5. Autres régresseurs De nombreux régresseurs peuvent être ajoutés à la régression, ou substitués à certains régresseurs utilisés jusqu'à présent. 3.5.1. Variantes des régresseurs de la régression de référence Les régresseurs de la régression de référence admettent de nombreuses variantes. 3.5.1.1. Variation du rapport de l'offre et de la demande physiques La variation du rapport de l'offre et de la demande physique est représentée dans la régression de référence par la croissance du parc de logements hors résidences secondaires nette de la croissance de la population. 3.5.1.1.1.Variantes du régresseur Parc de logements Nous avons d'une manière générale utilisé les données sur les statuts d'occupation issues de Filocom plutôt que celles issues des recensements de la population, parce que les premières étaient disponibles au 1er janvier de chaque année impaire sur toute la période étudiée (hormis 2017), alors que les secondes ne sont disponibles que lors des recensements de la population (ce qui nécessite davantage d'interpolations avant 2006) et, par département, sont lissées sur 5 ans depuis que le recensement est devenu annuel. Les deux sources conduisent à des résultats voisins. Le nombre de logements construits diffère de la croissance du parc du fait des démolitions et changements d'affectation. Néanmoins, il conduit également à des résultats voisins. Population, nombre de ménages et nombre de personnes par ménage Pour retracer la demande, on pourrait être tenté d'utiliser la croissance du nombre de ménages, qui est plus rapide que la croissance de la population (croissance démographique) compte tenu du desserrement des ménages. Néanmoins, le nombre de ménages étant égal par définition au nombre de résidences principales, qui représentent 8 logements sur 10 (le solde étant constitué de résidences secondaires ou de logements vacants), le nombre de ménages est plus étroitement lié que la population au nombre de logements On pourrait également considérer la variation du nombre de personnes par ménage plutôt que celle du parc nette de la croissance démographique (les deux variables différant légèrement en raison de la population hors ménage). Enfin, nous avons considéré dans la régression de référence des agrégats extraits de Filocom mais on pourrait aussi considérer des agrégats extraits des recensements de la population. Les diverses variantes possibles en ce domaine que nous avons testées conduisent à des coefficients de détermination peu différents, en général un peu inférieurs. 3.5.1.1.2.Décomposition du régresseur Si l'on remplace le régresseur par les trois variables à partir desquelles il est calculé : nombre total de logements, nombre de résidences secondaires et population, on obtient des coefficients de détermination plus élevés, au prix d'une augmentation du nombre de régresseurs. Ainsi, pour la période 2000-2015, le coefficient de détermination R², égal à 0,70 dans la régression de référence, devient 0,74 si l'on distingue la variation du nombre de résidences secondaires (Tableau 11) et 0,76 si en sus on distingue la croissance du parc et celle de la population (Tableau 12). Si, pour que le nombre de régresseurs reste le même que dans la régression de référence, soit 3, on isole la variation du nombre de résidences secondaires mais on supprime la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale, on obtient le Tableau 13. Les coefficients de détermination y sont selon le cas légèrement inférieurs ou supérieurs à ceux de la régression de Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 45 sur 127 référence figurant dans le Tableau 8 ; les pentes des régresseurs y sont au moins aussi significatives et stables, et les colinéarités y sont moins prononcées. Nous n'avons cependant pas retenu cette régression comme régression de référence, car la variation du nombre de résidences secondaires nous semble un régresseur peu satisfaisant, en ce sens qu'il est difficile à interpréter : dans un département dont le nombre de logements est donné, elle prend la même valeur lorsque la proportion de résidences secondaires passe de 1 % à 2 % (ce qui est un faible changement), et lorsqu'elle passe de 20 % à 40 % (ce qui est un changement considérable). La variation absolue de la proportion de résidences secondaires nous semble plus satisfaisante. Or elle conduit à des résultats de la régression nettement moins bons (Tableau 14), même si l'on utilise la proportion de résidences secondaires issues des recensements (Tableau 17). Dans le Tableau 14 et surtout dans le Tableau 17 (où il est moins dispersé), le coefficient de la variation absolue (donc en points) de la proportion de résidences secondaires ressort de l'ordre de 2. Cela semble cohérent avec d'autres résultats déjà obtenus : lorsque la proportion de résidences secondaires augmente de 1 point, le nombre de logements disponibles pour loger la population diminue de 1 %, ce qui coïncide avec une augmentation de 1 à 2 % du prix des logements (cf. § 3.3.2). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 46 sur 127 Tableau 11 : comme la régression de référence mais en isolant le nombre de résidences secondaires (soit en tout 4 régresseurs) LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t +m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= Nb RS Filo X3= EXP(Chômage) X4 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,42 0,35 0,19 0,09 0,05 0,13 0,17 0,24 1994 0,19 0,40 0,45 0,44 0,60 0,61 0,60 1997 R² 0,62 0,69 0,64 0,73 0,74 0,70 0,44 0,43 0,63 0,69 0,63 0,09 0,51 0,60 0,55 0,53 0,58 0,46 2,4% 1,5% 1,3% 1,1% 0,9% 0,6% 0,15 0,6% 0,25 0,26 0,5% 2012 2015 1994 1,2% 1,2% 0,9% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,5% 0,6% -11% -2% 2% 7% 6% 1,2% 6% 0,7% 0,9% 5% 0,8% 0,9% 1,1% 2018 4% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 7% 7% 10% 9% 8% 6% 6% 1997 C 8% 13% 10% 8% 6% 6% 16% 9% 7% 5% 5% 1% 4% 2% 2% 4% 2% 2% -2% 0% 2012 1994 0,00 0,00 0,01 0,12 0,29 0,05 0,01 0,00 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 2012 0,00 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,96 0,59 -0,31 -0,04 0,18 -0,10 -0,19 -0,20 1994 1,5 1,3 0,7 0,1 0,5 0,3 0,7 0,9 -0,32 -1,82 -1,27 -0,77 -1,23 -1,23 -1,08 1997 0,9 4,3 3,4 2,4 4,9 5,5 4,9 m/ ParcFilosurPopuFilo -2,73 -1,47 -0,68 -1,34 -1,41 -1,25 -1,28 -0,50 -1,16 -1,23 -1,06 -0,01 -1,20 -2,18 -1,36 -1,93 -0,40 -1,12 -1,08 -0,01 2012 2009 2012 2015 0,21 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,83 0,57 0,61 0,32 0,18 0,19 0,24 0,30 1994 4,7 4,0 4,2 2,7 1,8 2,2 3,0 3,7 0,20 0,48 0,27 0,17 0,24 0,30 0,36 1997 1,8 3,8 2,7 2,1 3,5 4,6 5,1 m/ Nb RS Filo 0,28 0,16 0,07 0,09 -0,01 -0,11 0,22 0,15 0,16 0,29 0,26 0,35 0,36 0,33 0,45 0,52 0,56 0,65 2,93 2,83 -2,21 -1,72 -0,58 -0,70 0,33 -0,92 0,57 0,80 -1,47 2012 2015 1994 1,6 2,0 1,6 1,4 2,29 -1,63 -2,59 -2,10 -1,75 -1,79 -2,10 1997 3,1 1,9 3,0 2,5 2,2 2,2 m/ EXP(Chômage) -3,83 -4,82 -3,72 -2,84 -2,75 -3,05 -2,92 -2,16 -1,7 -3,03 -4,3 -2,43 -3,06 -3,87 -3,11 -0,22 -4,28 -4,82 -3,54 -0,22 -0,58 2012 2015 0,29 0,16 0,07 0,01 -0,01 -0,02 -0,01 -0,01 1994 5,8 4,6 2,2 0,6 0,5 1,1 0,9 0,01 0,02 -0,02 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 1997 0,5 0,6 1,1 2,4 2,7 2,5 m/ % RP P Filo 2008 0,03 -0,02 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 -0,04 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 -0,02 -0,04 -0,02 -0,03 -0,07 -0,08 -0,16 -0,14 -0,03 -0,05 -0,08 -0,02 -0,01 -0,11 -0,03 -0,02 -0,02 -0,13 2012 2015 1994 -0,10 -0,22 -0,19 -0,06 -0,13 -0,16 -0,17 1997 R(X1,X2) -0,19 -0,20 -0,06 -0,15 -0,18 -0,19 -0,14 0,04 0,15 -0,10 -0,10 -0,14 -0,12 -0,17 -0,13 0,05 0,34 0,09 0,04 -0,01 -0,20 -0,03 -0,22 -0,14 -0,03 -0,22 -0,16 -0,15 -0,05 2012 2015 1994 0,32 -0,05 -0,11 -0,16 -0,18 -0,16 -0,17 1997 R(X2,X3) -0,22 -0,23 -0,26 -0,29 -0,29 -0,29 -0,13 -0,25 -0,25 -0,24 -0,24 -0,26 -0,29 -0,22 -0,17 0,01 0,04 0,11 0,03 0,17 2012 0,18 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 5,8 4,3 2,5 6,2 7,2 6,2 2,8 1,7 4,8 6,3 5,1 0,0 4,3 5,8 4,4 6,1 6,4 3,4 1,3 0,0 T Stud. Nb RS Filo 2,4 2,1 1,4 4,0 5,5 5,9 1,0 0,3 2,6 5,0 5,3 1,2 1,9 4,8 5,4 3,8 5,6 3,0 T Stud. EXP(Chômage) 6,6 8,2 6,2 4,2 4,1 3,6 3,1 4,1 4,6 2,1 5,0 5,1 3,2 4,4 0,3 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. % RP P Filo 2008 0,9 1,0 2,9 3,6 3,2 3,2 2,0 3,3 3,7 3,5 3,2 1,1 2,7 2,3 2,6 1,9 1,7 2,1 0,7 1,0 2009 2012 2015 0,8 2018 0,5 0,7 0,9 2000 - 2015 0,36 0,24 0,12 -0,03 -0,04 0,03 0,07 0,11 0,16 0,12 0,17 0,07 0,02 0,05 0,08 0,11 Ecart R² 3var -0,03 0,04 -0,03 0,03 0,09 0,11 0,14 0,00 0,00 0,03 0,08 0,10 0,13 10% 5,6 4,7 4,7 1,4 2,3 3,4 4,6 4,7 3,2 0,2 0,6 2018 1,1 2,7 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 06 11 04 3013 83 66 4805 34 75 84 93 40 69 33 31 26 32 64 4707 12 94 01 1642 09 53 49 244617 7392 95 59 858274 23 62 8050 76 61 77183844 15 5819 91 08 14 1036 65 63 526041 2237 27 81 86 28 8987 03 02 2956 78 55 45 7121 43 88 70 2567 79 39 35 51 9072 54 57 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 1,1 0,01 0,04 1994 1997 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 0,23 -0,07 0,03 -0,25 -0,13 -0,27 -0,33 -0,36 -0,31 -0,01 -0,35 -0,24 -0,31 -0,37 -0,38 -0,38 -0,20 -0,38 2012 2015 1994 -0,38 -0,41 -0,40 -0,33 -0,36 -0,37 -0,38 1997 R(X2,X4niv) -0,30 -0,31 -0,24 -0,29 -0,31 -0,33 -0,26 -0,17 -0,25 -0,29 -0,31 -0,03 -0,21 -0,37 -0,28 -0,38 -0,32 -0,30 -0,38 -0,35 -0,37 2012 2015 2006 - 2015 5% 75 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,03 0,02 0,09 0,11 0,15 0,01 0,04 0,07 0,17 0,04 0,05 0,22 75 33 74 5995 78 31 37 01 06 4962 4491 16 0% 6773 40 0785 77 4726 04 84 80 717605 34 13 42 6317 72 325350 60 08 35 57 363964 1861792514 654129 900% 54 21 10 4570 521168 8386 88 2409 4838 27 51 2812 15 55036681 468230 87 02 2256 43 89 19 2358 69 9493 92 -0,01 0,10 0,16 5% Ecart R² 2var+1niv 0,03 0,15 0,08 0,05 0,05 0,07 0,08 0,05 0,04 0,02 0,02 0,05 0,06 33 69 13 92 93 31 94 74 04 06 05 32 64 843034 40 48 7383 59 01 26 1166 16 07 95 47 44 53 0917 49 1246 42 85 24 78 91 773782 62 50 60 6563 1586 80237638 6136 1935 0387 14 10520829 5643 284122 21 278167 18 54 25 79 02455871 55705751 88 7239 90 89 68 5% 68 0,44 0,50 0,62 0,62 0,61 0,61 0,56 0,50 5% 0,55 0,67 0,64 0,62 0,59 0,55 0,48 R(X1,X4niv) 0,71 0,64 0,59 0,56 0,51 0,44 0,41 0,41 0,42 0,38 0,32 0,35 0,38 0,35 0,28 0,34 0,30 0,22 0,11 0,09 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,16 0,30 0,12 0,25 0,07 0,08 0,21 R(X3,X4niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 -0,15 -5% 0,02 0,01 -0,01 0,03 0,06 R² = 0,74 R² = 0,64 0% 0,01 -0,02 0,03 0,08 R² = 0,60 -5% 0,02 0,04 0,12 0,07 0,18 0% 0,19 0% 5% 10% 0% 5% 10% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 47 sur 127 Tableau 12 : comme la régression de référence mais en distinguant la variation du parc, celle de la population et celle du nombre de résidences secondaires (soit en tout 5 régresseurs) LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3)+m4*LN(X4) ] /t +m5*X5 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilo X2= PopuFilo Année X3= Nb RS Filo de fin X4= EXP(Chômage) de X5 niv= % RP P Filo Année 2008 période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,46 0,37 0,19 0,13 0,10 0,17 0,24 0,34 1994 0,20 0,46 0,55 0,51 0,62 0,65 0,65 1997 R² 0,68 0,75 0,67 0,73 0,76 0,73 0,45 0,44 0,66 0,69 0,64 0,20 0,58 0,60 0,56 0,54 0,60 0,53 0,35 0,46 2012 2,4% 1,5% 1,3% 1,0% 0,8% 0,6% 0,6% 0,38 0,5% 2015 1994 1,2% 1,1% 0,8% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,2% 0,8% 0,6% 0,5% 0,4% 0,4% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 1,1% 0,5% 0,7% 0,8% 0,6% 0,8% 0,7% 1,0% 2012 2015 -8% -1% 2% 7% 6% 6% 5% 4% 1994 7% 7% 10% 9% 8% 6% 6% 1997 C 9% 13% 10% 8% 6% 6% 16% 9% 8% 5% 5% 2% 4% 2% 2% 4% 2% 2% -2% -1% 2012 0% 2015 1994 0,00 0,00 0,02 0,07 0,15 0,03 0,00 0,00 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début 2000 2003 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 de période 2006 2009 0,00 0,00 2012 0,00 2015 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,2 0,0 0,1 0,8 0,9 0,5 0,6 0,6 1994 0,3 0,0 0,1 1,3 1,8 1,2 1,5 2,0 0,2 -0,3 0,2 0,2 -0,8 -0,5 -0,3 1997 m/ ParcFilo -0,5 -0,4 -0,1 -1,2 -0,9 -0,6 -1,0 -0,6 -1,7 -1,3 -0,7 -0,7 -2,2 -1,6 -0,7 2009 -3,1 -1,3 0,2 2012 1,1 1,6 2012 2015 1,9 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 4,0 2018 -1,2 -0,6 0,3 -0,1 -0,3 -0,1 -0,1 0,0 1994 2,0 1,4 0,6 0,2 0,9 0,3 0,2 0,2 0,3 1,5 0,9 0,5 1,1 1,0 0,8 1997 m/ PopuFilo 2,2 1,3 0,6 1,3 1,3 1,1 1,3 0,5 1,3 1,2 1,0 -0,1 1,4 1,4 1,0 2,4 1,7 0,8 0,2 -0,1 2012 -0,4 2015 0,8 0,6 0,6 0,2 0,1 0,1 0,1 0,2 0,1 0,3 0,1 0,1 0,2 0,2 0,3 m/ Nb RS Filo 0,2 0,1 0,0 0,2 0,2 0,3 0,1 0,0 0,2 0,3 0,3 0,0 0,3 0,4 0,4 1997 2000 2003 2006 2009 0,6 0,5 0,5 2012 0,2 0,4 2015 0,6 2018 2,79 2,74 -2,11 -1,38 -0,48 -0,63 -0,92 -1,37 2,32 -1,46 -2,27 -2,18 -1,79 -1,92 -2,10 m/ EXP(Chômage) -3,25 -4,18 -3,45 -2,76 -2,67 -2,78 -2,75 -2,13 -2,71 -3,05 -4,56 -1,05 -3,14 -3,63 -5,29 0,27 0,15 0,07 0,00 -0,02 -2,22 -0,03 -3,30 -1,14 -0,02 -3,96 -1,30 -0,58 -0,02 2012 2015 1994 5,5 4,6 2,0 0,1 1,0 1,7 1,7 2,0 0,01 -0,01 -0,05 -0,06 -0,04 -0,04 -0,04 1997 m/ % RP P Filo 2008 -0,02 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,03 -0,03 -0,02 -0,03 -0,03 -0,02 -0,03 -0,02 -0,03 -0,04 -0,02 -0,03 2012 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 0,4 T Stud. ParcFilo 0,5 0,4 0,5 2,2 1,7 0,9 0,7 0,9 0,5 4,2 3,5 2,1 2,1 2,0 5,6 4,6 2,4 0,7 T Stud. PopuFilo 3,5 2,7 1,7 4,3 4,4 3,9 4,8 4,1 2,4 5,9 6,5 5,3 3,0 1,6 5,3 6,1 4,6 1,5 5,9 4,5 2,0 5,1 2,7 0,4 2,9 4,5 0,3 5,3 5,8 4,0 2000 - 2015 10% 0,18 0,15 0,04 0,00 0,01 0,03 0,03 0,03 0,04 0,01 0,01 0,04 0,05 0,04 0,07 0,09 Ecart R² 4var 0,00 0,00 0,03 0,06 0,05 0,05 0,06 0,00 0,01 0,05 0,04 0,04 0,05 1994 1997 2012 2015 4,9 4,2 1,3 3,9 2,5 1,8 1,9 1,1 1,4 0,8 0,8 0,6 0,7 0,0 0,1 6,5 1,2 2,5 3,6 3,3 3,4 4,2 5,3 0,7 1,8 3,3 4,8 4,8 4,7 4,9 1,5 2,5 0,6 1,4 2,4 3,9 5,2 4,6 4,4 4,8 3,5 3,7 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue 2000 - 2009 10% Année de début de période 2000 2003 2006 2009 T Stud. Nb RS Filo 1994 1997 1997 1,5 2000 2,0 3,2 2003 1,5 1,8 2006 1,1 2,9 2009 0,4 2,8 2012 0,6 2,3 2015 0,9 2,5 2018 1,4 2,4 par la régression Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 T Stud. EXP(Chômage) 6,0 7,5 6,0 4,1 4,1 3,3 3,4 3,1 3,7 4,4 4,9 1,3 3,6 4,5 5,0 3,0 4,6 3,9 0,3 T Stud. % RP P Filo 2008 0,3 2,4 3,4 3,2 3,4 3,8 0,5 2,1 3,6 3,7 3,9 4,1 2,1 3,2 3,4 3,4 3,5 1,5 1,2 0,6 1,2 2,0 2,0 2,9 1,4 2,0 2,8 1,1 1,7 1,5 2006 - 2015 5% 75 0,03 0,07 0,05 0,04 0,05 0,01 0,02 0,02 0,04 75 0,01 0,02 0,04 0,01 0,02 0,02 5% Ecart R² 3var+1niv 0,02 0,07 0,10 0,08 0,02 0,04 0,05 0,07 0,05 0,04 0,00 0,02 0,04 33 69 94 92 93 13 0631 74 04 05 3226 11 7334 40 84 83 64 48 010795 30 16 5917 66 53470944 49 46 421291 24 7737 85 627882 6338 50 60 19 15 80 65 61 23 76 35 03 67 14 36 21 86 10284187 43 08 81 52727122 56 452729 02 1825 79 55 705751 58 54 8890 39 89 68 5% 06 11 0413 83 66 30 48 05 84 7534 69 33 93 40 32 64 16 4726 94 31 42 07 01 12 46 17 92 53 49 24 09 95 8274 73 59 85 50 8023 61 5891193844 7762 18 7615 10 36 6008 63 65 52 288941 8137 14 2703 22 29 02 87 86 56 78 55 45 71 21 43 88 70 25 79 35 39 51 67 90 7254 57 68 33 69 94 7478 59 31 95 37 0162 06 49 44 16 0% 67 91 40 73 26 0704 7705 7650 4763 8041 398435 13 4253 34 7232 8517 08 6029 90 57 3625 1861712168 652409460% 5412 10 4570 79111483 86 886652643830 15 28 51 5503 27874882 8156 43 02 22 89 19 2358 93 92 -5% 5% 0,01 0,01 0,03 0,00 0,01 R² = 0,76 0,11 0,07 0,00 0,01 0,02 0,01 0,07 0,20 0,21 R² = 0,67 0% 0,13 0% 0% 5% 10% R² = 0,60 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 48 sur 127 Tableau 13 : comme la régression de référence mais en isolant le nombre de résidences secondaires et en supprimant la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= Nb RS Filo X3= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,21 0,20 0,15 0,09 0,05 0,11 0,17 0,23 1994 0,18 0,39 0,44 0,40 0,57 0,59 0,56 1997 R² 0,61 0,69 0,60 0,69 0,71 0,66 0,41 0,36 0,57 0,64 0,59 0,08 0,48 0,58 0,52 0,51 0,57 0,43 2,8% 1,7% 1,4% 1,1% 0,9% 0,6% 0,14 0,6% 0,25 0,25 0,5% 2012 2015 1994 1,2% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,4% 0,5% 1,0% 0,8% 1,2% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,8% 0,9% 1,1% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 4% 6% 6% 8% 6% 5% 4% 4% 1994 8% 7% 9% 7% 6% 5% 4% 1997 C 10% 12% 8% 7% 5% 4% 14% 7% 6% 4% 3% 0% 2% 1% 1% 2% 1% 0% -2% -1% 2012 1994 0,00 0,00 0,01 0,06 0,21 0,03 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 2012 0,00 2015 0% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2,32 1,53 0,29 0,10 0,07 -0,29 -0,32 -0,33 1994 3,4 3,4 0,8 0,3 0,2 1,2 1,5 1,6 -0,21 -1,66 -1,52 -1,21 -1,61 -1,52 -1,35 1997 0,7 5,2 5,0 4,4 7,5 7,7 6,7 m/ ParcFilosurPopuFilo2000 -2,45 -1,66 -1,07 -1,70 -1,70 -1,53 -1,51 -0,71 -1,47 -1,46 -1,26 2006 -0,14 -1,48 -2,38 -1,53 -2,03 -0,40 -1,26 -1,12 0,00 2012 2009 2012 2015 0,21 2018 2015 0,73 0,44 0,52 0,30 0,20 0,22 0,27 0,33 1994 3,6 2,8 3,7 2,6 2,1 2,9 3,6 4,4 0,18 0,46 0,31 0,24 0,30 0,35 0,42 1997 1,7 3,8 3,3 3,1 4,6 5,5 6,2 m/ Nb RS Filo 0,26 0,17 0,12 0,25 0,32 0,39 0,11 0,01 -0,10 0,19 0,21 0,30 0,39 0,38 0,51 0,61 0,61 0,73 0,24 1,84 -2,29 -1,69 -0,61 -0,71 0,35 -0,97 0,61 0,86 -1,55 2012 2015 1994 0,1 1,2 1,6 1,4 2,29 -1,58 -2,69 -2,34 -1,95 -2,07 -2,52 1997 3,1 1,8 3,1 2,8 2,4 2,5 m/ EXP(Chômage) -3,72 -4,97 -4,23 -3,47 -3,36 -3,93 -3,32 -2,82 -3,31 -3,32 -4,63 -1,93 -4,20 -2,11 -3,80 -2,91 -0,16 -4,64 -3,10 -0,03 -0,48 2012 2015 2009 2012 2015 2018 -0,07 -0,08 -0,16 -0,14 -0,03 -0,08 -0,11 -0,13 1994 -0,10 -0,22 -0,19 -0,06 -0,13 -0,16 -0,17 1997 R(X1,X2) -0,19 -0,20 -0,06 -0,15 -0,18 -0,19 -0,14 0,04 0,15 -0,10 -0,10 -0,14 -0,12 -0,17 -0,13 0,05 0,34 0,09 0,04 -0,01 -0,20 -0,03 -0,22 -0,14 -0,03 -0,22 -0,16 -0,15 -0,05 2012 2015 0,32 -0,05 -0,11 -0,16 -0,18 -0,16 -0,17 R(X2, X3) -0,22 -0,23 -0,26 -0,29 -0,29 -0,29 -0,13 -0,25 -0,25 -0,24 -0,24 -0,26 -0,29 -0,22 -0,17 0,01 0,04 0,11 0,03 0,17 0,18 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 2000 7,2 5,9 4,3 8,3 9,3 7,9 3,4 2,3 6,0 7,5 6,0 0,3 5,5 6,8 5,0 6,9 6,8 3,4 1,4 0,0 2003 2006 2009 2012 2015 0,8 2018 T Stud. Nb RS Filo 2,3 2,3 1,9 4,4 5,9 6,4 1,4 0,1 3,2 5,6 6,0 1,1 2,4 5,5 6,2 4,6 6,5 3,4 T Stud. EXP(Chômage) 6,6 8,8 7,1 5,0 4,9 4,2 4,0 4,2 4,7 2,5 4,6 4,9 2,8 4,1 0,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,5 0,7 1,0 2000 - 2015 0,17 0,10 0,13 0,07 0,04 0,09 0,12 0,16 -0,06 -0,03 0,12 0,06 0,02 0,04 0,07 0,10 Ecart R² 2var 0,03 0,18 0,14 0,13 0,13 0,15 0,16 0,05 0,06 0,05 0,07 0,09 0,11 6,7 5,3 5,4 1,5 2,7 4,4 4,7 4,4 2,8 0,0 0,5 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 0,01 0,04 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 -0,01 0,23 -0,07 -0,24 -0,31 0,03 -0,25 -0,38 -0,38 -0,20 2006 - 2015 10% 10% 13 06 11 66 83 04 30 05 48 75 34 93 69 84 40 26 33 64 31 16 32 47 12 07 94 01 42 46 24 95 53 4909 17 73 92 59 7482 8523 50 8077 76 19 61 586238 44 18 9115 65 6087 6314 890803 52 28 108186 27 413637 22 56 29 78 55 02 21 43 883945 517135 2570 79 67 9057 72 54 5% 75 0,03 0,02 0,03 0,07 0,11 0,01 0,00 0,06 0,14 0,05 0,08 0,20 0,09 0,23 75 33 74 78 59 31 95 06 37 01 62 49 16 0% 7344 91 40 07 7677 4726 04 05 8 34 32 80412550 35 13 42 635 7239 5367 71 8417 60 3608 1870129068 09 79 10 65615229 0%86 45 245764 88 5411148382 5146 55 66 2715 38 03 2821 30 48 43 81 87 02 192256 89 2358 69 94 93 92 0,25 Ecart R² 2var+1niv 0,03 0,15 0,07 0,01 0,02 0,04 0,05 0,04 0,03 -0,02 -0,01 0,01 0,03 5% -0,01 -0,06 -0,06 -0,02 0,02 0,00 -0,06 0,00 0,05 92 93 13 3194 04 06 05 74 32 59 73 34 402684 30 83 48 11 0107 66 95 16 64 09 53 17 49 85 91 42474644 12 24 77 82 62633878 37 65 76 50 60 19 35 6180 8115 23 14 03 36 29 10 520841 56 86 28 67 22 27 21 18 87 25 71 43 72 0245 54 51 55 70 39 88 5789 79 90 58 68 33 69 5% 68 -5% 5% 0,00 0,03 0,10 R² = 0,71 0,06 0,17 0,18 R² = 0,60 0% 0% 0% 5% 10% 0% 5% 10% -5% R² = 0,58 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 49 sur 127 Tableau 14 : idem mais en remplaçant la variation du nombre de résidences secondaires par la variation absolue de la proportion de résidences secondaires LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= EXP(% RS Filo) X3= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,20 0,13 0,02 0,02 0,02 0,03 0,05 0,09 1994 0,17 0,30 0,38 0,35 0,48 0,47 0,43 1997 R² 0,60 0,67 0,59 0,64 0,64 0,57 0,40 0,36 0,55 0,60 0,51 0,07 0,49 0,56 0,43 0,50 0,56 0,32 2,9% 1,8% 1,5% 1,1% 0,9% 0,7% 0,08 0,6% 0,07 0,05 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,3% 1,0% 0,7% 0,6% 0,6% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,6% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,7% 1,2% 0,5% 0,7% 0,9% 0,7% 0,9% 1,0% 1,3% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 4% 6% 6% 7% 6% 5% 4% 4% 1994 8% 7% 9% 7% 6% 5% 5% 1997 C 10% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 4% 4% 0% 2% 1% 1% 3% 2% 2% -2% 0% 2012 1994 0,00 0,01 0,61 0,52 0,58 0,36 0,19 0,07 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,10 2012 0,19 2015 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1,92 1,45 0,09 0,04 0,18 -0,36 -0,47 -0,56 1994 2,8 3,0 0,2 0,1 0,5 1,4 1,9 2,4 -0,10 -1,85 -1,61 -1,10 -1,78 -1,82 -1,75 1997 0,3 5,2 4,9 3,6 7,3 7,8 7,4 m/ ParcFilosurPopuFilo2000 -2,73 -1,76 -1,00 -1,87 -2,02 -1,99 -1,59 -0,63 -1,64 -1,87 -1,73 2006 -0,26 -1,66 -2,78 -2,00 -2,89 -0,66 -1,80 -1,91 -0,30 -0,14 2012 2015 2009 2012 2015 2018 7,91 1,53 -0,24 -0,96 -1,25 0,17 0,68 1,24 1994 3,3 0,8 0,1 0,7 1,2 0,2 0,8 1,4 -1,41 -0,77 1,34 -0,69 0,06 0,39 -0,83 -0,42 -0,50 1,07 1,50 2,04 1,74 2,25 3,31 2,43 3,05 3,80 1997 1,1 0,6 0,7 1,0 1,4 2,2 2,8 m/ EXP(% RS Filo) 0,21 3,37 4,97 5,33 7,33 7,97 7,33 -0,06 3,01 -1,80 -1,35 -0,70 -0,72 2,83 -0,93 4,02 5,10 -1,65 2012 2015 1994 0,0 1,9 1,2 1,0 2,68 -1,64 -2,84 -2,87 -2,26 -2,36 -3,02 1997 3,8 1,7 3,1 3,3 2,5 2,6 m/ EXP(Chômage) -4,07 -5,19 -4,56 -4,04 -4,04 -4,97 -3,35 -2,99 -3,19 -2,96 -4,51 -1,61 -3,59 -1,60 -2,92 -2,12 -3,99 -2,35 2009 2012 0,09 0,84 2012 2015 0,06 2018 2015 1997 2000 2003 2006 0,10 0,26 0,31 0,31 0,34 0,31 0,33 0,33 1994 0,34 0,33 0,30 0,30 0,25 0,29 0,29 1997 R(X1,X2) 0,37 0,27 0,27 0,20 0,25 0,27 0,12 0,19 0,14 0,24 0,27 0,15 0,09 0,26 0,29 0,05 0,26 0,26 0,24 0,23 2012 0,04 0,13 0,11 0,16 0,07 0,01 -0,03 0,22 -0,09 2015 -0,06 0,08 0,19 0,09 0,12 -0,07 -0,01 0,03 -0,16 -0,23 -0,07 -0,04 -0,24 -0,41 -0,15 -0,10 -0,08 -0,30 -0,44 -0,24 -0,22 -0,14 -0,13 -0,33 -0,43 -0,18 -0,10 R(X2, X3) 0,08 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 2000 7,5 5,9 3,8 8,3 9,6 9,0 3,5 2,0 6,3 8,5 7,3 0,7 6,1 8,4 6,5 8,1 9,6 5,3 2,1 1,0 2003 2006 2009 2012 2015 0,4 2018 T Stud. EXP(% RS Filo) 1,3 0,1 0,6 2,2 3,3 3,8 0,3 0,7 2,5 4,2 3,9 0,2 2,9 5,0 4,4 4,3 6,4 2,0 T Stud. EXP(Chômage) 7,2 9,0 7,8 5,6 5,4 4,1 4,2 3,8 3,8 2,1 3,8 3,4 2,1 2,9 0,1 0,6 0,7 0,9 2009 2012 2015 2000 - 2015 0,16 0,03 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 -0,07 -0,10 -0,01 0,00 -0,02 -0,04 -0,04 -0,04 Ecart R² 2var 0,02 0,08 0,08 0,07 0,05 0,03 0,03 0,03 0,04 0,04 0,03 0,02 0,02 4,7 2,5 2,2 1,4 2,8 5,2 4,1 3,3 2,0 0,6 0,1 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 0,01 0,04 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 -0,01 0,23 -0,07 -0,24 -0,31 0,03 -0,25 -0,38 -0,38 -0,20 2006 - 2015 10% 10% 13 11 04 06 83 66 05 75 30 48 34 93 69 84 40 64 33 26 32 1612 07 9431 42 17 47 46 2409 92 530149 95 73 59 74 85 82 23 44 62 38 8019 61 50 7776 15 58 18 080391 1036 63 81 6065 52 878941 14 27 22 28 56 37 86 21 78 55 02 29 43 88 39 45 71 25 70 51 35 79 67 54 9057 72 5% 75 0,02 0,02 0,01 0,02 0,03 0,00 0,01 0,04 0,05 0,04 0,07 0,09 0,02 0,06 75 33 59 74 31 78 95 01 623706 49 0%2644 73 40 166777 91 4742 0407 712535 05 85326353 13 80 763417 41 50 3984 08 574572 612429 36 188360 65 097064 30 54668 1088 1112 0% 86 90 14 52 21 4 79 28 55 48 5115 66 03 278738 82 81 56 02 22 43 19 58 89 23 69 94 93 92 0,05 Ecart R² 2var+1niv 0,01 0,05 0,01 -0,04 -0,07 -0,07 -0,08 0,03 0,01 -0,03 -0,06 -0,06 -0,06 5% -0,02 -0,06 -0,08 -0,06 -0,06 -0,01 -0,05 -0,01 -0,04 33 69 93 94 92 13 3106 0504 74 34 3284 73 26 404801 66953083 64 59 11 16 07 44 09 17 91 47 53 46 49 77 12 24 42 78 85 37 82 62 6338 65 60 15 50 76 19 61800314 86 23 35 81 36 1052 6722 43 28 08 9 87 27 18256 253921 7045 71 72 54 41 88 55 02 89 79 57 51 90 58 68 5% 68 -5% 5% -0,01 0,02 -0,01 R² = 0,64 0,00 -0,01 -0,02 R² = 0,59 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% R² = 0,56 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 50 sur 127 Tableau 15 : idem mais en considérant la proportion de résidences secondaires issue du recensement de la population au lieu de celle issue de Filocom LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilosurPopuFilo X2= EXP(% RS recenst) X3= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2003 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,12 0,14 0,11 0,11 0,04 0,07 0,09 0,13 1994 0,19 0,39 0,45 0,37 0,52 0,52 0,48 1997 R² 0,62 0,68 0,59 0,66 0,67 0,60 0,40 0,36 0,55 0,59 0,51 0,07 0,47 0,52 0,41 0,48 0,51 0,31 3,0% 1,7% 1,4% 1,0% 0,9% 0,7% 0,07 0,6% 0,10 0,11 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,6% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,8% 1,2% 0,6% 0,8% 0,9% 0,7% 0,9% 0,9% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 4% 6% 6% 8% 6% 6% 5% 4% 1994 8% 8% 10% 7% 6% 5% 5% 1997 C 10% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 5% 4% 0% 2% 1% 1% 3% 2% 1% -2% 0% 2012 1994 0,02 0,01 0,03 0,03 0,29 0,11 0,05 0,02 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 0,05 2012 0,03 2015 1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2,18 1,54 0,20 0,00 -0,02 -0,39 -0,44 -0,46 1994 3,1 3,4 0,5 0,0 0,1 1,6 1,9 2,1 -0,23 -1,83 -1,74 -1,34 -1,81 -1,75 -1,61 1997 0,7 5,8 5,8 4,6 7,9 8,2 7,4 m/ ParcFilosurPopuFilo2000 -2,55 -1,84 -1,10 -1,91 -1,96 -1,83 -1,68 -0,61 -1,61 -1,70 -1,54 2006 -0,23 -1,57 -2,58 -1,74 -2,42 -0,61 -1,57 -1,62 -0,27 -0,04 2012 2015 2009 2012 2015 2018 4,74 3,03 4,74 3,52 2,22 1,82 1,90 2,16 1994 1,5 1,5 3,1 3,0 1,9 1,9 2,1 2,5 2,52 4,55 3,27 2,03 2,50 2,89 3,27 1997 1,8 3,7 3,4 2,0 3,1 3,8 4,1 m/ EXP(% RS recenst) 3,30 1,52 0,74 0,52 -0,51 -0,21 2,12 1,60 1,46 2,73 2,33 2,28 3,15 2,69 2,81 4,11 4,27 4,46 -0,35 2,50 -1,70 -1,06 -0,16 -0,47 1,86 -0,78 2,85 3,75 -1,59 2012 2015 1994 0,2 1,6 1,2 0,9 2,30 -1,23 -2,14 -2,15 -1,80 -2,03 -2,79 1997 3,2 1,4 2,4 2,4 2,1 2,3 m/ EXP(Chômage) -3,54 -4,76 -4,37 -3,53 -3,62 -4,65 -3,16 -3,07 -3,22 -3,34 -5,12 -1,72 -4,15 -1,99 -3,91 -3,13 -0,40 -5,27 -3,59 -0,06 2012 2009 2012 2015 0,05 2018 2015 1997 2000 2003 2006 -0,07 -0,07 -0,06 -0,11 -0,09 -0,08 -0,06 -0,02 0,03 0,05 0,10 0,14 0,07 0,10 0,12 0,05 0,08 0,10 0,02 0,05 0,07 1994 1997 R(X1,X2) 0,18 0,18 0,11 0,10 0,08 0,04 0,03 -0,09 0,06 -0,04 0,07 0,00 0,08 0,07 2012 0,25 0,34 -0,03 -0,11 -0,17 -0,11 -0,09 0,05 -0,08 2015 0,28 -0,14 -0,22 -0,25 -0,20 -0,18 -0,16 R(X2, X3) -0,29 -0,35 -0,29 -0,25 -0,22 -0,20 -0,26 -0,29 -0,26 -0,25 -0,22 -0,26 -0,30 -0,03 -0,27 0,04 -0,18 0,12 0,08 0,16 0,08 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. ParcFilosurPopuFilo 2000 7,7 6,4 4,1 8,6 9,9 8,8 3,5 1,9 6,2 8,0 6,8 0,6 5,8 7,2 5,7 7,4 7,7 4,6 2,0 0,9 2003 2006 2009 2012 2015 0,1 2018 T Stud. EXP(% RS recenst) 2,7 1,8 0,6 3,0 4,2 4,5 0,6 0,6 2,3 3,8 3,9 0,3 2,3 3,9 3,9 3,9 5,2 1,9 0,1 0,4 0,7 T Stud. EXP(Chômage) 6,2 7,8 6,9 4,7 4,9 3,6 4,1 3,8 4,3 2,2 4,5 4,7 2,6 4,1 0,4 2009 2012 2015 2000 - 2015 0,08 0,05 0,09 0,09 0,03 0,04 0,05 0,05 -0,15 -0,08 0,09 0,08 0,00 -0,01 0,00 0,00 Ecart R² 2var 0,03 0,17 0,15 0,10 0,08 0,08 0,07 0,06 0,05 0,04 0,04 0,05 0,05 4,6 2,9 3,2 1,4 2,7 4,9 4,8 4,6 3,0 0,0 0,0 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 -0,29 -0,33 -0,22 -0,01 0,10 0,22 0,32 0,35 0,42 0,24 0,32 0,14 0,20 0,01 0,04 R(X1,X3) 0,20 0,37 0,43 0,38 0,23 0,05 0,50 0,55 0,26 0,44 0,18 -0,01 0,23 -0,07 -0,24 -0,31 0,03 -0,25 -0,38 -0,38 -0,20 2006 - 2015 10% 10% 13 06 1104 66 83 30 05 48 75 34 93 69 84 40 2664 33 32 31 42 47 07 94 01161246 24 95 92 53 49 09 17 73 59 82 857423 50 19 44 62 38 80 7776 61 5818 0803 91 15 65 36 60 56 89 63 52 28102214 27 81 37 87 41 86 29 78 55 02 21 43 8839 45 7179 2570 51 35 67 54 9057 72 5% 75 0,02 0,02 0,01 0,01 0,03 0,00 0,00 0,00 0,03 0,02 0,02 0,08 0,02 0,08 75 33 59 74 78 31 95 01 62 37 06 1673 40 0% 63 77 26 0749 44 91 17 7167 85 80767234 0450 35 05844753 13 3208 39 57366042 61297983 184521 25 709041 54 0946 1024651214 0% 86 5215 1127 38 88 036468 30 66 55 5181 82 48 28 43 87 025689 22 19 23 58 69 94 93 92 0,10 Ecart R² 2var+1niv 0,03 0,14 0,08 -0,02 -0,03 -0,02 -0,03 0,05 0,03 -0,03 -0,05 -0,03 -0,04 5% -0,02 -0,06 -0,08 -0,07 -0,06 -0,01 -0,06 -0,06 -0,06 33 69 93 941392 06 74 31 045 0 3226 73 40590184 66 34 83 64 07 4811 16 17 95 30 44 09 5342 91 49 12 85 2447 7778 82 62 6546 37 63 5015 76 38 61 806019 86 23 5635 0314 36 67 43 10 18 87 28 81 08 22 27 5202 7229 45 21 39 41 54 55 702571 88 51 79 57 89 90 58 68 5% 68 -5% 5% R² = 0,67 R² = 0,59 -0,03 -0,03 -0,02 -0,01 0,02 0,03 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% R² = 0,52 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 51 sur 127 3.5.1.2. Evolution de la situation financière des ménages Pour retracer l'évolution de la situation financière des ménages, l'option la plus intuitive aurait été de retenir la variation du revenu par ménage (Carte 10) ou celle du revenu de l'ensemble des ménages20. Néanmoins, la variation du taux de chômage conduit dans les régressions à de meilleurs résultats, et c'est la raison pour laquelle nous l'avons retenue. Le revenu par ménage et le taux de chômage ont été peu corrélés en niveau (Graphique 21) mais également, contrairement à ce que l'on aurait pu penser, en variation (Graphique 22). Le niveau et la variation du revenu par ménage ont été peu corrélées entre eux (Graphique 23), comme ceux du taux de chômage (cf. § 3.3.1.1.2). Carte 10 : variation annuelle moyenne du revenu imposable brut par ménage, 1997-2015 Variation annuelle moy enne 1997-2015 Revenu par ménage 0,0244 à 0,0347 (47) 0,019 à 0,0244 (47) Source : CGEDD d'après Filocom. Graphique 21 : taux de chômage en fonction du revenu imposable brut par ménage, 2008 11% 10% 9% 8% 7% 6% 34 6230 66 2 59 8 11 93 13 80 84 83 9 88 4 81 76 82 26 7 10 5565 1790 16 31 3 4757 24 52 42 1433 68 27 586118 7054 25 5160 23 6 40 46 7289 71 56 2941 508663 64 28 69 87549 36 45 67 43 22 3744 38 39 21 79 32 85 35 73 19 15 12 1 53 48 95 75 94 5% 4% 3% 20 25 77 74 91 92 78 30 35 40 45 50 55 60 Source : CGEDD d'après Filocom. NB : en abscisse, le revenu par ménage est en milliers d'euros. Ces deux variables ne conduisent pas aux mêmes résultats car une augmentation de la construction modifie le rapport de l'offre et de la demande physiques, mais, pour un revenu total des ménages donné, modifie aussi le revenu par ménage, parce qu'elle permet un desserrement des ménages. 20 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 52 sur 127 Graphique 22 : variation annuelle moyenne du taux de chômage en fonction de celle du revenu imposable par ménage, 1997-2015 0,2% 68 82 y = -0,07x + 0,00 R² = 0,07 0,1% 0,0% 1,5% -0,1% 90 55 11 04 40 81 3212 24 39 54 6653 57 28 25 23 65 70 6105 95 19 46 43 60 36 29 0748 89 72 91 78 22 84 16 49 85 47 18 77 52 51 3556 27 80 41 93 94 21 63 71 26 03 79 2,0% 58 86 69 2,5% 92 64 37 31 17 42 14 38 73 50 06 59 30 34 33 62 76 08 44 15 83 67 10 88 45 09 87 02 01 74 3,0% 75 3,5% -0,2% 13 -0,3% Source : CGEDD d'après Filocom. NB : variation absolue du taux de chômage en fonction de la variation relative du revenu. Graphique 23 : variation annuelle moyenne du revenu imposable brut par ménage de 1997 à 2015 en fonction du revenu imposable brut en 2008 3,5% 74 y = 0,00x + 0,02 R² = 0,04 75 3,3% 3,1% 2,9% 2,7% 2,5% 2,3% 2,1% 1,9% 1,7% 01 17 06 12 23 15 43 57 50 83 47 32 82 25 13 46 53 90 44 73 39 34 66 7985 56 26 48 19 33 31 81 71 0454 30 49 35 38 2407 84 64 22 05 37 11 6116 63 14 69 55 51 62 42 40 03 70 2976 36 86 41 212868 59 52 80 08 27 65 72 58 02 09 87 45 60 18 89 10 88 67 93 92 78 94 77 95 91 1,5% 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Source : CGEDD d'après Filocom. NB : en abscisse, le revenu par ménage est en milliers d'euros. 3.5.1.3. Niveau de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale Nous avons considéré la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale au sein de l'ensemble des logements. Nous aurions pu également considérer la proportion de ces logements en n'incluant au dénominateur que les logements qui sont soit des résidences principales occupées par le propriétaire, soit des résidences principales locatives privées soit des résidences secondaires. L'exclusion des résidences principales « autres » (qui sont principalement des logements « sociaux ») serait motivée par le fait que, étant rarement vendues, elles sont peu présentes dans le parc représenté par les indices de prix des logements et ne contribuent pas directement à la formation du prix. L'exclusion des logements vacants (après la transaction) serait motivée par le fait que la vacance n'était sans doute pas le statut d'occupation auquel ils étaient destinés au moment de l'achat. Cela ne modifierait que marginalement les résultats des régressions. Par ailleurs, il est intéressant d'examiner les résultats de la régression lorsque l'on y remplace la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale, par la proportion de logements relevant des autres statuts d'occupation. Cf. § 3.5.2.1 ci-dessous. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 53 sur 127 3.5.2. Statut d'occupation du parc Nous avons distingué cinq statuts d'occupation : résidence principale occupée par le propriétaire, résidence principale locative privée, résidence principale autre (il s'agit pour l'essentiel des logements sociaux, pour quelques % des logements occupés à titre gratuit, et marginalement des logements de quelques autres statuts), résidence secondaire, logement vacant (Filocom surestime légèrement le parc vacant et sous-estime d'autant le parc occupé, particulièrement le parc locatif privé). - Nous avons également considéré la catégorie constituée des logements qui sont soit une résidence principale locative privée, soit une résidence secondaire. Le statut d'occupation du parc peut être considéré soit en niveau (§ 3.5.2.1) soit en variation (§ 3.5.2.2). 3.5.2.1. Niveau du statut d'occupation du parc Nous examinons ici le remplacement, dans la régression de référence, de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale, par la proportion de logements relevant des autres statuts d'occupation. Nous avons retenu cette proportion en 2008, mais considérer une autre année ne change pas les résultats car pendant la période étudiée la variation dans le temps de ces proportions est beaucoup plus faible que leur différenciation dans l'espace. On a vu que la proportion de résidences principales occupées par le propriétaire fournit les meilleurs résultats. C'est une des raisons pour lesquelles on l'a retenue dans la régression de référence. Si on remplace ce régresseur par la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires, les résultats (Tableau 16) sont presque aussi bons que ceux de la régression de référence (Tableau 8). Le coefficient du régresseur ressort de signe opposé (positif), ce qui est conforme à l'intuition. Si on le remplace par la proportion des autres catégories de statuts d'occupation, les résultats sont moins bons (R² moins élevés, pentes moins significatives et moins stables dans le temps). Cf. pour les différentes sous-périodes le Tableau 17 et pour la période 2000-2015 les résultats plus détaillés figurant dans le Tableau 18. Ainsi, une fois neutralisé l'effet des deux premiers régresseurs (croissance du parc hors résidences secondaires nette de celle de la population, et variation du taux de chômage), l'augmentation du prix des logements dans un département a été d'autant plus prononcée que : la proportion des logements qui sont des résidences principales occupées par le propriétaire est faible, la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires est forte. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 54 sur 127 Tableau 16 : résultats de la régression obtenue en remplaçant dans la régression de référence la proportion de résidences principales occupées par le propriétaire par la proportion de logements qui sont soit des résidences principales locatives privées soit des résidences secondaires LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP L + RS Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,08 0,10 0,10 0,17 0,18 0,18 0,20 0,24 1994 0,22 0,44 0,53 0,51 0,59 0,60 0,57 1997 R² 0,63 0,69 0,64 0,68 0,70 0,64 0,42 0,37 0,55 0,61 0,54 0,07 0,48 0,53 0,44 0,46 0,50 0,29 3,1% 1,8% 1,4% 1,0% 0,8% 0,6% 0,12 0,6% 0,10 0,07 0,5% 2012 2015 1994 1,1% 1,1% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1,1% 0,6% 0,6% 0,5% 0,5% 1,0% 0,8% 1,2% 0,6% 0,8% 0,9% 0,6% 0,9% 0,9% 1,3% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 6% 6% 4% 6% 4% 4% 3% 3% 1994 6% 4% 7% 5% 5% 4% 3% 1997 C 7% 10% 6% 6% 4% 4% 13% 6% 5% 4% 3% 0% 2% 1% 1% 3% 1% 0% -3% -1% 2012 1994 0,08 0,04 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,04 2012 0,11 2015 0% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,75 1,37 0,76 0,74 0,73 0,07 -0,08 -0,21 1994 1,0 2,6 1,7 2,0 2,3 0,3 0,3 0,9 0,33 -0,72 -0,73 -0,50 -1,32 -1,41 -1,39 1997 0,9 2,0 2,4 1,9 5,8 6,6 6,4 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -1,92 -1,28 -0,74 -1,66 -1,81 -1,79 -1,47 -0,60 -1,56 -1,76 -1,62 -0,27 -1,65 -2,95 -1,94 -2,91 -0,70 -1,76 -1,95 -0,36 -0,11 2012 2015 2009 2012 2015 2018 0,27 3,51 -1,45 -0,65 -0,27 -0,56 -0,76 -1,51 1994 0,1 2,2 1,0 0,5 0,2 0,6 0,8 1,4 2,05 -1,03 -1,84 -2,00 -1,70 -1,76 -2,41 1997 2,8 1,2 2,3 2,6 2,1 2,2 2,6 m/ EXP(Chômage) -3,20 -4,18 -3,39 -2,93 -2,86 -3,63 -2,60 -2,48 -3,16 -3,22 -5,16 -1,61 -4,12 -4,19 -6,19 -0,10 -0,02 0,07 0,07 0,05 -1,73 0,04 -2,94 -0,54 0,04 -3,91 -0,44 -0,21 0,04 2012 2015 1994 2,0 0,6 2,9 4,1 m/ % RP L + RS Filo 2008 0,05 0,11 0,09 0,09 0,06 0,04 0,07 0,05 0,02 -0,01 0,05 0,04 0,01 0,01 -0,01 0,05 0,036 0,02 0,02 0,02 0,05 0,04 0,03 0,03 0,04 1997 2,8 6,0 6,6 6,7 5,8 6,0 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,03 0,04 2012 2015 0,05 2018 2015 1997 2000 2003 2006 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 0,26 0,36 0,17 0,24 0,05 0,09 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 0,23 0,41 -0,06 -0,24 -0,25 0,03 -0,15 -0,17 -0,26 -0,10 -0,33 -0,36 -0,22 -0,06 2012 2015 0,40 -0,18 -0,35 -0,33 -0,24 -0,19 -0,14 R(X2,X3niv) -0,48 -0,59 -0,53 -0,47 -0,41 -0,36 -0,44 -0,34 -0,06 -0,16 0,16 -0,09 0,20 -0,02 0,26 0,23 0,24 0,29 0,15 0,23 0,17 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 4,8 4,4 3,1 7,9 9,3 8,5 3,4 1,9 6,0 8,0 7,0 0,7 5,9 7,8 6,4 8,2 8,8 5,3 2,3 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. EXP(Chômage) 5,2 6,4 5,5 3,9 3,9 3,9 3,0 3,3 3,8 4,3 5,1 2,1 4,5 5,2 5,5 2,2 3,8 0,6 T Stud. % RP L + RS Filo 2008 4,0 4,0 4,9 4,3 4,9 2,4 2,1 1,7 2,7 0,4 0,5 1,8 0,5 1,3 2,5 4,3 4,1 4,2 2009 2012 2015 0,3 2018 2000 - 2015 0,04 0,00 0,08 0,16 0,17 0,15 0,16 0,16 -0,19 -0,11 0,08 0,16 0,17 0,10 0,11 0,11 Ecart R² 2var 0,07 0,22 0,23 0,24 0,15 0,16 0,16 0,07 0,06 0,09 0,06 0,08 0,09 10% 3,1 0,3 0,2 4,4 5,8 4,6 3,4 3,2 2,6 2,9 2,6 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 06 11 30 66 83 04 48 05 3475 69 8493 40 33 26 64 16 32 07 4212 17 31 0149 47 4694 73 53 5924 09 92 9582 74 85 62 23 80 19 61 7750 44 58 76 91 18 103638 15 63 6008 03 14 52 2889 812265 27412956 37 87 86 55 02 782143 88 457135 70 25 51 79 39 6754 905772 68 -0,37 -0,42 -0,46 -0,43 -0,38 -0,38 -0,35 -0,31 -0,44 -0,46 -0,40 -0,32 -0,32 -0,30 -0,26 R(X1,X3niv) -0,44 -0,33 -0,24 -0,26 -0,24 -0,20 -0,13 -0,07 0,00 -0,15 -0,14 -0,24 -0,15 -0,14 -0,20 -0,05 -0,12 -0,11 -0,13 -0,03 -0,01 2006 - 2015 5% 75 0,04 0,03 0,01 0,03 0,06 0,00 0,00 0,02 0,06 0,00 0,01 0,05 0,06 0,08 75 R² = 0,64 33 92 0,07 5% Ecart R² 1var+1niv 0,06 0,25 0,18 0,13 0,13 0,19 0,20 0,18 0,07 0,04 0,11 0,20 0,22 0,04 -0,04 0,04 0,15 0,15 -0,01 0,08 0,20 0,16 33 69 92 94 93 13 31 06 04 05 74 83 84 7334 26 48 59 326411 66 01 95 1640 07 30 47 85 5312 44 49 4246 240917 91 7782 78 62 37 63 6050 38 7619 8065 15 61368135 23 67 14 10 0803 5686 2887 21 52 1829 43 41 4522 71 7027 72 39 550225 88 515479 57 89 90 58 68 5% -5% R² = 0,70 69 94 93 74 59 78 31 95 01 62 06 0%6377 49 44 1637 91 4007 73 2617 764750 34 0467 0585 35 84 42 8032390% 86 7253 41 08 60 57527125 13 61121483 36 79 24 29 70 5468 09 1065 189046 82 45 21 64 11 88555127 38 15 03 28 66 48 30 81 87 56 43 02 19 22 89 23 58 5% 0,23 0,31 0,13 0,09 0,03 R² = 0,53 0,00 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 55 sur 127 Tableau 17 : résultats de l'ajout du troisième régresseur en niveau, pour les différentes souspériodes % de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 % de logements locatifs privés occupés à titre de résidence principale 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 % d'autres logements occupés à titre de résidence principale 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,27 0,23 0,02 0,02 0,04 0,08 0,09 0,13 1994 0,16 0,25 0,37 0,39 0,55 0,54 0,51 1997 R² 0,57 0,66 0,62 0,70 0,70 0,63 0,42 0,42 0,63 0,66 0,57 0,08 0,54 0,57 0,47 0,51 0,54 0,33 0,08 0,08 0,07 2012 2015 0,20 0,16 0,05 0,05 0,02 0,03 0,05 0,11 1994 0,17 0,22 0,31 0,27 0,44 0,45 0,46 1997 R² 0,57 0,64 0,55 0,62 0,63 0,60 0,43 0,35 0,54 0,60 0,56 0,09 0,52 0,60 0,55 0,50 0,59 0,49 0,23 0,33 0,30 2012 2015 0,19 0,30 0,38 0,37 0,31 0,20 0,22 0,21 1994 0,27 0,51 0,52 0,46 0,50 0,51 0,46 1997 R² 0,66 0,67 0,59 0,62 0,63 0,56 0,39 0,34 0,57 0,58 0,48 0,10 0,56 0,53 0,38 0,60 0,53 0,25 0,07 0,02 0,01 2012 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 0,29 0,14 0,02 -0,02 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03 1994 5,3 3,9 0,7 0,7 1,5 2,2 2,1 2,4 -0,01 -0,06 -0,07 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,5 1,9 3,2 4,2 4,8 4,5 4,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,03 -0,05 -0,05 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,05 -0,07 -0,04 -0,05 -0,03 -0,05 -0,06 -0,04 -0,06 2012 2015 -0,31 m/ % RP L Filo 2008 -0,12 0,04 -0,07 -0,01 -0,01 -0,06 -0,02 -0,03 -0,07 -0,03 0,00 0,00 -0,02 0,04 0,00 0,01 0,01 0,01 0,07 0,10 0,02 0,03 0,02 0,03 0,07 0,09 0,03 0,05 0,05 0,06 0,10 0,13 1994 4,3 2,6 1,8 1,9 1997 1,2 0,2 0,8 0,1 0,5 1,5 3,0 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,09 0,13 2012 0,17 2015 -0,26 -0,18 -0,18 -0,13 -0,10 -0,06 -0,05 -0,05 1994 4,1 5,0 7,2 7,1 -0,10 -0,16 -0,12 -0,08 -0,05 -0,04 -0,04 1997 3,7 7,3 6,4 5,6 3,4 3,7 3,1 m/ % RP autres Filo 2008 -0,15 -0,07 -0,02 -0,04 0,01 -0,01 0,04 -0,02 0,01 -0,02 0,01 0,04 0,07 0,03 0,01 0,13 0,04 -0,02 0,03 0,00 2012 0,02 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. % RP P Filo 2008 1,0 2,5 4,0 5,2 4,8 4,5 2,5 3,7 4,8 4,8 4,4 1,1 3,4 3,5 3,9 3,1 3,2 3,7 1,6 2,5 2,6 T Stud. % RP L Filo 2008 0,3 1,1 0,2 0,5 1,6 3,3 2,6 1,2 0,8 2,3 4,0 1,4 2,9 4,5 6,0 2,7 4,7 6,7 4,5 6,5 6,3 T Stud. % RP autres Filo 2008 5,1 3,2 2,9 0,8 1,6 1,2 0,9 0,5 2,8 1,4 0,5 1,8 4,0 2,0 0,8 5,7 2,6 1,5 1,2 0,1 0,5 1,1 0,2 0,9 2,0 6,2 4,4 4,4 3,9 % de résidences principales de tout type 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 % de résidences secondaires Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 % de logements vacants Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,05 0,13 0,18 0,25 0,22 0,16 0,16 0,15 1994 0,18 0,40 0,51 0,48 0,55 0,53 0,46 1997 R² 0,62 0,69 0,63 0,66 0,65 0,57 0,46 0,38 0,54 0,58 0,48 0,07 0,48 0,51 0,38 0,48 0,50 0,25 0,06 0,03 0,02 2012 2015 0,04 0,11 0,13 0,20 0,17 0,13 0,14 0,14 1994 0,18 0,37 0,49 0,46 0,54 0,53 0,46 1997 R² 0,61 0,69 0,62 0,66 0,66 0,57 0,47 0,38 0,55 0,58 0,49 0,08 0,48 0,51 0,38 0,47 0,50 0,24 0,06 0,02 0,01 2012 2015 0,19 0,21 0,16 0,15 0,14 0,09 0,09 0,09 1994 0,16 0,27 0,35 0,33 0,45 0,45 0,40 1997 R² 0,58 0,64 0,56 0,62 0,62 0,56 0,39 0,34 0,54 0,58 0,50 0,07 0,48 0,53 0,42 0,49 0,53 0,31 0,08 0,10 0,11 2012 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 -0,05 -0,04 -0,07 -0,07 -0,05 -0,03 -0,03 -0,02 1994 1,3 1,8 4,2 5,3 5,0 3,8 3,4 2,9 -0,03 -0,08 -0,07 -0,05 -0,03 -0,03 -0,02 1997 1,8 5,2 6,3 6,0 4,7 4,2 3,1 m/ % RP Filo 2008 -0,07 -0,05 -0,04 -0,02 -0,02 -0,01 -0,05 -0,02 -0,01 -0,01 -0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,03 0,01 0,02 0,00 0,01 2012 0,02 2015 0,02 0,02 0,06 0,06 0,04 0,03 0,02 0,02 1994 0,4 0,9 3,4 4,5 0,03 0,08 0,07 0,05 0,03 0,03 0,02 1997 1,7 4,7 5,8 5,5 4,5 4,1 3,2 m/ % RS Filo 2008 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,02 0,06 0,02 -0,01 0,01 -0,01 -0,03 0,01 0,00 -0,01 0,00 0,01 0,00 -0,01 -0,01 -0,01 2012 2015 0,67 0,35 0,30 0,22 0,17 0,10 0,07 0,04 1994 4,1 3,6 4,0 3,8 0,03 0,18 0,13 0,14 0,08 0,04 0,11 0,06 0,03 0,02 0,06 0,02 -0,02 -0,04 -0,17 0,04 0,01 -0,03 -0,05 -0,11 -0,08 0,00 -0,03 -0,06 -0,09 -0,15 -0,15 -0,22 1997 0,5 2,6 2,7 2,7 1,6 1,1 0,1 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 m/ % vac Filo 2008 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. % RP Filo 2008 3,6 4,2 4,5 3,3 3,0 1,9 3,7 2,6 1,0 1,1 0,7 0,9 1,0 0,6 0,3 2,1 1,4 1,3 0,3 1,0 1,3 T Stud. % RS Filo 2008 3,3 4,0 4,2 3,3 3,2 2,2 3,8 2,6 1,2 1,4 1,2 1,0 0,8 0,3 0,3 1,5 0,9 0,6 0,1 0,4 0,5 T Stud. % vac Filo 2008 1,7 1,6 1,6 0,7 0,2 0,9 0,6 0,7 0,7 1,2 1,9 0,4 1,0 1,6 2,4 2,5 2,5 3,1 1,6 2,9 3,3 4,2 3,3 3,1 2,7 3,7 2,6 2,0 1,1 % de résidences principales locatives privées et de résidences secondaires 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,08 0,10 0,10 0,17 0,18 0,18 0,20 0,24 0,22 0,44 0,53 0,51 0,59 0,60 0,57 R² 0,63 0,69 0,64 0,68 0,70 0,64 0,42 0,37 0,55 0,61 0,54 0,07 0,48 0,53 0,44 0,46 0,50 0,29 0,12 0,10 0,07 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 -0,10 -0,02 0,07 0,07 0,05 0,04 0,04 0,04 1994 2,0 0,6 2,9 4,1 4,3 4,1 4,2 4,4 0,05 0,11 0,09 0,07 0,05 0,05 0,05 1997 2,8 6,0 6,6 6,7 5,8 6,0 5,8 m/ % RP L + RS Filo 2008 0,09 0,06 0,05 0,04 0,04 0,04 0,04 0,02 -0,01 0,01 0,01 -0,01 0,02 0,02 0,02 0,03 0,03 0,04 0,03 0,04 2012 0,05 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. % RP L + RS Filo 2008 4,0 4,0 4,9 4,3 4,9 4,6 2,4 2,1 1,7 2,7 3,4 0,4 0,5 1,8 3,2 0,5 1,3 2,6 2,5 2,9 2,6 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 56 sur 127 Tableau 18 : résultat de l'ajout d'un troisième régresseur en niveau représentant le poids des différents statuts d'occupation, période 2000-2015 % des logements (France entière) 2000 2015 46% 47% 20% 20% 16% 14% 82% 82% 9% 9% 9% 9% 100% 100% 29% Résultats de la régression Pente associée Intervalle de T de au 3ème confiance à Student régresseur 95% -0,047 4,8 [-0,052;-0,042] 0,024 1,6 [-0,006;0,054] -0,018 1,6 [-0,024;-0,012] -0,020 3,0 [-0,023;-0,017] 0,022 3,2 [0,019;0,025] 0,006 0,2 [-0,009;0,021] Troisième régresseur en niveau % de résidences principales occupées par le propriétaire % de résidences principales locatives privées % de résidences principales « autres » (*) % de résidences principales de tout type % de résidences secondaires % de logements vacants (**) Ensemble % de résidences locatives privées et de résidences secondaires R² 0,70 0,63 0,63 0,65 0,66 0,62 29% 0,70 0,036 4,9 [0,032;0,040] Pour mémoire: sans ajout du troisième régresseur 0,62 (*) Les résidences principales "autres" sont pour l'essentiel les logements sociaux, pour quelques % des logements occupés à titre gratuit, et marginalement des logements de quelques autres statuts (**) Filocom surestime légèrement le parc vacant et sous-estime d'autant le parc occupé (parc locatif privé particulièrement) NB : les intervalles de confiance à 95 % sont calculés en supposant une distribution normale des résidus. 3.5.2.2. Variation de l'occupation du parc Nous considérons ici non plus le niveau de l'occupation du parc, mais sa variation pendant la période considérée. Lorsque nous l'ajoutons comme régresseur supplémentaire à la régression de référence, nous obtenons, pour son coefficient, les valeurs indiquées dans le Tableau 19. Tableau 19 : coefficient de la variation de la proportion des divers statuts d'occupation Régresseur : variation proportion de : de la Coefficient Généralement significativement négatif et de l'ordre de -1 à 2 Significativement positif mais instable pour les périodes se terminant avant 2012, et généralement non significatif pour les autres périodes Généralement non significatif Non significatif ou instable Généralement significatif négatif mais non significatif pour certaines sous-périodes incluses dans 2003-2015 résidences et des Significativement positif mais instable pour les périodes commençant en 1994 et généralement non significatif pour les autres périodes Résidences principales occupées par le propriétaire Résidences principales locatives Résidences principales autres Résidences secondaires Logements vacants Parc constitué des principales locatives résidences secondaires NB : on considère la variation absolue des proportions des divers statuts d'occupation. Le seul régresseur donc le coefficient ressorte significatif et relativement stable est la variation de la proportion de propriétaires occupants (Tableau 20). Ainsi, une fois neutralisé l'effet des autres régresseurs (avec lesquels elle est peu colinéaire), le prix des logements a moins augmenté dans les départements où la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale a davantage augmenté. L'interprétation de ce résultat ne nous paraît pas évidente. La Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 57 sur 127 variation de la proportion de propriétaires occupants est peu corrélée avec la variation du prix des logements dans une régression simple (Tableau 21 et Graphique 24). Le signe négatif du coefficient de la variation de la vacance semble conforme à l'intuition (les départements où la vacance a le plus augmenté sont aussi ceux où le prix des logements a le moins augmenté, « toutes choses égales par ailleurs ») mais les exceptions pour certaines sous-périodes incluses dans la période 2003-2015 restent à interpréter. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 58 sur 127 Tableau 20 : comme la régression de référence mais en ajoutant un régresseur égal à la variation absolue de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2)+m3*LN(X3) ] /t +m4*X4 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3= EXP(% RP P Filo) X4 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,27 0,23 0,09 0,17 0,17 0,18 0,16 0,18 1994 0,16 0,27 0,42 0,44 0,58 0,57 0,53 1997 R² 0,57 0,66 0,63 0,72 0,72 0,65 0,45 0,43 0,66 0,70 0,62 0,09 0,57 0,62 0,52 0,62 0,64 0,41 2,8% 1,7% 1,4% 1,0% 0,8% 0,6% 0,09 0,6% 0,08 0,09 0,6% 2012 2015 1994 1,2% 1,3% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,4% 0,9% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,7% 0,5% 0,6% -11% 0% 6% 9% 8% 1,0% 7% 0,7% 0,9% 6% 0,8% 1,0% 1,2% 2018 6% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 9% 11% 13% 11% 9% 8% 7% 1997 C 11% 15% 11% 10% 8% 7% 17% 9% 8% 6% 6% 1% 4% 3% 4% 6% 4% 5% 0% 2% 2012 1994 0,00 0,00 0,12 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 1994 1997 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,15 2012 0,11 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 4% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,14 0,71 0,08 0,38 0,60 0,10 -0,08 -0,20 1994 0,2 1,4 0,2 1,0 1,7 0,3 0,3 0,8 0,03 -1,23 -0,88 -0,47 -1,17 -1,28 -1,26 1997 0,1 2,7 2,3 1,5 4,7 5,3 5,2 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,36 -1,27 -0,59 -1,48 -1,66 -1,63 -1,48 -0,57 -1,40 -1,60 -1,46 -0,05 -1,43 -2,56 -1,73 -2,78 -0,65 -1,54 -1,87 -0,30 -0,05 2012 2015 2009 2012 2015 2018 2,57 4,44 -1,46 -1,61 -0,57 -1,03 -1,11 -1,66 1994 1,2 2,9 1,0 1,4 0,5 1,0 1,1 1,5 2,66 -1,11 -2,46 -1,89 -1,64 -1,64 -2,06 1997 3,7 1,1 2,7 2,2 2,0 1,9 2,1 m/ EXP(Chômage) -4,24 -4,83 -3,54 -2,75 -2,84 -3,46 -3,12 -1,91 -2,97 -3,16 -4,88 -1,65 -4,22 -4,06 -5,58 -0,61 -0,29 -3,55 -4,11 -3,15 -2,89 -2,40 -3,72 -0,32 -1,99 -4,58 -0,09 -0,08 -1,71 2012 2015 1994 0,3 0,2 2,5 4,0 -0,88 -2,44 -2,50 -2,09 -1,62 -1,42 -1,26 1997 0,7 1,8 2,7 2,8 2,5 2,2 m/ EXP(% RP P Filo) 0,12 -1,06 -1,00 -1,40 -1,44 -1,37 -1,88 -0,57 1,1 -1,43 -1,9 -5,80 -1,84 -2,10 -3,93 0,77 -2,07 -2,35 -3,48 -0,34 -2,14 2012 2015 0,29 0,13 0,01 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03 1994 5,3 3,9 0,4 1,2 2,0 2,6 2,5 -0,01 -0,07 -0,07 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,5 2,2 3,5 4,6 5,1 4,8 m/ % RP P Filo 2008 -0,03 -0,05 -0,06 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 -0,02 -0,05 -0,04 -0,05 -0,29 -0,36 -0,19 -0,04 0,08 0,18 0,30 0,36 0,43 -0,07 0,26 0,36 -0,05 -0,02 0,17 0,24 -0,07 -0,04 -0,06 0,05 0,09 2012 2015 1994 1997 R(X1,X2) 0,10 0,31 0,40 0,38 0,25 0,09 0,51 0,60 0,34 0,51 0,31 0,34 0,08 0,14 -0,13 -0,02 -0,24 -0,09 0,09 0,27 -0,03 0,07 0,03 0,12 0,03 -0,09 0,01 -0,17 -0,26 -0,09 0,02 -0,33 -0,36 -0,22 -0,06 0,07 2012 2015 1994 1997 R(X2,X3) 0,27 0,11 0,18 0,05 0,03 0,07 -0,28 -0,05 0,19 -0,21 -0,07 -0,15 -0,16 -0,04 -0,16 -0,03 -0,11 -0,03 -0,13 0,00 2012 0,03 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 4,9 3,5 2,1 6,9 8,1 7,4 3,2 1,8 5,9 8,1 6,7 0,1 5,4 7,4 5,8 8,2 9,7 5,5 2,1 1,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. EXP(Chômage) 6,4 7,6 5,4 4,0 4,0 3,7 3,8 2,6 4,0 4,8 5,2 2,0 5,2 5,7 5,5 4,2 5,7 0,4 T Stud. EXP(% RP P Filo) 0,1 1,3 1,5 2,4 2,6 2,0 1,0 2,4 3,6 1,2 2,5 3,5 5,1 5,0 0,8 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 T Stud. % RP P Filo 2008 0,9 2,7 4,3 5,6 5,2 4,8 2,3 3,7 4,8 5,1 4,7 1,1 3,5 3,9 4,3 3,6 3,9 4,2 1,5 2,5 3,7 3,3 2,7 0,2 2018 2000 - 2015 0,20 0,11 0,02 0,05 0,07 0,08 0,05 0,04 0,19 0,13 -0,01 0,00 -0,01 0,00 -0,04 -0,06 Ecart R² 3var -0,05 -0,08 -0,06 0,03 0,06 0,06 0,07 -0,04 -0,03 0,02 0,08 0,08 0,08 10% 4,0 0,1 0,1 2,3 1,7 2,1 3,3 3,2 3,4 0,3 1,4 2018 2,7 4,7 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 06 11 66 13 04 83 05 48 30 84 34 93 75 40 69 33 31 26 32 64 4207 47 12 94 01 16 24 09 92 46 53 49 9559 17 73 74 85 82 23 50 62 80 61 77 18 19 76 5844 38 9163 15 03 41 08 60 1037 89 8122 65 27 8736 14 56 2852 78 21 43 55 022986 45 7088 79 51 2567 71 39 35 90 57 54 72 0,02 0,06 0,02 -0,02 -0,02 0,00 0,00 2,7 0,00 1994 0,03 -0,14 -0,19 -0,16 -0,12 -0,09 -0,06 1997 R(X1,X3) -0,36 -0,38 -0,31 -0,23 -0,17 -0,12 -0,45 -0,36 -0,27 -0,21 -0,07 -0,03 -0,12 0,01 -0,05 -0,05 -0,06 0,03 -0,03 -0,01 2012 -0,34 -0,35 -0,23 -0,05 0,13 0,14 0,30 0,25 0,38 0,16 0,30 0,12 0,25 0,00 0,08 0,21 2015 1994 1997 R(X2,X4niv) 0,30 0,43 0,50 0,44 0,39 0,35 0,41 0,48 0,32 0,30 0,07 -0,21 0,23 0,00 -0,22 -0,12 0,17 -0,07 -0,26 -0,20 -0,15 2012 2015 2006 - 2015 5% 75 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,02 0,02 0,12 0,13 0,14 0,01 0,09 0,10 0,14 0,13 0,11 0,17 75 33 69 92 94 93 -0,07 -0,07 0,00 5% Ecart R² 2var+1niv -0,06 -0,17 -0,11 -0,08 -0,01 -0,03 -0,04 -0,06 -0,03 -0,02 0,04 0,02 0,01 33 69 9492 93 13 74 31 06 04 05 32 64 7383 40 07 84 30 34 48 01 59 11 16 26 9566 44 534924 0917 4246 12 77 91 854782 6278 37 38 6515 5063 60 35 80 61 361914 03 76 81 67 104156 86 282923 08 27 523987 18 21 45 2243 70 02 54 79 55 2571 88 72 51 57 89 90 58 68 5% 68 -5% R² = 0,72 59 7478 31 37 06 95 49 01 1676 62 44 0% 4026 67 73 91 50 8507 05 534184 77 32 80 63 42 724704 17 34 60 57451225 35 86 13 6109 64 70 7111 83 65 9029 82 5408 1018 3639680% 52 8824794614 30 28 48 55 271538 0387 21 668151 43 56 0222 19 89 23 58 0,38 0,47 0,55 0,55 0,53 0,53 0,50 0,45 5% 0,53 0,59 0,56 0,52 0,51 0,48 0,43 R(X1,X4niv) 0,58 0,53 0,46 0,45 0,43 0,37 0,37 0,32 0,35 0,34 0,29 0,21 0,30 0,30 0,25 0,33 0,30 0,22 0,11 0,09 0,04 0,05 -0,10 -0,11 -0,09 -0,08 -0,09 0,07 -0,09 0,06 -0,19 -0,16 -0,13 -0,12 -0,12 -0,12 R(X3,X4niv) -0,34 -0,23 -0,17 -0,15 -0,15 -0,15 -0,09 -0,05 -0,04 -0,06 -0,06 -0,01 -0,01 0,00 -0,04 -0,05 -0,09 -0,04 -0,05 -0,08 -0,06 0,03 0,06 0,10 0,10 0,08 R² = 0,63 0% R² = 0,62 0,03 0,09 0,09 0,08 0,16 0,14 0,12 -0,03 -0,02 0% 0,02 0% 5% 10% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 59 sur 127 Tableau 21: régression univariée de la variation du prix des logements par rapport à celle de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= EXP(% RP P Filo) Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,00 0,00 0,07 0,14 0,12 0,08 0,05 0,03 0,01 0,01 0,02 0,03 0,01 0,00 0,00 R² 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,02 0,01 0,01 0,04 0,05 0,08 0,05 0,04 3,2% 1,9% 1,4% 1,0% 0,8% 0,6% 0,01 0,6% 0,00 0,02 0,6% 1,3% 1,5% 1,2% 0,9% 0,8% 0,8% 0,8% Ecart type résidu 2,1% 1,5% 1,0% 0,9% 0,8% 0,8% 1,4% 0,8% 0,9% 0,7% 0,8% 1,0% 1,0% 1,6% 0,8% 1,1% 0,9% 0,8% 1,1% 1,0% 1,3% 2018 3% 5% 7% 8% 7% 6% 4% 4% 6% 8% 10% 7% 6% 5% 4% C 8% 11% 7% 6% 4% 4% 13% 6% 5% 3% 3% -1% 1% 0% 0% 2% 0% 0% -2% 0% 1994 0,99 0,71 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,05 1997 0,34 0,31 0,17 0,06 0,56 0,64 0,66 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,76 1,00 0,56 1,00 0,98 0,85 0,51 0,97 0,98 0,54 0,21 0,48 0,26 0,02 0,01 0,00 0,01 0,03 0,33 0,99 0,25 1% -0,22 -0,97 -3,72 -3,94 -3,02 -2,14 -1,72 -1,43 1994 0,1 0,6 2,7 3,9 3,6 2,9 2,3 1,8 m/ EXP(% RP P Filo) -1,36 -1,58 0,84 -1,56 0,02 0,90 -1,59 -0,72 0,12 0,77 -0,75 0,05 0,13 -1,30 -4,73 -0,65 -0,15 -0,71 -1,90 -2,66 1,02 -0,66 -0,42 -1,23 -2,23 -2,46 -0,11 -1,88 1997 1,0 1,1 1,3 1,7 0,8 0,7 0,7 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. EXP(% RP P Filo) 0,5 0,0 0,8 0,0 0,2 0,4 0,8 0,2 0,1 0,8 1,3 0,9 1,2 2,0 2,2 2,7 2,1 2,0 1,1 0,1 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 60 sur 127 Graphique 24 : variation du prix des logements en fonction de la variation de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale 7,0% 75 y = -0,15x + 0,04 R² = 0,00 6,5% 6,0% 5,5% 13 5,0% 84 33 69 93 94 31 06 74 04 05 92 59 80 7383 11 3432 26 30 95 64 66 40 07 48 01 16 4,5%17 44 09 47 49 12 24 91 77 46 85 78 62 4,0% 65 82 63 37 38 50 60 76 19 15 35 61 14 81 67 2303 86 36 3,5%291056 08 21 87 22 2718 28 52 41 45 70 39 71 72 25 02 54 51 79 58 55 3,0% 88 57 89 90 68 42 53 43 2,5% -0,2% -0,1% 2,0% 0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% 3.5.3. Âge de la personne de référence du ménage Les ménages de moins de 55 ans21 représentent 56 % de l'ensemble des ménages, 52 % des vendeurs de logements mais 82 % des acheteurs de logements ; les ménages de moins de 35 ans représentent 18 % des ménages, 38 % des acheteurs de logements et 14 % des vendeurs de logements. Il en résulte que les ménages jeunes sont surreprésentés parmi les acheteurs, et a fortiori parmi les acheteurs nets, et les ménages âgés sont surreprésentés parmi les vendeurs nets. L'âge seuil en deçà duquel les ménages d'une tranche d'âge sont acheteurs nets et au-delà duquel ils sont vendeurs nets est stable dans le temps. Il était de 56 ans en 2006 et de 57 ans en 2016 (graphique 26). Graphique 25 : nombre de logements achetés ou construits, et vendus, en % du nombre de ménages, en fonction de l'âge du chef de ménage, 2006 et 2016 En 2006 15% Nombre de logements achetés ou construits, ou vendus, en % du nombre de ménages en fonction de l'âge du chef de ménage Année 2006 Effet du baby-boom Logements achetés ou construits dont primo-accédants (estim.) En 2016 Logements vendus 600 000 15% Solde achetés ou construits nets des vendus Nombre de ménages (échelle de droite) Nombre de logements achetés ou construits, ou vendus, en % du nombre de ménages en fonction de l'âge du chef de ménage Année 2016 Logements achetés ou construits dont primo-accédants (estim.) Logements vendus Nombre de ménages (échelle de droite) 600 000 Solde achetés ou construits nets des vendus % du nombre de ménages 500 000 Nombre de ménages % du nombre de ménages Effet du baby-boom 500 000 Nombre de ménages 10% 400 000 10% 400 000 300 000 300 000 56 ans 57 ans 5% 200 000 5% 200 000 100 000 100 000 0% 20 30 40 50 60 70 80 90 0 Âge du chef 100 de ménage 0% 20 30 40 50 60 70 80 90 0 Âge du chef 100 de ménage Âge moyen des tranches d'âge acheteuses nettes: 34 ans (Âge moyen des primoaccédants: 34 ans également) Âge moyen des tranches d'âge vendeuses nettes: 74 ans -100 000 Pointillés: résultats sujets à surestimation Âge moyen des tranches d'âge acheteuses nettes: 35 ans (Âge moyen des primoaccédants: 34 ans) Âge moyen des tranches d'âge vendeuses nettes: 76 ans -100 000 Pointillés: résultats sujets à surestimation -5% -200 000 -5% -200 000 Source : CGEDD d'après DGFiP, SOeS, bases de données notariales, EPTB, Filocom, Fideli. On pourrait donc penser qu'une augmentation de l'âge de la population impacte négativement la variation du prix des logements. Néanmoins, lorsque nous ajoutons à la régression de référence un régresseur représentatif de la variation de l'âge de la population du département, nous trouvons que son coefficient, à partir de 2000, est peu significatif. Pour les périodes commençant avant 2000, il est significatif mais positif. 21 Au sens de l'âge de la personne de référence du ménage, ou par abus du chef d ménage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 61 sur 127 Par ailleurs, nous n'obtenons pas un meilleur résultat en substituant dans la régression de référence au taux de chômage le revenu des seuls ménages âgés de 25 à 55 ans22 plutôt que le revenu de l'ensemble des ménages ; le coefficient de détermination est plutôt légèrement diminué. En conclusion nous n'avons pas mis en évidence de concomitance entre la variation du prix des logements et le vieillissement, ni d'amélioration de la concomitance entre le prix des logements et le revenu par ménage par restriction de ce dernier aux tranches d'âge acheteuses, compte tenu des autres variables contrôlées dans les régressions. Nos autres tentatives d'introduction d'autres variables lies à l'âge n'ont pas été plus fructueuses. Compte tenu des limites de notre approche, cela n'exclut pas que d'autres concomitances puissent être mises en évidence. 3.5.4. Nationalité des acheteurs et de la population Les achats par les étrangers et la présence d'étrangers dans la population sont parfois présentés comme un facteur déterminant des variations du prix des logements. L'Annexe 5 présente des résultats relatifs à l'ajout d'un régresseur qui les retrace. Il convient de distinguer différentes catégories d'étrangers, selon qu'ils sont originaires de pays à fort ou faible PIB par habitant et selon qu'ils sont résidents ou non résidents. Les proportions de ces différentes catégories sont très variables selon que l'on considère les départements d'Ile-de-France et quelques autres grands départements d'une part et les départements ruraux d'autre part. Cela rend délicate l'interprétation des résultats. L'Annexe 5 conclut que, sous cette réserve, et sous réserve d'exceptions localisées et temporaires dont nos régressions ne peuvent par nature rendre compte, ces résultats ne mettent pas en évidence de corrélation significative entre l'évolution du prix des logements et la part des différentes catégories d'étrangers parmi les acheteurs et dans la population, au-delà d'une corrélation constatée dans la période 1994-2000, qui résulte de la distribution des achats par les étrangers et de la population étrangère et ne peut être interprétée en termes causaux. 3.5.5. Autres régresseurs Nous avons ajouté à la régression de référence des régresseurs supplémentaires, en niveau et dans certains cas en variation : indicateur de Gini, part des salaires dans le revenu, type urbain, divortialité, criminalité, température ou autre régresseur climatique23. Aucun de ces régresseurs n'accroît sensiblement le coefficient de détermination R² et n'est associé à un coefficient significatif et stable sur la plupart des sous-périodes. Le signe du coefficient est souvent différent selon que la sous-période commence avant ou après 2000. Par ailleurs, ces régresseurs sont souvent fortement corrélés avec certains régresseurs de la régression de référence, notamment la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale. Certains régresseurs accroissent sensiblement le coefficient de détermination sur la période antérieure à 2000, mais cela provient de qu'ils sont très différenciés entre Ile-de-France et grands départements urbains d'une part et autres départements d'autre part, segmentation qui recouvre la différenciation de l'évolution du prix des logements pendant cette période de « sortie de crise » (cf. § 3.2 et § 3.4). Pour les périodes antérieures à 2009. Il nous manquait des données pour effectuer le calcul sur les périodes postérieures à 2009. 22 Nous ne considérons que le niveau des régresseurs climatiques, non leur variation dans le temps, qui ne conduit jamais à des résultats significatifs, la période considérée (24 années) étant trop courte pour cela. 23 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 62 sur 127 4. Restriction à des sélections de départements On peut se demander si les résultats des régressions sont sensibles à une restriction de leur champ. Nous avons testé des restrictions à l'Ile-de-France, à la province, et aux huit groupes de départements figurant dans le Tableau 22. Les résultats figurent en Annexe 6. Tableau 22 : groupes de sélections Les plus urbains Groupe Zonage AB1B2C le plus avantageux A Revenus les plus élevés Prix les plus élevés Les plus ruraux Groupe Zonage AB1B2C le moins avantageux B Revenus les plus faibles Prix les plus bas Les coefficients de détermination R² obtenus sur les départements d'Ile-de-France sont très élevés, mais compte tenu de la structure concentrique de cette sélection, qui engendre de nombreuses colinéarités entre les séries utilisées, l'interprétation des résultats obtenus sur cette seule région est délicate. Sur la province, les résultats sont voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, sauf sur la période antérieure à 2000, durant laquelle le prix des logements avait évolué de manière très spécifique en Ile-de-France. Sur les sélections du groupe A, les résultats sont également voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, à cela près que, dans l'approche en variation, la proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort corrélée avec la variation du prix des logements mais ne ressort pas significative dans la régression de référence, en raison de colinéarités. Sur les sélections du groupe B, en revanche, les résultats s'écartent davantage de ceux obtenus sur l'ensemble des départements. Dans l'approche en niveau, les coefficients de détermination diminuent, tant dans la régression par rapport au revenu que dans la régression de référence. Surtout, dans l'approche en variation, la corrélation est meilleure avec la croissance du parc ou celle de la population qu'avec leur différence. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 63 sur 127 5. Interprétation des résultats, approfondissements possibles limites et 5.1. Interprétation des résultats Corrélation n'étant pas causalité, il n'est pas possible d'interpréter les concomitances mises en évidence comme signalant nécessairement des causalités univoques (cf. § 1.2). Néanmoins, il se trouve que, tant dans l'analyse en niveau (§ 2) que dans l'analyse en variation (§ 3), les régresseurs avec lesquels la variation du prix des logements a été le plus concomitante (ceux de la régression de référence) peuvent en général donner lieu, au moins qualitativement, à interprétation causale. Ainsi, si l'on considère le niveau du prix des logements, il est conforme à l'intuition que la température ou le caractère littoral est un facteur d'attractivité d'un département. Par ailleurs, dans ces deux cas, on peut exclure la causalité inverse : le niveau des prix dans un département ne peut influer sur la température ou le caractère littoral du département. La forte corrélation dans l'espace entre prix des logements et revenu par ménage est plus délicate à interpréter : elle peut signaler une influence du prix du logement sur le revenu des occupants (un ménage à bas revenu n'ayant pas les moyens d'acheter, ou de louer, un logement cher) mais aussi une causalité inverse (les ménages préférant avoir des voisins aisés, par exemple parce que cela est corrélé avec un bon niveau des établissements d'enseignement locaux24) ou la présence d'une causalité tierce (les aménités offertes par le département) influençant à la fois le revenu des habitants et le prix des logements. Si l'on considère les variations du prix des logements, les deux premiers régresseurs de la régression de référence sont cohérents avec deux causalités a priori vraisemblables : le rapport de l'offre et de la demande physiques, et la situation financière des ménages. Le troisième régresseur est moins intuitif mais peut être interprété causalement, comme une mesure de l'impact différent de l'environnement financier selon que l'on considère les logements achetés par les ménages aux fins d'occupation à titre de résidence principale et les autres logements. En effet, l'environnement financier ne joue pas de la même façon pour les achats de logements aux fins d'occupation à titre de résidence principale par le propriétaire et aux fins d'investissement locatif ou à titre de résidence secondaire. Pour sa première résidence principale (environ 35 % du nombre et 40 % du montant des achats de logements), l'environnement financier influe via le montant empruntable pour une mensualité donnée, sur une durée également donnée au moment de l'achat, soit environ 15 ans avant 2000 et 20 ans depuis 2010. Pour l'achat de ses résidences principales suivantes (également environ 35 % du nombre et 40 % du montant des achats de logements), un ménage est beaucoup moins sensible au niveau du prix des logements puisque la revente de sa résidence principale précédente lui permet d'en neutraliser en grande partie les fluctuations (sous réserve des hétérogénéités du niveau et des fluctuations du prix des logements). On peut donc penser que ces opérations contribuent moins à la formation des prix. Si le ménage effectue un investissement locatif (environ 20 % du nombre et 13 % du montant des achats de logements), il le valorise comme une rente perpétuelle (obligation à maturité infinie) dont on peut penser que le coupon est, au moins en partie, indexé sur l'inflation, et l'arbitre contre les placements concurrents, assurance-vie principalement, à maturité finie. La sensibilité du montant empruntable par rapport au taux d'intérêt augmentant avec la maturité, on peut penser que la baisse des taux d'intérêt a davantage revalorisé les logements locatifs que les logements occupés par leur propriétaire, et les résultats des régressions confortent cette hypothèse. Ce facteur joue cependant sans doute surtout à un niveau géographique plus fin que le département. 24 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 64 sur 127 Enfin, si le ménage achète une résidence secondaire (environ 10 % du nombre et 7 % du montant des achats de logements), son comportement nous semble plus difficile à modéliser25, mais plus proche de celui de l'investisseur que de celui du propriétaire occupant. Ces considérations permettent également d'interpréter le fait que ce régresseur ressort significatif dans la régression de référence en niveau uniquement pendant la deuxième moitié de la période étudiée, c'est-à-dire pendant la période où le niveau des taux d'intérêt a été particulièrement bas et donc où la différenciation de l'effet de l'environnement financier sur les logements des différents statuts d'occupation a été la plus forte. Les résultats relatifs aux autres régresseurs sont en général plus difficiles à interpréter. Le lien (positif) du prix des logements avec le revenu par ménage dans les départements voisins (§ 2.6) est conforme à l'intuition. Les considérations causales permettent d'interpréter les résultats qualitativement (c'est-à-dire d'interpréter le caractère significatif et le signe des coefficients). En revanche elles ne permettent pas en général de les interpréter quantitativement (c'est-à-dire d'expliquer l'ampleur des coefficients). Par exemple, dans l'analyse en niveau, bien qu'il soit conforme à l'intuition que la température influe sur le niveau du prix des logements, il était difficile, sans faire le calcul, de prévoir l'ampleur de la concomitance (une fois neutralisée la concomitance avec le revenu dans le département) et de prévoir que d'autres régresseurs (par exemple le type urbain ou la surface) ressortiraient moins significatifs ou non significatifs dans la même régression. 5.2. Limites et approfondissements possibles Bien que l'outil que nous avons utilisé, la régression linéaire, soit simple, il permet de mettre en évidence les concomitances décrites ci-dessus. La plupart peuvent être interprétées simplement, au moins qualitativement. Il demeure cependant un ensemble de questions. Par exemple : pourquoi, alors que dans l'approche en niveau le revenu par ménage fournit de meilleurs résultats que le taux de chômage, est-ce l'inverse dans l'approche en variation (cf. § 3.5.1.2) ? pourquoi, dans l'approche en variation, la variation relative du nombre de résidences secondaires fournit-elle de meilleurs résultats que la variation absolue de la proportion de résidences secondaires (cf. § 3.5.1.1.2, Tableau 13 et Tableau 14) ? pourquoi, dans l'approche en niveau, le coefficient de détermination de la régression par rapport au revenu par ménage est-il plus faible au milieu des années 2000, et pourquoi l'ajout de la température l'améliore-t-il particulièrement au même moment ? est-il possible, dans l'approche en variation, de construire un modèle permettant d'expliquer la valeur du coefficient de la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale ? - - - Des investigations supplémentaires seraient nécessaires pour apporter des réponses à ces questions. Par ailleurs, bien que nous ayons testé un ensemble assez vaste de régresseurs, peut-être avons-nous omis des régresseurs plus efficaces. Nous n'avons pas testé l'autocorrélation spatiale du prix des logements, qui est bien établie à un niveau géographique plus fin mais est peut-être moins prononcée au niveau départemental sauf exception. Bien que nous ayons porté attention à la stabilité des résultats sur la période étudiée, le risque de « data mining » ne peut être totalement écarté. La singularité des résultats obtenus pour les périodes débutant avant 2000 illustre la prudence avec laquelle on doit considérer des résultats obtenus sur Le poids élevé des étrangers,qui souvent empruntent dans leur propre pays, complique par ailleurs la modélisation des achats de résidences secondaires. 25 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 65 sur 127 une période de 24 années seulement (1994-2018). Il sera utile d'actualiser les régressions pour les années postérieures à 2018. Une rétropolation des indices de prix départementaux avant la création des bases notariales pourrait être possible dans la plupart des départements jusqu'en 1980. Cela permettrait d'étendre la période étudiée aux années 1980-1994. On disposerait alors d'une période d'au moins 40 années (19802020). Cela permettrait notamment de caractériser la « crise » de 1990 (cf. § 3.2). Des méthodes plus efficaces que la régression linéaire simple pourraient être employées, notamment des méthodes combinant les approches en niveau et en variation que nous avons distinguées et intégrant des décalages temporels qui permettraient de tester des relations de précession au-delà des simples concomitances, comme des modèles de type Arima vectoriels. Nous avons subdivisé le territoire en départements. Ce découpage présente plusieurs avantages : couverture exhaustive du territoire, effectif (presque cent unités) suffisant pour le nombre de régresseurs utilisé (au plus cinq ou six), écart de taille entre la plus grande et la plus petite subdivision relativement faible (de l'ordre de 10), disponibilité d'indices de prix (nets d'effets de structure) sur chaque subdivision. D'autres découpages pourraient être utilisés, par exemple une autre partition26 du territoire, ou un découpage en agglomérations27 qui cependant ne présente pas ces avantages. Jacques Friggit Ingénieur général des ponts, des eaux et des forêts Au sens mathématique de découpage couvrant l'ensemble du territoire (contrairement, par exemple, à un ensemble d'agglomérations, qui ne couvre pas les zones rurales). 26 Cf. « Prix des logements en France : quels facteurs expliquent leur disparité au sein et entre les aires urbaines », Bruno Vermont, MEDDE/CGDD/SEEIDD/MA3, « Etudes et documents », mars 2015, qui fait état d'élasticités de la variation du prix des logements par rapport à celles du parc (sur les 100 principales agglomérations) et du taux de chômage voisines de celles que nous obtenons. 27 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 66 sur 127 Annexes Annexe 1. Annexe 2. Annexe 3. Prix par logement ou prix par m² Résidences secondaires Variante logarithmique de la régression du niveau du prix des logements 68 70 72 Annexe 4. Variantes pour le cinquième régresseur dans la régression du niveau du prix des logements 76 Annexe 5. Annexe 6. Annexe 7. Annexe 8. Nationalité des acheteurs et de la population dans l'approche en variation Restriction à des sélections de départements Variables et sources Lettre de mission 91 96 121 125 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 67 sur 127 Annexe 1. Prix par logement ou prix par m² Outre le prix par logement, le prix par m² est fréquemment utilisé. Dans le § 3, où nous régressons la variation d'un indice de prix des logements, corrigé des effets de structure liés à la surface, la question du choix entre ces deux agrégats ne se pose pas. En revanche, dans le § 2, où nous régressons le niveau du prix moyen des logements, cette question se pose. D'un département à l'autre, les hiérarchies du prix par logement moyen et du prix par m² moyen sont voisines (Cartes 11) mais le second est plus différencié que le premier (Graphiques 26). Cartes 11 : comparaison des prix par logement et des prix par m², 2008 Prix par logement moyen (k) Prix par m² moyen () Prix par logement (k) 2008 191 à 358 162 à 191 138 à 162 122 à 138 94 à 122 (18) (19) (20) (16) (21) Prix par m² (euros) 2008 2 360 à 6 640 1 910 à 2 360 1 510 à 1 910 1 310 à 1 510 920 à 1 310 (18) (18) (19) (17) (22) Graphiques 26 : comparaison des écarts types relatifs du prix par logement moyen et du prix par m² moyen Prix par logement moyen Prix par m² moyen Ecart type relatif de Y 70% 60% 50% 40% Ecart type relatif de Y 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 1990 30% 20% 10% 0% 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Dans la régression linéaire simple par rapport au revenu, le prix par logement moyen fournit un meilleur coefficient de détermination R² que le prix par m² moyen. C'est la raison pour laquelle nous avons privilégié le premier. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 68 sur 127 Lorsque l'on ajoute la température, la variable spécifique aux départements 06, 83 et 84, le caractère littoral et la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, les deux mesures du prix conduisent à des coefficients de détermination R² équivalents (Graphiques 27), mais l'erreur de prévision demeure plus élevée dans le cas du prix par m² moyen que dans celui du prix par logement moyen (Graphiques 28). Graphiques 27 : comparaison des coefficients de détermination R² des régressions du prix par logement moyen et du prix par m² moyen Régression du prix par logement moyen R² 1,00 0,90 0,80 0,70 Régresseurs Revenu par ménage Régression du prix par m² moyen R² 1,00 0,90 0,80 0,70 Régresseurs Revenu par ménage Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Ajout de la température 0,60 0,50 Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 0,10 0,00 1990 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 NB : dans la régression du prix par m² moyen, les contributions des différents régresseurs, au fur et à mesure qu'ils sont ajoutés, dépendent moins de l'année considérée (que dans la régression du prix par logement moyen). La contribution de la proportion de logements occupés par le propriétaire ressort particulièrement élevée, mais est très sensible aux choix des autres régresseurs. Par exemple, elle diminue fortement si l'on remplace le caractère littoral par la surface par logement (qui est très corrélée avec la proportion de logements occupés par leur propriétaire : R=0,75 à 0,81). Graphiques 28 : comparaison des erreurs relatives de prévision des régressions du prix par logement moyen et du prix par m² moyen Régression du prix par logement moyen Régression du prix par m² moyen 40% 35% 30% 25% 20% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) 40% 35% 30% 25% 20% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) 15% 10% 5% 0% 1990 15% 10% 5% 2000 2010 2020 0% 1990 2000 2010 2020 NB : EMP(Y ;X1) est l'erreur de prévision de la régression par rapport au seul revenu par ménage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 69 sur 127 Annexe 2. Résidences secondaires Nous présentons ici quelques résultats relatifs aux résidences secondaires. Tant la proportion de résidences secondaires (Carte 12) que la variation dans le temps de leur nombre (Carte 13) ont été très différenciées d'un département à l'autre. La variation a été particulièrement différenciée dans les départements où la proportion de résidences secondaires est faible (Graphique 29). Néanmoins, la hiérarchie des proportions de résidences secondaires a été assez stable dans le temps (Graphique 30). La variation du nombre de résidences secondaires a été très peu corrélée avec celle du nombre de logements total (Graphiques 31). Carte 12 : proportion de résidences secondaires en 2008 Proportion de RS 2008 0,119 à 0,396 (30) 0,06 à 0,119 (32) 0,015 à 0,06 (32) Variation du % de RS 1997-2015 0,0082 à 0,0328 (30) 0,0022 à 0,0082 (32) -0,0142 à 0,0022 (32) Source : CGEDD d'après Filocom. Carte 13 : variation du nombre de résidences secondaires de 1997 à 2015 Variation du % de RS 1997-2015 0,0082 à 0,0328 (30) 0,0022 à 0,0082 (32) -0,0142 à 0,0022 (32) Source : CGEDD d'après Filocom. Graphique 29 : variation annuelle moyenne du nombre de résidences secondaires de 1994 à 2018 en fonction de la proportion de résidences secondaires en 2008 3% 93 y = 0,01x + 0,00 R² = 0,01 2% 57 92 94 59 31 84 32 16 40 56 64 17 74 65 67 85 88 24 50 22 68 62 33 2675 29 11 47 90 12 15 46 52 54 30 86 82 23 69 44 53 35 9578 13 79 09 14 06 76 19 34 66 07 91 63 21 87 83 51 71 80 38 36 37 81 39 61 4908 25 70 5% 03 10% 15% 25% 58 43 20% 01 18 55 10 72 27 41 6042 45 89 28 77 02 1% 73 05 48 04 0% 0% 30% 35% 40% -1% -2% Source : CGEDD d'après Filocom. Variations logarithmiques. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 70 sur 127 Graphique 30 : proportion de résidences secondaires en 2015 en fonction de la proportion de résidences secondaires en 1995 40% 35% Proportion de résidences secondaires en 2015 en fonction de la proportion de résidences secondaires en 1995 05 30% 73 48 04 25% 23 15 17 46 65 56 14 12 40 07 43 34 22 58 19 89 66 09 11 74 85 83 06 20% 15% 24 50 30 64 29 10% 5% 36 61 39 75 44 32 41 88 63 87 52 3370 18 84 26 80 38 71 16 03 81 27 28 35 82 6286 5321 01 79 55 4737 10 45 72 92 76 25 31 42 08 77 13 02 60 94 7851 67 57 68 49 939069 9591 5954 0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% Source : CGEDD d'après Filocom. Graphiques 31 : Variation annuelle moyenne du nombre de résidences secondaires en fonction de celle du nombre de logements 1994-2018 4,0% 3,5% 3,0% 93 2000-2015 4,0% 3,5% y = 0,67x - 0,00 R² = 0,09 3,0% 2,5% 2,0% 92 94 59 16 84 32 40 64 56 17 74 65 85 22 67 50 62 24 68 73 26 33 29 11 47 46 12 90 05 30 82 44 35 53 86 14 95 09 48 79 13 69 34 66 07 63 91 21 0483 80 37 81 38 49 25 1,0% 1,5% 01 92 93 59 y = 0,62x + 0,00 R² = 0,06 84 31 2,5% 2,0% 57 94 95 16 75 57 1,5% 1,0% 75 88 1,5% 31 1,0% 0,5% 0,0% 0,0% -0,5% -1,0% -1,5% 52 23 58 54 78 76 19 06 87 51 36 71 61 39 08 70 0,5% 03 43 18 55 10 72 41 42 60 45 89 28 02 15 0,5% 0,0% 2,0% 0,0% -0,5% -1,0% 52 23 36 0803 56 32 33 17 50 22 78 62 79 24 26 65 29 12 91 68 47 86 54 46 73 11 53 30 35 88 76 44 05 06 21 90 14 87 63 15 49 51 66 38 19 09 34 8307 37 48 80 04 81 61 39 71 70 43 69 67 13 64 40 82 74 85 58 0,5% 18 55 42 89 02 25 1,0% 10 72 60 45 01 1,5% 2,0% 27 77 28 41 27 77 -1,5% Source : CGEDD d'après Filocom, Sitadel, Insee. NB : variations logarithmiques. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 71 sur 127 Annexe 3. Variante logarithmique de la régression du niveau du prix des logements Dans cette annexe nous considérons dans la régression non le prix moyen des logements et le revenu par ménage, mais leur logarithme (modèle mixte A, par opposition au modèle B, linéaire cf. § 2.1). Le Tableau 2, les Graphiques 6 et les Graphiques 7 du modèle linéaire deviennent, dans ce modèle mixte, respectivement le Tableau 23, les Graphiques 32 et les Graphiques 33 ci-après. Les coefficients de détermination R² sont un peu plus faibles que dans le modèle linaire. Les pentes des régresseurs autres que le revenu peuvent être interprétées comme des pourcentages du prix. On lit ainsi dans le Tableau 23 que, à autres régresseurs identiques (et notamment à revenu moyen dans le département identique), le prix des logements est: - plus élevé de 2 % dans les années 1990, puis de 4 à 5 %, dans des départements où la température est plus élevée d'un degré, - plus élevé d'environ 30 % avant 2004, puis d'environ 20 %, dans les départements 06, 83 et 84, - plus élevé de 5 % avant 2004 (avec une fiabilité faible) puis de 10 % à partir de 2005 dans les départements littoraux, - moins élevé de 0,4 % en 2010, 0,6 % de 2011 à 2013 puis 0,7 % à partir de 2014 lorsque la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire augmente de 1 point. Encadré : notations dans les tableaux et graphiques Ymoy non pondéré : moyenne non pondérée des prix moyens des logements dans les différents départements, en milliers d'euros. % RP P Filo : proportion de logements occupés à titre de résidence principale par leur propriétaire m : pentes des régresseurs (en rouge lorsque le T de Student est >2). T et T Stud : T de Student (en gras lorsqu'il est >2). C : constante de la régression. R²(Y, X1) : R² de la régression par rapport au premier régresseur (revenu par ménage). EMP : erreur moyenne de prévision, égale à l'écart type du résidu. Ecart type résidu (Y, X1) et EMP(Y, X1) : erreur moyenne de prévision, égale à l'écart type du résidu de la régression par rapport au premier régresseur (revenu par ménage). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 72 sur 127 Tableau 23 : comme le Tableau 2 mais dans le modèle mixte A (c'est-à-dire en considérant non le prix des logements et le revenu mais leur logarithme) Log de Y et X1? oui Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= Dummy 06 83 84 X4= DEPlittoral X5= % RP P Filo Ymoy non pondéré 1994 64 Ecart type LNYm 31% R² 0,85 m/ REVmontant 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 65 29% 67 26% 68 26% 70 25% 76 24% 82 25% 87 25% 95 25% 104 26% 119 27% 136 27% 151 27% 160 27% 160 28% 149 27% 157 28% 162 30% 161 32% 159 32% 156 32% 156 33% 157 33% 160 34% 159 35% 2,1 0,87 0,88 0,89 0,89 0,89 0,88 0,86 0,86 0,84 0,85 0,87 0,88 0,89 0,89 0,90 0,91 0,92 0,92 0,93 0,93 0,92 0,92 0,91 0,91 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,6 1,6 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,7 1,8 1,9 2,0 2,0 2,0 2,1 2,1 2,1 2,2 2% 26% 3% -9% 0,81 0,06 11% 12% -2% 0,00 -2 23,2 2,2 3,7 1,2 0,4 m/ Température 2% m/ Dummy 06 83 84 3 3 % m/ DEPlittoral m/ % RP P Filo 2% -6% 0,79 0,06 12% 14% -2% 0,00 -3 21,4 2,0 4,1 0,5 0,3 1% 2% 25% 28% 5% -17% 0,82 0,07 9% 11% -2% 0,00 -2 24,5 1,9 4,1 2,0 1,0 5% 6% 0,79 0,10 9% 12% -3% 0,00 -2 25,3 3,4 5,0 2,2 0,4 2% 36% 4% 7% 0,78 0,11 9% 12% -3% 0,00 -2 25,2 2,5 6,5 2,0 0,5 2% 34% 4% 20% 0,78 0,10 8% 11% -3% 0,00 -1 24,8 2,6 6,2 1,9 1,3 2% 33% 4% 22% 0,76 0,12 9% 12% -3% 0,00 -1 23,2 3,4 5,7 1,9 1,3 3% 33% 4% 34% 0,74 0,12 9% 13% -3% 0,00 -1 22,0 3,5 5,4 1,8 2,0 3% 29% 6% 42% 0,72 0,14 10% 13% -4% 0,00 -2 21,3 4,3 4,7 2,2 2,3 4% 30% 6% 44% 0,69 0,15 11% 15% -4% 0,00 -2 19,6 4,4 4,3 2,2 2,2 5% 28% 9% 14% 0,66 0,18 11% 16% -5% 0,00 -2 19,5 5,3 4,0 3,1 0,7 5% 23% 10% -8% 0,66 0,20 10% 16% -6% 0,00 -1 20,6 6,3 3,5 3,8 0,4 5% 22% 11% -17% 0,69 0,19 10% 15% -6% 0,00 -1 21,8 5,9 3,5 4,4 0,9 4% 24% 11% -30% 0,69 0,19 10% 15% -6% 0,00 -1 22,3 5,7 3,9 4,4 1,7 4% 25% 12% -32% 0,69 0,20 9% 16% -6% 0,00 -1 23,0 5,8 4,2 4,8 1,8 4% 23% 11% -32% 0,72 0,19 9% 15% -6% 0,00 -1 24,8 6,1 4,1 4,8 1,9 4% 23% 11% -4 0 % 0,74 0,16 9% 14% -6% 0,00 -2 25,4 5,4 3,9 4,8 2,4 4% 22% 11% -5 7 % 0,75 0,17 9% 15% -6% 0,00 -2 26,7 5,8 3,7 4,8 3,3 5% 19% 12% -6 0 % 0,75 0,17 9% 16% -7% 0,00 -2 27,7 6,6 3,3 4,9 3,4 5% 17% 11% -6 4 % 0,76 0,17 9% 16% -7% 0,00 -2 28,6 6,9 3,0 4,9 3,8 5% 18% 12% -7 2 % 0,75 0,18 9% 16% -7% 0,00 -3 28,6 6,8 3,0 5,2 4,2 5% 18% 11% -7 7 % 0,75 0,17 9% 17% -7% 0,00 -3 27,8 6,8 2,9 4,6 4,3 5% 18% 12% -7 3 % 0,74 0,18 10% 17% -7% 0,00 -3 27,1 6,6 2,9 4,9 4,0 5% 16% 14% -7 7 % 0,72 0,19 10% 18% -8% 0,00 -3 25,6 6,5 2,4 5,3 3,9 6% 14% 16% -6 7 % 0,71 0,19 11% 19% -8% 0,00 -3 24,6 6,6 2,0 5,5 3,2 Ne pas effacer cet encadré R²( Y, X1) Nbvar 5 Gain de R² =R²- R²(Y;X1) Ybis LNPrixmoymontant Ecart type résidu rel X1bis LNREVmontant (Ecart type résidu rel (Y;X1)) Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. Dummy 06 83 84 Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. % RP P Filo X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température 1994 Prixmoymontant 0,89 Température -0,04 Dummy 06 83 84 0,02 DEPlittoral -0,10 % RP P Filo -0,14 Prixmoymontant 0,14 Dummy 06 83 84 0,40 DEPlittoral % RP P Filo Prixmoymontant DEPlittoral % RP P Filo Prixmoymontant % RP P Filo Prixmoymontant 0,35 -0,15 0,24 0,19 -0,23 0,00 -0,06 -0,20 1995 0,90 -0,05 0,01 -0,11 -0,14 0,14 0,40 0,35 -0,16 0,22 0,19 -0,23 0,01 -0,06 -0,20 1996 0,90 -0,06 0,00 -0,12 -0,13 0,13 0,40 0,35 -0,16 0,22 0,19 -0,23 0,03 -0,06 -0,22 1997 0,89 -0,06 0,00 -0,12 -0,14 0,19 0,40 0,35 -0,17 0,26 0,19 -0,23 0,06 -0,07 -0,19 1998 0,88 -0,07 -0,01 -0,11 -0,14 0,16 0,40 0,35 -0,17 0,30 0,19 -0,23 0,05 -0,07 -0,19 1999 0,88 -0,06 0,01 -0,11 -0,16 0,17 0,40 0,35 -0,17 0,30 0,19 -0,23 0,06 -0,07 -0,18 2000 0,87 -0,05 0,02 -0,10 -0,16 0,22 0,40 0,35 -0,18 0,32 0,19 -0,23 0,08 -0,07 -0,18 2001 0,86 -0,03 0,03 -0,09 -0,17 0,23 0,40 0,35 -0,18 0,32 0,19 -0,23 0,09 -0,08 -0,15 2002 0,85 -0,02 0,04 -0,09 -0,17 0,28 0,40 0,35 -0,19 0,31 0,19 -0,23 0,12 -0,08 -0,14 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0,83 0,81 0,81 0,83 0,83 0,83 0,85 0,86 0,86 0,87 0,87 0,87 0,87 0,86 0,85 0,84 -0,01 0,00 0,01 0,02 0,02 0,02 0,02 0,03 0,02 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04 0,04 0,05 0,05 0,05 0,05 0,06 0,06 0,06 0,06 0,05 0,05 0,04 0,04 0,03 0,03 -0,08 -0,08 -0,07 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,07 -0,07 -0,07 -0,07 -0,07 -0,17 -0,17 -0,16 -0,17 -0,17 -0,17 -0,18 -0,19 -0,19 -0,19 -0,19 -0,20 -0,20 -0,21 -0,21 -0,21 0,31 0,37 0,41 0,40 0,39 0,39 0,38 0,36 0,36 0,36 0,36 0,35 0,35 0,35 0,36 0,37 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,35 -0,19 0,32 0,19 -0,22 0,13 -0,09 -0,14 0,35 -0,20 0,34 0,19 -0,23 0,20 -0,09 -0,21 0,35 -0,20 0,34 0,19 -0,23 0,23 -0,10 -0,26 0,35 -0,21 0,33 0,19 -0,23 0,24 -0,11 -0,28 0,35 -0,21 0,34 0,19 -0,23 0,23 -0,12 -0,31 0,35 -0,22 0,35 0,19 -0,23 0,25 -0,12 -0,31 0,35 -0,22 0,34 0,19 -0,23 0,24 -0,13 -0,32 0,35 -0,23 0,32 0,19 -0,23 0,22 -0,13 -0,34 0,35 -0,23 0,31 0,19 -0,23 0,22 -0,14 -0,37 0,35 -0,23 0,30 0,19 -0,23 0,22 -0,15 -0,37 0,35 -0,22 0,29 0,19 -0,23 0,21 -0,15 -0,38 0,35 -0,22 0,29 0,19 -0,23 0,22 -0,15 -0,39 0,35 -0,22 0,28 0,19 -0,23 0,21 -0,15 -0,40 0,35 -0,22 0,28 0,19 -0,23 0,22 -0,16 -0,40 0,35 -0,22 0,27 0,19 -0,23 0,24 -0,16 -0,40 0,35 -0,22 0,26 0,19 -0,23 0,26 -0,16 -0,39 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température Dummy 06 83 84 X3X4 Dummy 06 83 84 X3X5 Dummy 06 83 84 DEPlittoral X4X5 DEPlittoral % RP P Filo Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 73 sur 127 Graphiques 32 : comme les Graphiques 6 mais dans le modèle mixte A (c'est-à-dire en considérant non le prix des logements et le revenu mais leur logarithme) 1,00 40% 0,95 0,90 0,85 R² 35% 30% 25% 20% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) 0 1990 -1 -1 C 2000 2010 2020 0,80 0,75 -2 -2 -3 15% 10% R² R²( Y, X1) 0,70 0,65 1990 2,5 5% -3 2000 2010 2020 m T -4 2000 2010 2020 m T 0% 1990 7% m/ REVmontant 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 1990 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m/ Température 6% 5% m/ Dummy 06 83 84 40% 30% 4% 3% 2% 1% 0% 1990 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 20% 10% 0% 1990 2000 2010 2020 2000 2010 2020 m T 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 1,00 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 Corrélns croisées m/ DEPlittoral 20% 15% 10% m/ % RP P Filo 2000 X1X3 X2X4 X4X5 2010 X1X4 X2X5 2020 5% X1X2 X2X3 X3X5 X1X5 X3X4 0% 1990 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 60% 40% 20% 0% -20%1990 -40% -60% -80% -100% 2000 2010 20 18 16 14 12 2020 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 74 sur 127 Graphiques 33 : comme les Graphiques 7 mais dans le modèle mixte A (c'est-à-dire en considérant non le prix des logements et le revenu mais leur logarithme) Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 93 Résidu en fn de Y prédit 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 93 1994 53 32 46 15 173574 30 56 24 93 82 50 57 22 64 47 90 01 613421 8751 438114 84 9278 0740 120576 67 77 0444 39 95 486225 68 94 75 59 54 7173 31 86 8837 72 29 0349 33 6983 06 26 41 85 45 10 42 50 38 23 368927 60 100 91 150 16 13 79 65 55 02 58 70 80 08 0963 18 52 28 19 11 66 2000 2003 2006 2012 93 2430 62 17 94 3260 56 59 37 0846 84 4382 95 26 27 49 64 07 69 02057377 57 44 488151 01 83 61 76 8841 38 33 4785 7022 67 91 54 12 45 7925 1374 78 92 50 650 35 7228 1516 14 42 0390 40 09821 200 19 63 86 29 11 52896634 400 87 71 10 04 2353 31 3639 06 55 58 68 18 2015 2018 0,30 0,20 0,10 0,00 -0,10 0 -0,20 0,30 0,20 0,10 0,00 200 -0,10 0 -0,20 -0,30 57 46 30 3293 01 17 07 82 24 64 90 4737 62 485056 74 49 60 1222 35 84 085451 76 4381 2767 94 05 5944 042638 77 52 1413 87 40 15882545 83 86 7173 68 23 61734 33 95 06 9278 5322169 39 6541 31 70 29 42 100 50 19 28 91 150 75 200 89 85 16 79 02 03 80 58 10 1163 66 55 36 0918 0,20 0,10 0,00 250 -0,10 0 -0,20 -0,30 -0,30 -0,40 -0,50 57 30 93 46 32 432417 01 82 6226 84 0847 6474 90 56 48 703744 94 54 4013 49 22 35 15505160 83 59 69 81 38 520727 04 887645 92 75 0273 16 12 3433 77 61 14 67 95 71 21 68 53 87 28 86 41 78 72 0589 31 100 200 4285 5839 5525 80 19 65 0910 0379 63 91 06 11 29 2336 18 66 0,20 0,10 0,00 300 -0,10 0 -0,20 -0,30 93 3217 46 60 74 82 01 48243064 73 436256 84 07 5726 47 27 024938 94 59 37 81 4077 1505284495 83 22 085451 69 04 76 9085 13 89 35 41 5014 0925 673391 61 21 70 66 53 45 78 87 92 42 71 12 10072 6831 300 8811 200 23 19 86 39 10 03 80 5265 5816 55 29 06 3663 34 79 18 0,20 0,10 0,00 400 75 500 -0,10 0 -0,20 -0,30 0,10 0,00 600 -0,10 0 -0,20 -0,30 75 6237 59 8130 95 94 32 6084 82 17 0824 26 64 05 73 4846564477 70 49 02 27 69 43 54 67 33 8841 38 01 28 57 4785 727635 0907 40 4245 612251 91 83 80 8621 1229 65 1589 14 74 78 87 04 53 71 031625 200 36 11 31 10050 34 13 300 10 1863 79 39 06 5219 66 55 90 68 58 23 0,10 0,00 92 400 500 -0,10 0 -0,20 -0,30 62 60 94 07 84 59 082437 1769 32 30 95 2767 33 43 05 3864 02 49 73 7082 56 40 88 8126 44 48 465135 77 83 28 095485 4221 037245 0191 76 614157 22 108014 63 47 71 89 86 65 8704 79 53 12 25 100 50 6831 13 74 78 400 92 500 300 18 29 36 39 34 52 16 200 55 11 5819 06 66 15 90 23 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 -0,40 -0,50 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 75 sur 127 Annexe 4. Variantes pour le cinquième régresseur dans la régression du niveau du prix des logements Nous qualifierons « régresseurs de base » les quatre régresseurs : - revenu par ménage, - température, - variable spécifique aux départements 06, 83 et 84, - et le caractère littoral. Nous avons vu au § 2.4 que lorsqu'on ajoute à ces quatre régresseurs un cinquième régresseur, la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, il ressort significatif (au sens du T de Student >2) avec un coefficient stable sur une période de plusieurs années (2006-2018) (Tableau 2 et Graphiques 6). Nous examinons ici quelques variantes dans le choix du cinquième régresseur. D'autres régresseurs ressortent non significatifs, ou avec un coefficient peu stable dans le temps, notamment parce qu'ils sont colinéaires avec les régresseurs de base. Les Graphiques 34 et les graphiques analogues qui suivent indiquent l'effet de l'ajout du cinquième régresseur sur le coefficient de détermination R² et sur l'erreur moyenne de prévision (en milliers d'euros), son coefficient (m) et le T de Student correspondant. La valeur du T de Student est également indiquée (le résultat est considéré comme non significatif lors le T de Student est <2). A. Caractéristiques du parc a) Localisation La densité de population28 ressort significative à partir de 2009. Son effet est voisin de celui de la proportion de logements occupés par leur propriétaire à titre de résidence principale, avec laquelle elle est corrélée (R=-0,48 à -0,50). Elle est cependant sensiblement colinéaire avec le revenu par ménage (R =0,54 à 0,65) alors que la proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale est peu colinéaire avec les quatre régresseurs de base (R <0,25). En revanche, la localisation urbaine ou rurale du parc29 améliore peu le coefficient de détermination R² et ne ressort significative (au sens du T de Student>2) que sur les toutes dernières années de la période, et la distance au centre de l'agglomération des logements vendus dans l'année ne ressort pas significative. Graphiques 34 : ajout de la densité de population Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,8 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 0,6 2000 2010 2020 0,4 0,2 4 2 2000 2010 2020 0,0 1990 -0,2 0 2000 2010 2020 -4,00 28 29 Population divisée par la surface. Mesurée par la proportion des logements du département situés en zone urbaine ou rurale. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 76 sur 127 Graphiques 35 : ajout du caractère urbain du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 30,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 20,0 2000 2010 2020 10,0 4 0,0 1990 2000 2010 2020 2 0 -10,0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 36 : ajout du caractère rural du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 10,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 2000 2010 2020 0,0 1990 -10,0 -20,0 -30,0 -40,0 -50,0 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 37 : ajout de la distance au centre de l'agglomération des logements vendus dans l'année Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,1 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 0,1 6 0,0 1990 -0,1 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 La criminalité30 dans le département ressort non significative avant 2009, puis significative à partir de 2009, avec un coefficient positif (Graphiques 38). Cette variable est très colinéaire avec le revenu par ménage (R=0,57 à 0,61) et, à un moindre degré, avec la température (R=0,34 à 0,44). La régression simple du prix des logements par rapport à la criminalité conduit par ailleurs à un R élevé (= 0,61 à 0,78) avec une pente significativement positive. L'effet négatif de la criminalité sur le prix des logements toutes choses égales par ailleurs (dont il est difficile de douter) ne peut donc pas être mis en évidence par nos régressions, illustration de ce que corrélation n'est pas causalité. 30 Nombre de crimes et délits par habitant. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 77 sur 127 Graphiques 38: ajout de la criminalité Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 1500,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 1000,0 2000 2010 2020 500,0 4 0,0 1990 2000 2010 2020 2 0 -500,0 2000 2010 2020 -4,00 b) Taille et type des logements L'ajout de la surface par logement augmente peu le coefficient de détermination R², et sa pente est négative de 2010 à 2018, contrairement à ce que l'on attendrait (Graphiques 39). Cela peut s'expliquer par la forte colinéarité de la surface par logement avec le revenu par ménage (R=-0,44 à 0,54 selon l'année), qui elle-même reflète la forte corrélation du caractère urbain du département (mesuré par la proportion du parc situé en zone urbaine) avec ces deux variables (R=0,63 à 0,70 avec le revenu par ménage et R=-0,57 à -0,68 avec le caractère urbain). L'ajout de la proportion d'appartements (Graphiques 39) améliore significativement les résultats de la régression à partir de 2009, mais moins cependant que la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire. Graphiques 39 : ajout de la surface moyenne par logement Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 1,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 0,5 2000 2010 2020 0,0 1990 -0,5 -1,0 2000 2010 2020 4 2 0 -3,00 2000 2010 2020 -4,00 -1,5 Graphiques 40 : ajout de la proportion d'appartements Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 100,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 80,000 2000 2010 2020 60,000 40,000 20,000 0,000 -20,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 78 sur 127 B. Caractéristiques de la population, des acheteurs et des vendeurs a) Revenus Au-delà du revenu moyen retracé par le premier régresseur, on peut prendre en compte d'autres dimensions du revenu. Le revenu par ménage dans les départements voisins (Graphiques 41) ressort significatif pour les années postérieures à 2006. Il réduit notamment le résidu du département 93. Graphiques 41 : ajout du revenu par ménage dans les départements voisins Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 3,0 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 2,5 2000 2010 2020 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 1990 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 L'ajout du coefficient de Gini31 (d'autant plus élevé que la distribution des revenus est inégalitaire) influe significativement sur le résultat à partir de 2008, avec un coefficient positif. Graphique 42 : ajout du coefficient de Gini Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 500,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 A contrario, la part des salaires dans le revenu32 ne ressort pas significative. Nous avons retenu le coefficient de Gini pour l'année 2014. Nous avons donc supposé que la variation dans le temps de ce coefficient a peu d'effet sur le résultat. 31 Nous avons retenu la part des salaires dans le revenu pour l'année 2014. Nous avons donc supposé que la variation dans le temps de ce coefficient a peu d'effet sur le résultat. 32 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 79 sur 127 Graphique 43 : ajout de la part des salaires dans le revenu Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 60,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 40,000 20,000 2000 2010 2020 0,000 -20,0001990 -40,000 -60,000 -80,000 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Par ailleurs, le revenu moyen des 25-55 ans n'est pas un meilleur régresseur que le revenu moyen de l'ensemble des ménages (cf. § 2.3). Le taux de chômage améliore très peu le coefficient de détermination R² et ressort non significatif ou faiblement significatif. Par ailleurs, remplacer dans la régression le revenu par ménage par le taux de chômage détériore fortement les résultats (R² compris entre 0,13 et 0,37). Graphique 44 : effet de l'ajout du taux de chômage Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 300,000 2000 2010 2020 200,000 100,000 0,000 1990 -100,000 -200,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 b) Âge L'âge moyen de l'acheteur ou du vendeur ne ressortent pas significatifs (Graphiques 45 et Graphiques 46). De même, la proportion des différentes tranches d'âge (20-44 ans, ou plus de 65 ans) parmi les ménages du département33 ne ressort pas significative (Graphiques 47 et Graphiques 48), alors même que les ménages de moins de 45 ans sont davantage acheteurs, et les ménages de 65 ans et plus sont davantage vendeurs, que la moyenne. 33 Nous considérons l'âge de la personne de référence du ménage. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 80 sur 127 Graphiques 45 : ajout de l'âge moyen de l'acheteur Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 2,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 1,500 2000 2010 2020 1,000 0,500 0,000 1990 -0,500 -1,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 46 : ajout de l'âge moyen du vendeur Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 1,500 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 1,000 2000 2010 2020 0,500 0,000 1990 -0,500 4 2000 2010 2020 2 0 -1,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 47 : ajout de la proportion de 20-44 ans dans la population Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 2000 2010 2020 50,000 0,000 1990 -50,000 4 2000 2010 2020 2 0 -100,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 48 : ajout de la proportion de 65 ans et plus dans la population Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 50,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 0,000 1990 -50,000 2000 2010 2020 6 4 -100,000 2 0 -150,000 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 81 sur 127 c) Situation familiale Le nombre de personnes par ménage dans le département ressort significatif à partir du milieu des années 2000 (Graphiques 49). Il améliore cependant assez peu le coefficient de détermination R². L'interprétation de son coefficient est délicate. Le taux de divorce34 ne ressort pas significatif (Graphiques 50). Graphiques 49 : ajout du nombre de personnes par ménage Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 600,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 500,000 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 50 : ajout du taux de divorce Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 10000,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 5000,000 2000 2010 2020 0,000 1990 -5000,000 2000 2010 2020 4 2 0 -10000,000 2000 2010 2020 -4,00 d) Résidence et nationalité NB : l'Annexe 5, qui présente des résultats relatifs à la nationalité dans la régression de la variation du prix des logements (par opposition à la régression du niveau du prix des logements abordée ici), contient quelques statistiques descriptives sur la nationalité et la résidence. La proportion des acheteurs qui résident dans le département du bien ressort souvent significative, mais améliore assez peu le coefficient de détermination R² (Graphiques 51). Une forte proportion d'acheteurs résidant dans le département est associée, toutes choses égales par ailleurs, à un prix moins élevé. 34 Nombre de divorces prononcés dans l'année en proportion de la population. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 82 sur 127 Graphiques 51 : ajout de la proportion des acheteurs qui réside dans le département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,000 1990 m T de Student Valeur 2 du T de Student 2000 2010 2020 10 8 6 -20,000 2000 2010 2020 -40,000 4 -60,000 2 0 -80,000 2000 2010 2020 -4,00 La proportion d'étrangers peut être considérée soit parmi la population du département, soit parmi les ménages, acheteurs et vendeurs, qui prennent part à des transactions de logements dans le département. Dans ce cas, nous la considérons soit « brute » (uniquement parmi les acheteurs) soit nette des reventes (proportion d'étrangers parmi les acheteurs moins proportion d'étrangers parmi les vendeurs). On peut également distinguer, parmi les acheteurs et les vendeurs, les étrangers résidents et non résidents. Néanmoins nous n'avons pour l'instant constitué ces séries que pour les années antérieures à 2010 (nous prévoyons de prolonger ultérieurement ces séries à 2018). On peut enfin distinguer les étrangers « riches » et « pauvres », selon le Produit intérieur brut (PIB) par habitant de leur pays d'origine. Nous avons choisi un seuil de PIB par habitant en 2010 de 23000 euros, niveau légèrement supérieur à celui du Portugal (22 539 euros par habitant). Cette distinction recouvre largement la distinction entre résidents et non résidents, la plupart des étrangers résidents provenant de pays « pauvres » (pays africains, Turquie, Portugal, etc.), mais pas totalement : avec un tel seuil les Etats-Unis et la plupart des pays d'Europe de l'ouest sont considérés comme « riches », ainsi que le Qatar (70 306 euros par habitant), mais l'Arabie Saoudite (19 260 euros par habitant) ne l'est pas. a) Proportion d'étrangers parmi les acheteurs et les vendeurs A partir du milieu des années 2000, une proportion élevée d'étrangers ressortissants de pays « pauvres » parmi les acheteurs (brute ou nette des reventes) est concomitante avec un prix plus élevé (toutes choses égales par ailleurs) (Graphiques 52 et Graphiques 53). Le coefficient de détermination R² est néanmoins peu augmenté. Il s'agit pour l'essentiel d'une immigration de maind'oeuvre résidente. La proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs (brute ou nette des reventes) ressort peu significative (Graphiques 54 et Graphiques 55). Néanmoins, la proportion brute est colinéaire avec la variable muette spécifique aux départements 06, 83 et 84 de 1994 à 2001 (R=0,42 à 0,50) et de 2007 à 2018 (R=0,33 à 0,41), et la proportion nette est également colinéaire avec cette variable muette, sur la période 1994-2001 (R= 0,31 à 0,62). Nous avons donc calculé l'effet de l'ajout de ces régresseurs lorsque cette la variable muette est exclue de la régression. Il est prononcé sur les périodes où la colinéarité avec la variable muette est élevée (Graphiques 56 et Graphiques 57). Il s'agit en grande partie d'achats de résidences secondaires. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 83 sur 127 Graphiques 52: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « pauvres » parmi les acheteurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 500,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 53: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « pauvres » parmi les acheteurs, nette des reventes Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 800,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 600,000 2000 2010 2020 400,000 200,000 4 2 2000 2010 2020 0,000 1990 -200,000 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 54 : ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 2000 2010 2020 50,000 4 0,000 1990 2000 2010 2020 2 0 -50,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 55: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs, nette des reventes Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 200,000 2000 2010 2020 0,000 1990 -200,000 2000 2010 2020 4 2 0 -400,000 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 84 sur 127 Graphiques 56: ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs, la variable spécifique aux départements 06, 83 et 84 ayant été exclue Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 200,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 150,000 2000 2010 2020 100,000 4 50,000 2 0 2000 2010 2020 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Graphiques 57 : ajout de la proportion d'étrangers ressortissants de pays « riches » parmi les acheteurs, nette des reventes, la variable spécifique aux départements 06, 83 et 84 ayant été exclue Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 200,000 2000 2010 2020 0,000 1990 -200,000 2000 2010 2020 4 2 0 -400,000 2000 2010 2020 -4,00 b) Proportion d'étrangers non résidents parmi les acheteurs et vendeurs (valable uniquement avant 2008) Ces agrégats ne ressortent pas significatifs, sauf très brièvement au milieu des années 1990 (Graphiques 58, Graphiques 59 et Graphiques 60). Graphiques 58 : ajout de la proportion d'étrangers non résidents parmi les acheteurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 250,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 200,000 2000 2010 2020 150,000 100,000 4 2 0 2000 2010 2020 50,000 -3,00 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 85 sur 127 Graphiques 59 : ajout de la proportion d'étrangers non résidents parmi les acheteurs, nette des reventes Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 300,000 2000 2010 2020 200,000 4 100,000 2 0 2000 2010 2020 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Graphiques 60: ajout de la proportion d'étrangers non résidents parmi les vendeurs Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 400,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 300,000 2000 2010 2020 200,000 4 100,000 2 0 2000 2010 2020 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 c) Proportion d'étrangers et de personnes d'origine étrangère dans la population A partir de 2005, la proportion de français de naissance ressort significative (Graphiques 61), une forte proportion de français de naissance étant concomitante avec à un prix plus faible toutes choses égales par ailleurs. Il en va de même, mais avec un signe opposé, pour la proportion de français par acquisition (Graphiques 62), pour la proportion de ressortissants du Maghreb et de Turcs (Graphiques 63) et pour la proportion de jeunes originaires du Maghreb, d'Afrique subsaharienne et de Turquie (Graphiques 64). En revanche, la proportion de Portugais ne ressort pas significative (Graphiques 65). Graphiques 61 : ajout de la proportion de français de naissance dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 0,000 1990 -50,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 2000 2010 2020 10 8 6 2000 2010 2020 -100,000 -150,000 -200,000 -250,000 -300,000 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 86 sur 127 Graphiques 62 : ajout de la proportion de français par acquisition dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 600,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 500,000 400,000 2000 2010 2020 300,000 200,000 100,000 0,000 -100,0001990 2000 2010 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphiques 63 : ajout de la proportion de ressortissants du Maghreb et de turcs dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 1000,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 800,000 2000 2010 2020 600,000 400,000 4 2 0 2000 2010 2020 200,000 -3,00 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 Graphiques 64 : ajout de la proportion de jeunes originaires du Maghreb, d'Afrique noire et de Turquie Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 100,000 6 50,000 4 2 2000 2010 2020 -4,00 0,000 1990 0 2000 2010 2020 Graphiques 65 : ajout de la proportion de Portugais dans la population du département Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 1000,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 2000 2010 2020 500,000 6 0,000 1990 -500,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 87 sur 127 C. Occupation du parc La proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire améliore significativement les résultats de la régression à partir de 2007 (cf. § 2.4), la pente du régresseur ressortant négative (Graphiques 66). L'ajout de la proportion de logements qui sont soit des résidences principales locatives privées soit des résidences secondaires a un effet significatif à partir de 2005, avec comme on pouvait l'attendre35 une pente de signe inverse de celui de la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire, donc positive (Graphique 67). L'ajout des proportions de résidences principales locatives privées (Graphique 68), de résidences secondaires36 (Graphique 70) et de logements vacants (Graphique 71) n'a pas d'effet significatif. L'ajout de la proportion de résidences principales autres (c'est-à-dire surtout les logements sociaux et accessoirement les logements occupés à titre gratuit) n'a un effet significatif qu'à partir de 2010 (Graphique 69). Graphiques 66 : ajout de la proportion de logements occupés à titre de résidence principale par le propriétaire Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 50,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 2000 2010 2020 0,000 1990 -50,000 -100,000 -150,000 -200,000 -250,000 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 67: ajout de la proportion de logements qui sont des résidences principales locatives privées ou des résidences secondaires Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 100,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 80,000 2000 2010 2020 60,000 40,000 20,000 0,000 -20,0001990 2000 2010 6 4 2 2020 0 2000 2010 2020 -4,00 Puisque les achats de logements portent essentiellement sur des résidences principales occupées par le propriétaire ou locatives privées et des résidences secondaires. 35 On pourrait penser que l'effet de l'ajout de la proportion de résidences secondaires est masqué par ses colinéarités avec la variable muette spécifique aux départements 06, 83 et 84 et avec le caractère littoral, mais ces colinéarités sont faibles (R=0,15 à 0,17 pour la première et R=0,22 à 0,24 pour la seconde), si bien que si l'on ôte ces deux régresseurs de la régression, l'effet de l'ajout de la proportion de résidences secondaires demeure faible. 36 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 88 sur 127 Graphique 68: ajout de la proportion de résidences principales locatives privées Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 2000 2010 2020 50,000 0,000 1990 -50,000 4 2000 2010 2020 2 0 -100,000 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 69 : ajout de la proportion de résidences principales autres (essentiellement HLM) Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 200,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 150,000 2000 2010 2020 100,000 50,000 4 2 2000 2010 2020 0,000 1990 -50,000 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 70 : ajout de la proportion de résidences secondaires Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 80,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 60,000 2000 2010 2020 40,000 20,000 0,000 1990 -20,000 -40,000 4 2000 2010 2020 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Graphique 71: ajout de la proportion de logements vacants Augmentation du R² 0,040 0,030 0,020 0,010 0,000 1990 Diminution de l'erreur de prévision 1,00 0,00 1990 -1,00 -2,00 -3,00 150,000 m T de Student Valeur 2 du T de Student 10 8 6 100,000 50,000 2000 2010 2020 0,000 -50,0001990 -100,000 -150,000 -200,000 2000 2010 2020 4 2 0 2000 2010 2020 -4,00 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 89 sur 127 D. Régresseurs climatiques autres que la température Outre la température moyenne annuelle, nous avons testé le cumul des précipitations, le nombre d'heures d'insolation et le nombre de jours de gelée moyens annuels. Nous avons également testé : le nombre de jours où la température est supérieure à 16°, la température, les précipitations et l'insolation en juillet-août, le nombre de jours de gelée et de neige de décembre à mars, l'appartenance du département à une des zones climatiques définies par la réglementation thermique 2012 (H1a, H1b, ..., H3), en considérant successivement chaque zone climatique37. La température moyenne sur l'année est le régresseur qui améliore le plus le coefficient de détermination R². Le nombre de jours de neige améliore presque autant le coefficient de détermination R², mais est très colinéaire avec la température (R=-0,75). Une fois la température présente parmi les quatre « régresseurs de base », l'ajout d'autres régresseurs climatiques a peu d'effet. Nous avons tout d'abord considéré une variable égale à 1 si le département appartient à la zone H1a et 0 sinon, et nous avons pris cette variable comme cinquième régresseur. Puis nous avons fait de même pour chacune des autres zones climatiques. 37 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 90 sur 127 Annexe 5. Nationalité des acheteurs et de la population dans l'approche en variation Au d) du § B de l'Annexe 4, nous avons considéré la nationalité et l'origine dans l'approche en niveau. Nous les considérons ici dans l'approche en variation. Parmi les nombreux indicateurs relatifs à la nationalité38 susceptibles d'être introduits dans les régressions, nous nous sommes borné à examiner : la proportion d'achats et de ventes par les étrangers (§ A), la proportion d'habitants des diverses nationalités (§ B), la proportion de jeunes d'origine étrangère (§ C). A. Proportion d'achats par les étrangers Les étrangers qui achètent ou vendent des logements en France (Tableau 24) peuvent être répartis par nationalité et par lieu de résidence. Pour la résidence, il nous a manqué certaines informations, notamment à partir de 2010 ou 2015 selon le cas, et les calculs devront être vérifiés et complétés lorsque ces informations seront disponibles. Tableau 24 : achats et ventes de logements anciens par les étrangers résidents et non résidents, en % du nombre total de transactions M oy % du nb de transactions 9 4 - 9 9 Tous étrangers Dont britanniques Dont MATT Achats Dont autres Dont résidents Dont non résidents Tous étrangers Dont britanniques Dont MATT Ventes Dont autres Dont résidents Dont non résidents Tous étrangers 2,3% Dont britanniques Achats Dont MATT nets de Dont autres ventes Dont résidents Dont non résidents 2000 2002 2004 4,7% 5,8% 6,7% 0,8% 1,7% 2,4% 0,8% 0,9% 0,9% 3,0% 3,2% 3,3% 2,4% 2,7% 3,1% 2,2% 3,1% 3,5% 2,0% 2,6% 3,5% 0,3% 0,4% 0,6% 0,2% 0,2% 0,4% 1,5% 1,9% 2,4% 1,0% 1,2% 1,8% 1,0% 1,3% 1,6% 2,6% 3,3% 3,2% 0,5% 1,3% 1,8% 0,6% 0,7% 0,5% 1,5% 1,2% 0,9% 1,4% 1,5% 1,3% 1,2% 1,8% 1,9% 2006 6,0% 1,7% 0,9% 3,4% 3,1% 2,9% 3,6% 0,7% 0,4% 2,5% 1,9% 1,7% 2,4% 0,9% 0,5% 1,0% 1,2% 1,2% 2008 5,7% 1,2% 1,0% 3,6% 3,2% 2,5% 3,6% 0,8% 0,4% 2,4% 1,8% 1,7% 2,1% 0,4% 0,6% 1,2% 1,4% 0,7% 2010 2012 5,0% 5,6% 0,7% 0,7% 0,9% 1,1% 3,4% 3,7% 3,2% 3,7% 1,7% 1,8% 4,0% 4,7% 1,0% 1,0% 0,5% 0,8% 2,5% 2,9% 2,2% 2,8% 1,6% 1,9% 1,0% 0,8% -0,3% -0,3% 0,4% 0,3% 0,9% 0,8% 0,9% 0,9% 0,1% -0,1% 2014 5,2% 0,9% 0,8% 3,6% 3,4% 1,7% 4,1% 1,0% 0,5% 2,6% 2,2% 1,8% 1,2% -0,1% 0,3% 0,9% 1,2% 0,0% 2016 5,2% 0,9% 0,6% 3,7% 3,8% 0,9% 0,3% 2,6% 1,5% 0,1% 0,3% 1,1% Source : CGEDD d'après bases notariales. NB : à la date de rédaction du présent rapport, les données sur la résidence n'étaient temporairement pas disponibles pour 2016. Dans les régressions de l'approche n variation, nous utilisons les variations logarithmiques des variables. Dans les analyses qui suivent sur la nationalité, nous avons utilisé comme régresseur non pas le poids des diverses nationalités mais l'exponentielle de ce poids, afin que les variations utilisées soient les variations absolues (et non relatives) de ce poids. Par exemple, si le poids d'une nationalité passe de 1 % à 3 %, nous considérons dans les résultats une variation de 2 points (variation absolue) et non un triplement (variation relative). 38 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 91 sur 127 Leurs opérations sont très hétérogènes39 : en termes de profil du bien : localisation, prix, type (appartement ou maison) ; de profil de l'acheteur ou du vendeur : statut résident ou non, âge ; et de finalité : occupation comme résidence principale ou comme résidence secondaire (l'investissement locatif étant rare). les Britanniques, nombreux, qui sont généralement non résidents, et qui sont à l'origine de la forte augmentation de 2000 à 2004, puis de la diminution, des achats de logements, bruts ou nets des ventes, par des étrangers (tableau 71), les Marocains, les Algériens, les Tunisiens et les Turcs, qui ensemble représentent une fraction significative des achats et qui partagent plusieurs caractéristiques (statut résident, effectif significatif, prix inférieur à la moyenne), ce qui nous a conduit à les regrouper, sous le sigle « MATT ». Nous avons isolé deux groupes de nationalités très différenciés: - - Nous avons de plus distingué les étrangers ressortissants de pays dont le PIB par habitant en 2010 était inférieur à 23 000 $ (« pays pauvres ») ou supérieur à ce seuil (« pays riches »). Ce seuil est légèrement supérieur au PIB par habitant du Portugal en 2010 (22 539 $). Les étrangers résidents ayant immigré pour raison économique appartenaient donc principalement à la première catégorie. Nous avons enfin isolé les étrangers résidents et non résidents. La différenciation géographique des achats de ces catégories d'étrangers est particulièrement nette (Graphiques 72 et Graphiques 73). Il existe un certain recouvrement entre les acheteurs britanniques, les acheteurs étrangers ressortissants de pays riches et les acheteurs étrangers non résidents. Il existe de même un certain recouvrement entre les acheteurs MATT, les acheteurs étrangers ressortissants de pays pauvres et les acheteurs étrangers résidents, d'autre part. D'une manière générale, et sous réserve d'exceptions, les étrangers ressortissants de pays riches (et les britanniques en particulier) et les étrangers non résidents représentent une part importante des achats dans des départements ruraux alors que les étrangers ressortissants de pays pauvres (MATT en particulier) et les étrangers résidents représentent une part importante des achats dans de grands départements urbains, notamment en Ile-de-France hors Paris. Il existe quelques exceptions Graphiques 72: poids des Britanniques en fonction du poids des MATT, en % du montant des achats de logements anciens En 2004 30% 16 23 En 2012 12% 24 16 25% 20% 24 32 47 10% 46 8% 23 87 32 74 73 11 09 47 19 15% 10% 5% 0% 82 79 22 19 50 36 61 8 86 7 53 12 73 65 81 56 74 66 83 09 1711 06 01 14 85 71 29 64 58 0541 40 34 84 72 03 6249 88 481527 63 0430 37 31 89 21 10 80 18 75 28 357026333860 42 44 76 783913 94 43 59 07 51 55 456925 52 92 91 77 08 02 54 57 6% 4% 46 22 12 82 06 01 2% 5350 65 81 61 05 17 83 3466 04 79 84 67 68 90 95 93 0% 6% 86 56 15 64 36 68 4062 852631 58 30 14 75 33 29 4463803710 6991 350372782777 60 02 88 764167 51 8918 49 5207 70 71 94 92 25 43 55 42 59 54 08 3957 2138289045 13 48 95 93 0% 1% 2% 3% 4% 5% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% Source : CGEDD d'après bases notariales. Cf. Fauvet, L. « Les achats de logements en France par les étrangers », SESP en bref n°20, juillet 2007. 39 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 92 sur 127 Graphiques 73: poids des étrangers ressortissants de pays riches en fonction du poids des étrangers ressortissants de pays pauvres, en % du montant des achats de logements anciens En 2004 35% 30% 2324 16 46 32 47 En 2012 20% 18% 16% 14% 16 24 06 74 25% 20% 15% 10% 5% 0% 06 12% 10% 8% 6% 82 74 79 2283 01 36 73 5019 61 66 87 86 12 64 65 81 11 09 53 71 56 58 05 84 17 4004 14 34 75 85 26 48 57 68 29 5530 62 70 15 41 52 31 33 39 78 67 03 7249 6389 8813 0737 0854 60 18 35 76270228 92 802138 25 10 44 435969 45 9177 94 51 42 90 4% 2% 95 93 0% 14% 46 23 11 32 8483 87 58 73 47 04 09 68 82 19 30 34 12 71 66 75 05 0736 2257 81 26 5564 65 17 50 61 0888 40 79 13 56 5329 39 70 4878 62 86 032138 60 67 52 143125 69 15 33 92 8559 5154 28 3541802737 42 45 76 43 44 729018 10 49 63 02 89 01 77 91 94 95 93 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% Source : CGEDD d'après bases notariales. Graphiques 74: poids des étrangers non résidents en fonction du poids des étrangers résidents, en % du montant des achats de logements anciens En 2004 30% 20% 23 16 46 En 2009 06 18% 16% 14% 46 32 83 24 74 23 24 25% 20% 15% 32 74 82 06 47 12% 10% 8% 6% 10% 5% 0% 0% 83 22 36 1961 79 50 73 66 87 65 86 09 0411 64 58 56 53 05 7184 12 40 34 17 81 85 14 26 29 70 62 0330 15 52 55 48 75 68 7218 13 41 8 37 63 33 80490883157 67 3576212739 07 89 92 6078 54 43 5925 44 511069 45 91 77 94 38 4228 90 4% 2% 95 93 0% 16% 18% 16 09 11 73 82 84 64 1247 87 04 61 66 30 07 65 34 19 53 22 79 52 5026 40 08 4868 81 55 17 71 88 1556 3686 03 29 39 25 62 70 57 13 33 1437 31 21 59 60 10 69 18 38 8580494154 89 67 35 427 42 45 76 63 72 4 43 51 90 28 78 77 91 94 92 05 58 75 95 93 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% Source : CGEDD d'après bases notariales. Nous avons ajouté à la régression de référence un régresseur représentatif du niveau ou de la variation des achats (bruts ou nets des ventes) par les étrangers des divers groupes. Sur la période 1994-2000, les coefficients de ce régresseur ressortent souvent significatifs. Cela semble résulter de la localisation des étrangers. En effet, sur cette période, le prix des logements a moins augmenté en Ile-de-France et dans quelques zones de province que sur le reste du territoire, et ce phénomène n'est pas retracé par les régresseurs de notre régression de référence. Or dans ces zones les acheteurs étrangers ressortissants de pays pauvres sont surreprésentés et les acheteurs étrangers ressortissants de pays riches sont (sous réserve d'exceptions comme les Alpes-Maritimes) sous-représentés. Le coefficient du régresseur en niveau ressort donc négatif pour les MATT, les ressortissants de pays pauvres et les étrangers résidents et positif pour les britanniques, les étrangers ressortissants des pays riches et les étrangers résidents. Il ressort également significatif, et positif, pour l'ensemble des acheteurs étrangers. Il en va de même, généralement, si l'on considère le régresseur en variation. Ces corrélations résultent de corrélations avec une troisième variable (la distinction Ile-de-France / Province) et ne peuvent être interprétées en termes de causalité. Sur les périodes postérieures à 2000, les coefficients de ce régresseur sont en général non significatifs, et ils ne sont pas stables par rapport à la période considérée. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 93 sur 127 B. Proportion d'habitants de diverses nationalités Nous avons ici utilisé les résultats des recensements, interpolés ou extrapolés pour les années manquantes. Nous avons isolé trois groupes de nationalités distingués par les recensements et représentant chacun un effectif significatif : les Portugais (1,1 % de la population en 1990, 0,9 % en 1999, 0,8 % en 2006 et 0,8 % en 2014), les MATT définis comme ci-dessus (2,8 % de la population en 1990, 2,3 % en 1999, 2,1 % en 2006 et 2,0 % en 2014), et les Français par acquisition (3,1 % de la population en 1990, 4,0 % en 1999, 4,3 % en 2006 et 4,5 % en 2014). Graphique 75 : proportion d'habitants de nationalité portugaise en fonction de la proportion de la population de nationalité MATT 1999 4% 92 3% 76 2% 46 91 3% 2014 4% 89 75 90 73 93 2% 46 43 89 76 45 92 75 91 93 61 43 87 39 58 69 17 3662 07 26 16 08 38 67 44 35 37 01 94 72 71 8649 18 31 66 7940 68 226523 63 04 52 41 77 45 10 56 24 85 1480 02 88 25 57 29 64 05 34 28 09 50 03 55 81 11 59 74 0630 15 78 53 12 27 21 47 32 19 70 13 33 51 82 83 42 60 54 48 0% 0% 1% 2% 3% 4% 1% 1% 84 0% 61 90 62 04 73 38 7258 8739 17 3644 6371 3126 67 69 94 80 35 07 08 30 22 164902 10 01 52 66 77 4064 37 29 18 7986 09 24 68 14 852303 05 56 55 81 28 25 41 65 57 15 32 70 11 8274 84 50 06 88 21 42 19 33 59 78 34 53 13 12 27 51 47 83 54 48 60 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 5% 6% 7% 8% 9% Graphique 76 : proportion de français de naissance en fonction de la proportion de français par acquisition 1999 100% 95% 90% 85% 80% 75% 2014 100% 95% 90% 66 85% 80% 75% 93 85 50 72 5679 22 35 15 53 29 17 4936 62 14 44 80 86 23 6116 58 432712 762403 8707 40 37 48 52 5505 881951 70 46 410218 28 33 21 63 81 39 0871 6432 5926 65 89 10 60 42 04 25 83 73 54 45 90 82 09 67 30 31 47 34 11 01 74 77 38 84 68 69 1357 78 91 06 92 95 94 75 1529 5056 8562 227980 5361 17 6 14 52 43 72 02 49 88 35 55 3 12 4407 70 23862718 5840 37 48 03 05 16 76 39 19 08 65 24 41 512881 46 332104 71 26 32 10 64 89 87 596383 25 7342 09 6011 54 82 30 47 38 3431 13 45 90 66 67 01 8457 68 69 74 06 78 77 91 92 75 95 94 70% 65% 60% 70% 65% 60% 93 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% Les proportions de portugais, de MATT et de français par acquisition sont particulièrement élevées en Ile-de-France. Sur la période 1994-2000, comme dans le cas de la nationalité des acheteurs, et pour la même raison (forte différenciation de la variation du prix des logements entre Ile-de-France et province pendant cette période) les coefficients du régresseur additionnel représentatif de la proportion de Portugais, de MATT et de français par acquisition ressortent souvent significatifs. En niveau ils sont négatifs. En variation, ils sont négatifs pour les nationalités MATT et les français par acquisition et positifs pour les Portugais (dont la proportion a nettement diminué pendant cette période). Comme dans le cas de la nationalité des acheteurs, ces corrélations ne peuvent être interprétées en termes de causalité. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 94 sur 127 C. Proportion de jeunes d'origine étrangère (Aubry & Tribalat, 2009)40 fournit la proportion de jeunes d'origine étrangère lors de chaque recensement 1990, 1999 et 2005. Sur cette période, la proportion de jeunes originaires du Maghreb, d'Afrique subsaharienne et de Turquie (que nous regrouperons sous le sigle « MANT ») est très différenciée selon le département : elle est plus élevée (et a augmenté davantage) en Ile-de-France et dans quelques autres départements qu'ailleurs. Nous n'avons pas actualisé ces données. Sur la période 1994-2005, il en ressort des résultats analogues à ceux obtenus si l'on considère la nationalité des acheteurs ou des habitants : pour les périodes commençant en 1994 ou en 1997, le coefficient du régresseur supplémentaire est significativement négatif, en raison de la différenciation géographique du régresseur, et généralement non significatif sur les autres périodes. D. En conclusion sur la nationalité des acheteurs et de la population Les achats par les étrangers et la présence d'étrangers dans la population sont parfois présentés comme un facteur déterminant des variations du prix des logements. Il convient de distinguer différentes catégories d'étrangers, selon qu'ils sont originaires de pays à fort ou faible PIB par habitant et selon qu'ils sont résidents ou non résidents. Les proportions de ces différentes catégories sont très variables selon que l'on considère les départements d'Ile-de-France et quelques autres grands départements d'une part et les départements ruraux d'autre part. Cela rend délicate l'interprétation des résultats. Sous cette réserve, et sous réserve d'exceptions localisées et temporaires dont nos régressions ne peuvent par nature rendre compte, les résultats ci-dessus ne mettent pas en évidence de corrélation significative entre l'évolution du prix des logements et la part des différentes catégories d'étrangers parmi les acheteurs et dans la population, au-delà de celle constatée dans la période 1994-2000, qui ne peut être interprétée en termes causaux. Bernard Aubry et Michèle Tribalat, « Les jeunes d'origine étrangère », revue Commentaire, n° 126, été 2009. 40 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 95 sur 127 Annexe 6. A. Restriction à des sélections de départements 96 96 99 99 101 102 107 107 113 120 Nous examinons ici comment les résultats sont modifiés lorsque le champ des régressions est restreint à des sélections de départements. Choix des sélections de départements a) b) Description des sélections Regroupement des sélections Ile-de-France et province Autres sélections de départements Ile-de-France et province Autres sélections de départements B. Approche en niveau a) b) C. Approche en variation a) b) D. En conclusion sur l'effet d'une restriction à une sélection de départements A. Choix des sélections de départements a) Description des sélections Nous avons examiné les sélections suivantes41 (NB : nous considérons les départements hors Corse et DOM). · · Distinction Ile-de-France / province Distinction selon le type urbain o les 30 départements les plus urbains42 : départements d'Ile-de-France hors Seine-et-Marne, et départements 06, 13, 21, 25, 31, 33, 34, 37, 42, 44, 45, 51, 54, 57, 59, 62, 66, 68, 69, 76, 83, 87, 90, et les 30 départements les plus ruraux43 : départements 04, 07, 09, 11, 12, 15, 16, 19, 23, 24, 27, 32, 36, 39, 40, 41, 43, 46, 48, 52, 53, 55, 58, 61, 70, 79, 82, 85, 86, 89. les 30 départements où les zones Scellier A et B1 représentent plus de 25 % des logements en 2009 (« barèmes les plus avantageux ») : départements d'Ile-deFrance et départements 06, 13, 17, 31, 33, 34, 35, 37, 38, 44, 45, 54, 59, 63, 64, 67, 69, 73, 74, 76, 83 et 84, o · Distinction selon le zonage A B1 B2 C des aides publiques o Nous avons conservé autant que possible les critères de sélection de la note de 2011, ce qui explique que les effectifs des tranches soient de 30, 32 ou 64 départements selon le cas. 41 Départements où la proportion de la population située dans une agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones littorales à vocation totalement touristique et zones de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique est la plus élevée. 42 Départements où la proportion de la population du département située en zone rurale ou semirurale. Est la plus élevée. 43 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 96 sur 127 o · o et les 64 départements restants (« barèmes les moins avantageux »). les 30 départements où le prix moyen des logements était le plus élevé en 2000 : départements d'Ile-de-France et départements 01, 06, 13, 27, 28, 31, 33, 35, 37, 38, 44, 45, 51, 57, 60, 64, 67, 68, 69, 74, 83, 84, et les 32 départements où le prix moyen des logements était le plus faible en 2000 : départements 02, 03, 04, 05, 08, 09, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 19, 23, 36, 42, 43, 48, 52, 53, 55, 58, 61, 63, 65, 66, 70, 71, 79, 80, 87, 88. les 30 départements où le revenu moyen par ménage était le plus élevé en 2000 (« 30 départements les plus riches ») : départements d'Ile-de-France hors SeineSt-Denis et départements 01, 06, 13, 21, 25, 27, 28, 31, 33, 35, 37, 38, 44, 45, 51, 60, 64, 67, 68, 69, 73, 74 et 90, et les 64 départements restants (« 64 départements les plus pauvres »). Distinction selon le prix moyen des logements o · Distinction selon le revenu par ménage o o Le Tableau 25 récapitule ces sélections. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 97 sur 127 Tableau 25 : sélections de départements France entière Département DEP Ain 01 Aisne 02 Allier 03 Alpes-de-Haute-Provence 04 Hautes-Alpes 05 Alpes-Maritimes 06 Ardèche 07 Ardennes 08 Ariège 09 Aube 10 Aude 11 Aveyron 12 Bouches-du-Rhône 13 Calvados 14 Cantal 15 Charentes 16 Charente-Maritime 17 Cher 18 Corrèze 19 Côte-d'Or 21 Côtes-d'Armor 22 Creuse 23 Dordogne 24 Doubs 25 Drôme 26 Eure 27 Eure-et-Loir 28 Finistère 29 Gard 30 Haute-Garonne 31 Gers 32 Gironde 33 Hérault 34 Ille-et-Vilaine 35 Indre 36 Indre-et-Loire 37 Isère 38 Jura 39 Landes 40 Loir-et-Cher 41 Loire 42 Haute-Loire 43 Loire-Atlantique 44 Loiret 45 Lot 46 Lot-et-Garonne 47 Lozère 48 Maine-et-Loire 49 Manche 50 Marne 51 Haute-Marne 52 Mayenne 53 Meurthe-et-Moselle 54 Meuse 55 Morbihan 56 Moselle 57 Nièvre 58 Nord 59 Oise 60 Orne 61 Pas-de-Calais 62 Puy-de-Dôme 63 Pyrénées-Atlantiques 64 Hautes-Pyrénées 65 Pyrénées-Orientales 66 Bas-Rhin 67 Haut-Rhin 68 Rhône 69 Haute-Saône 70 Saône-et-Loire 71 Sarthe 72 Savoie 73 Haute-Savoie 74 Paris 75 Seine-Maritime 76 Seine-et-Marne 77 Yvelines 78 Deux-Sèvres 79 Somme 80 Tarn 81 Tarn-et-Garonne 82 Var 83 Vaucluse 84 Vendée 85 Vienne 86 Haute-Vienne 87 Vosges 88 Yonne 89 Territoire de Belfort 90 Essonne 91 Hauts-de-Seine 92 Seine-Saint-Denis 93 Val-de-Marne 94 Val-d'Oise 95 Effectif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 94 Ile-de-France / province Revenu Prix moyen des imposable brut logements en 2000 par ménage 2000 30 plus 30 plus 30 plus 64 moins 30 plus 64 plus 30 plus 32 plus IdF Province urbains ruraux avantageux avantageux grands petits grands petits 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 86 30 30 30 64 30 64 30 32 Type urbain Zonage A B1 B2 C Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 98 sur 127 b) Regroupement des sélections Les différentes sélections de départements se recouvrent partiellement : les départements où le zonage des aides publiques est le plus avantageux, où le revenu par ménage est le plus élevé et où le prix des logements est le plus élevé, se recouvrent largement puisque d'une manière générale les prix des logements et les revenus sont bien corrélés dans l'espace, et les barèmes des aides publiques sont d'autant plus favorables dans une zone donnée que le prix des logements y est élevé ; de plus, ce sont souvent des départements urbains et les départements d'Ile-de-France en font généralement partie. Au vu de ces recouvrements, et surtout des résultats qui sont présentés plus loin, nous avons réparti ces sélections de départements autres que les sélections Ile-de-France et province en deux groupes (Tableau 26). Le groupe A contient les sélections des départements les plus urbains, où le zonage A B1 B2 C est le plus avantageux, où les revenus sont les plus élevés, où le prix des logements est le plus élevé. Ces sélections se recouvrent pour plus de moitié. Le groupe B contient les sélections des départements qui présentent les caractéristiques inverses. Tableau 26 : groupes de sélections Les plus urbains Groupe Zonage AB1B2C le plus avantageux A Revenus les plus élevés Prix les plus élevés Les plus ruraux Groupe Zonage AB1B2C le moins avantageux B Revenus les plus faibles Prix les plus bas B. Approche en niveau Les Graphiques 77 représentent, pour chaque sélection de départements, l'augmentation du coefficient de détermination R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs dans la régression de référence : revenu par ménage, température, proportion de logements occupés par le propriétaire à titre de résidence principale, caractère littoral, variable spécifique aux départements 06, 83 et 84. Pour certaines sélections, l'un ou l'autre des deux derniers régresseurs n'a pas lieu d'être (par exemple le caractère littoral en Ile-de-France, ou la spécificité des départements 06, 83 et 84 pour la sélection des départements où le prix est le plus faible). C'est la raison pour laquelle nous avons ajouté ces régresseurs en dernier (alors qu'au § 2 nous les avons ajoutés en troisième et quatrième position). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 99 sur 127 Graphiques 77 : augmentation du coefficient de détermination R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs dans la régression de référence, pour diverses sélections de départements Tous départements R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Ajout de la température AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 1995 2000 2005 2010 2015 2020 8 dépts d'Ile-de-France R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs 86 dépts de province R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Prixmoymontant REVmontant % RP P Filo Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire 0,20 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,10 0,00 1990 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDE distc NBPER Fi % achétrnP % achétrnP % popuMA Crimdélits % RP L Fi % RP autr Densité PluiejuilletSoleiljuillet 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 30 dépts les plus urbains R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage 30 dépts les plus ruraux R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 Ajout de la température 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire 0,40 Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh % achétrnPIBh % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres F Densité Pluiejuillet-aoû Soleiljuillet-aoû 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 100 sur 127 Graphiques 77 (suite) Zonage AB1B2C le plus avantageux (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Zonage AB1B2C le moins avantageux (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh> % achétrnPIBh> % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Fil Densité 0,10 0,00 1990 Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Revenu par ménage le plus élevé (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Revenu par ménage le moins élevé (64 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 0,10 0,00 1990 Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh> % achétrnPIBh> % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Fil Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Prix moyen le plus élevé (30 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Régresseurs Revenu par ménage Prix moyen le plus faible (32 dépts) R² 1,00 0,90 0,80 Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Augmentation du R² au fur et à mesure de l'ajout de régresseurs Prixmoymontant REVmontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Régresseurs Revenu par ménage 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 1990 0,70 0,60 0,50 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh>23000 % achétrnPIBh>23000 net de ventes % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Filo Densité Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août Ajout de la température Ajout de la température Ajout de la proportion de logements 0,40 occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral 0,30 0,20 Ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire Ajout du caractère littoral Ajout de la spécificité des départements 06, 83 et 84 AGEACH AGEVEN %divorce %achduDEP distc NBPER Filo % achétrnPIBh> % achétrnPIBh> % popuMATT Crimdélits % RP L Filo % RP autres Fil Densité 0,10 0,00 1990 Pluiejuillet-août Soleiljuillet-août 1995 2000 2005 2010 2015 2020 1995 2000 2005 2010 2015 2020 a) Ile-de-France et province En Ile-de-France, le revenu par ménage suffit à atteindre des coefficients de détermination R² voisins de 0,9. L'ajout de la proportion de logements occupés par le propriétaire, l'augmente encore44 (Tableau 28), et l'erreur de prévision n'est que de 2 % à 3 % à partir de 2005. L'ajout de la température comme deuxième régresseur l'augmente également (avec un caractère significatif cependant réduit : le T de Student de ce régresseur n'est supérieur à 2 qu'à partir de 2009, et est toujours inférieur à 2,4). Cela peut paraître surprenant. Cela provient sans doute de ce que ce régresseur, comme la proportion de logements occupés par leur propriétaire (avec lequel il est corrélé (R voisin de -0,6), est centré sur Paris: lorsque l'on se rapproche de Paris, la température 44 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 101 sur 127 Si l'on considère la seule province, l'exclusion de l'Ile-de-France, où le prix des logements est nettement plus élevé que dans les autres départements, réduit la dispersion des prix ce qui réduit le coefficient de détermination toutes choses égales par ailleurs, mais l'erreur moyenne de prévision n'augmente pas (Tableau 29). b) Autres sélections de départements Pour les sélections du groupe A, le coefficient de détermination R² est élevé dans la régression par rapport au seul revenu, et encore plus élevé dans la régression de référence. Le Tableau 30 indique à titre d'exemple les résultats de la régression de référence pour la sélection des 30 départements les plus urbains. Pour les sélections du groupe B, le coefficient de détermination R² est plus faible dans la régression par rapport au seul revenu comme dans la régression de référence. augmente généralement (notamment parce que l'effet rafraîchissant de la couverture végétale s'amenuise) et la proportion de logements occupés par leur propriétaire diminue. L'effet de l'ajout de la température illustrerait donc non une causalité de la température vers le prix des logements, mais une corrélation avec des variables tierces. Cela illustre la prudence avec laquelle les concomitances doivent être interprétées, a fortiori en Ile-de-France où de nombreuses variables sont colinéaires car très corrélées à la distance à Paris. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 102 sur 127 Tableau 27 : France, approche en niveau, régression de référence Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= % RP P Filo X4= DEPlittoral X5= Dummy 06 83 84 Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 64 24 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 65 22 67 20 68 20 70 20 76 21 82 23 87 24 95 26 104 29 119 35 136 40 151 45 160 49 160 50 149 46 157 52 162 59 161 61 159 61 156 61 156 62 157 63 160 66 159 66 1,00 40% 96-18 10-16 0,91 m/ REVmontant 6,5 m/ Température m/ % RP P Filo m/ DEPlittoral m/ Dummy 06 83 84 1 ,2 -21 1 23 0,85 0,05 12% 14% -3% 0,00 -87 27,4 2,0 1,6 0,4 4,6 0,91 0,92 0,92 0,93 0,93 0,92 0,91 0,90 0,89 0,89 0,91 0,91 0,92 0,93 0,94 0,94 0,94 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,94 6,0 5,7 5,4 5,1 4,9 4,9 5,1 5,4 6,0 6,7 7,4 7,9 8,3 8,3 8,1 8,9 9,6 9,4 9,4 9,3 9,3 9,3 9,6 9,6 1 ,1 -16 2 19 0,86 0,05 10% 13% -2% 0,00 -81 28,8 2,1 1,4 1,0 4,4 2 0,927 0,950 0,95 4 7,4 9,3 5 4,81 6,95 6 -68,59 ##### 0,85 7 8 3 16 17 20 14 21 22 23 24 25 10,6 39,3 0,79 0,14 0,09 0,15 15,3 0,80 44,4 0,81 0,14 0,70 0,09 0,17 0,65 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -50 -100 -150 -200 2000 2010 2020 0,9 -2 2 3 19 0,86 0,06 9% 11% -3% 0,00 -69 29,7 1,8 2,0 1,9 4,8 1 ,5 -5 3 23 0,84 0,09 8% 12% -4% 0,00 -78 30,5 3,2 0,5 2,0 6,1 1 ,1 -1 3 30 0,82 0,11 8% 12% -4% 0,00 -70 31,6 2,5 0,1 1,9 8,4 1 ,3 9 3 30 0,82 0,10 8% 12% -4% 0,00 -71 31,0 2,8 0,9 2,0 8,0 1 ,9 11 3 34 0,80 0,12 8% 12% -4% 0,00 -79 29,3 3,5 0,9 1,9 7,8 2 ,2 22 4 35 0,79 0,12 8% 13% -4% 0,00 -93 27,5 3,7 1,6 1,9 7,3 3 ,0 27 5 35 0,77 0,13 9% 13% -4% 0,00 -113 25,7 4,4 1,7 2,2 6,4 3 ,8 27 6 39 0,74 0,15 10% 15% -5% 0,00 -134 23,6 4,6 1,4 2,1 5,9 5 ,2 1 9 46 0,71 0,18 10% 16% -6% 0,00 -151 23,5 5,4 0,0 3,0 5,9 6 ,5 -25 13 47 0,71 0,20 9% 16% -7% 0,00 -162 25,1 6,4 1,0 3,8 5,7 6 ,4 -37 16 51 0,73 0,19 9% 16% -7% 0,00 -166 26,3 5,8 1,4 4,4 5,8 6 ,5 -6 3 16 59 0,74 0,19 9% 16% -7% 0,00 -165 28,1 5,8 2,4 4,5 6,6 6 ,5 -7 1 18 62 0,73 0,20 8% 16% -8% 0,00 -168 29,3 6,0 2,7 5,0 7,1 5 ,9 -7 6 15 51 0,76 0,18 8% 15% -7% 0,00 -155 30,6 6,1 3,3 4,7 6,5 5 ,6 6 ,4 7 ,2 7 ,3 7 ,1 7 ,4 7 ,6 8 ,2 8 ,6 -9 8 -1 4 1 -1 5 3 -1 6 0 -1 7 4 -1 8 8 -1 7 8 -1 9 6 -1 8 7 15 52 0,79 0,15 8% 15% -7% 0,00 -164 32,5 5,4 3,9 4,6 6,2 16 52 0,80 0,14 9% 16% -8% 0,00 -187 33,5 5,6 5,1 4,2 5,5 16 47 0,80 0,14 9% 17% -8% 0,00 -198 34,6 6,3 5,6 4,2 5,0 15 40 0,82 0,14 9% 16% -8% 0,00 -198 36,3 6,6 6,1 4,1 4,5 16 40 0,81 0,14 9% 17% -8% 0,00 -195 36,4 6,5 6,6 4,5 4,5 14 40 0,81 0,14 9% 17% -9% 0,00 -195 36,8 6,8 7,1 3,9 4,5 16 40 0,81 0,14 9% 18% -9% 0,00 -205 35,9 6,7 6,5 4,3 4,4 19 36 0,79 0,15 10% 19% -9% 0,00 -216 33,3 6,5 6,4 4,6 3,5 21 32 0,79 0,15 10% 19% -9% 0,00 -229 32,1 6,5 5,9 5,0 3,0 0,90 Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) 0,75 Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. Dummy 06 83 84 1990 2000 2010 -0,06 -0,08 0,00 0,00 m/ REVmontant -145,1 -191,6 12,0 30,4 35,1 4,9 6,3 10,0 3,0 5,9 8,0 3,3 4,2 5,7 5,0 6,0 0% 1990 2000 2010 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température Prixmoymontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant Dummy 06 83 84 Prixmoymontant 1994 0,92 -0,05 -0,16 -0,12 0,00 0,11 -0,15 1995 0,93 -0,05 -0,16 -0,12 0,00 0,11 -0,16 1996 0,93 -0,06 -0,15 -0,13 -0,01 0,11 -0,16 1997 0,91 -0,07 -0,16 -0,13 -0,01 0,15 -0,17 1998 0,91 -0,07 -0,17 -0,13 -0,02 0,14 -0,17 1999 0,91 -0,06 -0,19 -0,12 -0,01 0,16 -0,17 2000 0,89 -0,05 -0,20 -0,11 0,01 0,20 -0,18 0,35 0,40 -0,24 -0,07 -0,23 0,05 0,19 0,32 #### 2001 0,89 -0,04 -0,20 -0,11 0,01 0,22 -0,18 0,35 0,40 -0,21 -0,08 -0,23 0,06 0,19 0,32 #### 250 2002 0,87 -0,02 -0,20 -0,11 0,02 0,26 -0,19 2003 0,86 -0,02 -0,20 -0,10 0,02 0,29 -0,19 2004 0,84 -0,01 -0,20 -0,09 0,03 0,34 -0,20 2005 0,84 0,00 -0,20 -0,09 0,03 0,38 -0,20 2006 0,85 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,36 -0,21 2007 0,86 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,36 -0,21 0,35 0,40 -0,35 -0,12 -0,23 0,19 0,19 0,37 #### 2008 0,86 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,36 -0,22 0,35 0,40 -0,36 -0,12 -0,23 0,20 0,19 0,38 #### 400 350 300 2009 0,87 0,01 -0,20 -0,08 0,04 0,35 -0,22 2010 0,89 0,02 -0,22 -0,08 0,04 0,32 -0,23 2011 0,89 0,01 -0,22 -0,08 0,04 0,30 -0,23 2012 0,90 0,00 -0,22 -0,08 0,04 0,30 -0,23 2013 0,90 0,00 -0,23 -0,08 0,03 0,29 -0,22 2014 0,90 0,00 -0,23 -0,08 0,03 0,29 -0,22 0,35 0,40 -0,45 -0,15 -0,23 0,14 0,19 0,27 #### 2015 0,90 0,00 -0,24 -0,08 0,03 0,29 -0,22 0,35 0,40 -0,46 -0,15 -0,23 0,13 0,19 0,27 #### 600 500 2016 0,90 -0,01 -0,24 -0,09 0,02 0,29 -0,22 2017 0,89 -0,01 -0,24 -0,09 0,02 0,30 -0,22 2018 0,89 -0,01 -0,25 -0,09 0,01 0,30 -0,22 27 28 29 30 31 32 33 96-18 0,89 -0,02 -0,20 -0,10 0,02 0,26 -0,20 10-16 0,90 0,00 -0,23 -0,08 0,03 0,30 -0,22 4,0 2,0 0,0 1990 2000 2010 2020 40 10,0 38 36 34 32 30 8,0 28 26 24 6,0 22 20 18 16 4,0 14 12 10 2,0 8 6 4 2 0,0 0 m/ Température 2020 m T -250 m/ % RP P Filo 50 0 1990 -50 -100 -150 -200 -250 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 14 20 18 16 12 10 8 6 4 2 0 m T 1990 2000 2010 2020 m T 1,00 Corrélns croisées m/ DEPlittoral 25 20 15 10 5 0 1990 m/ Dummy 06 83 84 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 70 60 50 40 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température % RP P Filo X3X4 % RP P Filo X3X5 % RP P Filo DEPlittoral X4X5 DEPlittoral Dummy 06 83 84 200 180 160 140 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,91 1994 R²=0,91 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,25 -0,24 -0,26 -0,23 -0,24 -0,23 -0,06 -0,06 -0,06 -0,07 -0,07 -0,07 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,03 -0,02 0,00 0,02 0,02 0,03 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,22 0,20 0,20 0,25 0,29 0,30 #### #REF! #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 200 2000 R²=0,92 180 160 140 2000 R²=0,92 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,21 -0,22 -0,27 -0,31 -0,33 -0,08 -0,09 -0,09 -0,10 -0,11 -0,23 -0,22 -0,23 -0,23 -0,23 0,08 0,10 0,15 0,18 0,20 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,33 0,34 0,36 0,36 0,35 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2003 R²=0,89 2003 R²=0,89 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,37 -0,39 -0,42 -0,42 -0,43 -0,13 -0,13 -0,14 -0,15 -0,15 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 -0,23 0,18 0,16 0,15 0,14 0,14 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 0,35 0,33 0,31 0,29 0,27 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2006 R²=0,91 2006 R²=0,91 0,35 0,35 0,35 34 0,35 0,35 0,50 0,40 0,40 0,40 35 0,40 0,40 -0,46 -0,47 -0,46 36 -0,33 -0,43 0,00 1990 2000 2010 2020 -0,16 -0,16 -0,16 37 -0,11 -0,15 -0,23 -0,23 -0,23 38 -0,23 -0,23 -0,50 0,14 0,16 0,17 39 0,11 0,14 X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2X3 X2X4 X2X5 X3X4 0,19 0,19 0,19 40 0,19 0,19 -1,00 X3X5 X4X5 0,26 0,25 0,24 41 0,30 0,29 #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 600 2012 R²=0,95 2015 R²=0,95 30 20 10 0 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 2012 R²=0,95 2015 R²=0,95 600 500 400 300 200 100 0 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,94 2018 R²=0,94 92 78 92 75 78 92 75 06 94 91 83 77 95 84 01 74 67 6460 13 44 69 35 68 51 57 27 93 33 37 17 38 30 21 90 45 56 31 26 072528 76 464940 73 8259 3254 34 2214 6229 4789 2472 8141 86 5010 87 04 85 88 53 16 0539 79 658 0802 19 1271 0 6142 437063 485218 66 55 1536 03 11 58 23 09 200 75 78 92 83 84 06 94 74 01 95 91 13 77 64 60 173569 44 304067 38 33 31 68 5726 93 2 32 51 46377 8256 90 45 2449 28 59 2234 4773 81 627621 5414 07 5041 7080 1685 0429 86 39 79 43 8810 5325 0289 085572 87 42 19 65 12 63 5271 05 156118 485811 03 66 09 36 23 500 75 400 300 78 94 06 8374 95 13 69 3391 936477 84 44 73 17 01 60 31 67 38 30 35 26 56 37 34 5940 14 51 27 85 21 45 8128 4966 8205 3276 6257 68 46 54 07 29 80 41 2463 50 11 4725 72 04 42 86 16 10 0222 79 90 7089 12 87 48 39 4371 09 0853 18 8865 61 36 1519 55 03 52 58 23 92 78 94 74 95 84 1391 0169 176477 60 33 40 93 3831 56 44 73 3067 323735 26 27 51 14 8285 0728 46 21 34 49 22 2459 68 81 45 6276 47 66 5729 04 54 25 05 41 89 50 80 0290 42 16 86 39 87 19 10 65 43 5311 79 485572 70 63 61 09 12 15 18 08 71 88 03 58 52 2336 8306 75 75 92 75 120 100 80 60 40 20 0 94 95 91 77 06 83 74 68 93 67 84 69 35 31 01 60 6445 21 53 9013 33 3037 51 564038 14 5744 32174127 34 25 468676 28 54 87 244973 04 2226 8239 72 5005 8159 07 10 42 4702 6289 88 71 6129 16 80 65 15 0385 18 55 63 70 1279 36 4309 58 08 4819 52 66 23 11 120 100 80 150 250 200 150 400 300 200 100 0 92 78 94 06 83 74 95 69 7791 934484 6413 17 01 6033 73 3067 3831 56 35 26 37 34 5940 3228 76 85 4966 45 0751 57 14 6227 4621 24 05 68 8225 80 22 81 29 54 63 50 90 72 42 16 65 79 04 19 0241 71 4347 1211 0853 6139 87 7089 8886 09 4810 18 55 03 15 36 52 58 23 100 60 40 20 0 200 100 0 50 100 50 94 74 8306 33 69 13 95 91 93 1701 6477 44 84 40 73 60 34 35 67 38 56 31 30 26 59 37 85 07 14 27 66 620468 76 21 4951 28 57 25 8245 63 05 29 81 32 54 80 22 24 50 46 47 39 72 41 86 53 0271 1011 4342 65 7079 90 12 09 0887 8889 18 6119 0316 48 55 36 52 58 15 23 78 0 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 0 200 400 600 0 200 400 600 0 200 400 600 Résidu en fn de Y prédit 30 20 10 0 0 -10 -20 -30 53 32 Résidu en fn de Y prédit 25 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 17 74 32 93 01 60 46 56 64 94 83 48 24 30 43 82 73 62 57 26 95 02 07 59 15 472738 13 08 81374069 49 44 77 28 22 54 51 84 05 23 7090 85 33 78 04 92 6189 14 10087 76 35 200 300 09 52532545 31 91 1241 8850 5871 2167 03 42 66 72 5586 16 39 3619 10 65 80 06 11 79 63 18 2968 34 75 Résidu en fn de Y prédit 80 60 Résidu en fn de Y prédit 80 60 93 Résidu en fn de Y prédit 100 80 60 93 94 33 08 62 60 95 07 7032 3064 69 59 0282 17 4381 5684 882437 44 83 27 26 03 49 40 61 54 67 92 72 48468573 0922 52792838 77 42 4176 36862135 13 87 29 53 89 45 5547 18 80 71 581005 01 125014 91 16 51 400 156563 23 1957 200 25 39 68 06 78 04 31 74 11 34 66 90 1994 78 2000 57 01 30 46 64 93 32 17 07 82 74 24 90 47 37 78 62 48 54 50 56 13 94 12 49 35 08 2644 43 76 51 92 23 5222 2760 84 1505 59 67 81 04 87 88 61861438 77 06 7240 71 83 53 50 70 2921100 95 150 65 41 45 3973 68 19 25 33 4234 69 16 0379 28 580285 31 89 75 91 09 10 11 36 80 5563 66 18 2003 17 57 01 30 32 46 93 43 24 82 74 13 0862 2664 84 90 48 4756 60 94 15 7059 40 83 22 44 54 38 49 81 5250 373569 75 51 92 88 7627 78 02 6116 45 1207 33 04 50 5871 14 67 95 100 150 200 53 73 28 34 31 77 86 23 038741 5572 89 0579 21 39 85 80 094225 68 1929 65 3610 63 11 9106 18 66 2006 2012 93 2015 2018 20 15 10 5 200 0 -5 -10 -15 -20 0 15 46 35 30 17 74 2456 93 92 82 50 47 57 22 23 43 81 90 75 61 12 87 64 4862340184 77 07 44 94 95 06 038640 3951 715921 2976 8825 14 54 72 05 83 04 364937 68 85 7926 16 50 150 55 4133 58 10 31 100 08 42 27 67 70 52 89 1360 65 38 02 80 09 7345 69 91 18 19 11 63 66 28 10 20 10 250 0 -10 -20 0 40 40 0 0 200 -10 -20 20 0 400 -20 0 -30 -40 -30 -40 -40 -60 94 17 24 62 56 08 32 60 43 4630 59 92 75 0249 64 26 37 82 27 70 07 44 95 83 8881 61 77 79 15 41 231257 01 524785 33 69 037276 84 4822 50 368928 13 54 16 65 200 29 0980 40 42 87 0538 91 06 78 400 86 35 53 4573 19 5871 5590 51 63 10 14 11 25 18 2167 39 34 66 74 04 31 68 94 40 20 0 0 20 0 600 -20 0 75 0862 26 82 17 3230 59 7081566495 02 37 8846 60 33 24 43 49 44 27 4854 6141 72 92 1547 3584 83 22 031628 7369 3642 40 77 0929 38 53 80 52868567 13 07 12 76 79 87 05 18 57 01 50 71 65 8921 20091 06 78 400 55 23 1045 5819 14 11 63 3951 25 31 74 04 34 66 9068 75 600 -20 -40 600 -40 -60 -60 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 103 sur 127 Tableau 28 : Ile-de-France, approche en niveau, régression par rapport au revenu par ménage et à la proportion de logements occupés par leur propriétaire Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= % RP P Filo X3= X4= X5= Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 124 27 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 119 23 117 22 115 22 116 22 123 23 131 28 138 30 147 33 162 36 186 43 214 47 240 50 259 56 261 59 243 57 268 69 292 87 293 90 293 91 290 92 291 96 294 94 302 100 300 102 1,00 40% 96-18 10-16 0,93 m/ REVmontant 7,0 m/ % RP P Filo -45,1 0,93 0,93 0,93 0,95 0,95 0,96 0,96 0,97 0,98 0,98 0,98 0,98 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 1,00 0,99 1,00 1,00 1,00 0,99 1,00 5,9 5,2 4,8 4,5 4,1 4,4 4,7 4,9 5,2 5,8 5,9 5,9 6,3 6,4 6,3 7,1 8,1 7,8 7,6 7,5 7,6 7,4 7,5 7,5 -19,6 -37,7 -26,1 -8,8 -4,5 -5,3 -9,7 -31,4 -5 6 -7 5 -8 6 -7 6 -1 1 6 -1 5 3 -2 0 9 -2 4 3 -3 2 7 -3 5 0 -3 6 3 -3 8 0 -4 0 1 -3 8 3 -4 3 9 -4 4 9 0,97 0,99 4 6,2 7,6 2 0,95 0,90 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 150 100 50 0 1990 -50 5 ##### ##### 6 ##### ##### 0,85 7 ##### ##### 0,80 8 ##### ##### Ne pas effacer cet encadré Nbvar 2 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) 0,90 0,03 7% 8% 0,93 0,01 6% 6% 0,90 0,03 6% 6% 0,92 0,02 6% 6% 0,95 0,00 5% 5% 0,95 0,00 5% 5% 0,96 0,00 5% 5% 0,96 0,00 5% 5% 0,96 0,01 5% 5% 0,95 0,03 4% 5% 0,94 0,03 4% 6% 0,95 0,04 3% 5% 0,96 0,02 3% 5% 0,94 0,04 3% 6% 0,92 0,07 3% 7% 0,85 0,14 3% 10% 0,87 0,12 3% 10% 0,85 0,14 3% 12% 0,85 0,15 2% 13% 0,84 0,15 3% 13% 0,83 0,16 3% 14% 0,83 0,17 3% 15% 0,84 0,16 2% 14% 0,82 0,18 3% 15% 0,82 0,18 3% 16% 3 16 17 0,90 0,07 0,04 0,09 0,84 0,15 0,70 0,03 0,13 0,65 0,75 2000 2010 2020 R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant % RP P Filo % RP P Filo -1% 0% -1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% -1% -2% -2% -1% -3% -4% -7% -7% -10% -10% -11% -11% -12% -11% -13% -13% 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -73 -58 -35 -31 -33 -19 -30 -37 -33 -20 -18 6 19 32 39 60 59 58 70 80 84 88 89 111 108 8,0 8,3 8,0 8,1 9,4 9,4 10,5 10,3 11,7 13,3 12,8 15,1 15,1 18,2 18,0 18,5 16,3 23,3 25,5 22,5 24,1 24,2 26,6 23,3 26,4 1,5 0,8 1,6 1,1 0,4 0,2 0,2 0,4 1,2 2,3 2,5 3,2 2,6 4,4 5,4 8,4 7,1 11,1 12,6 11,5 12,7 13,0 13,7 13,2 14,9 ##### ####### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ####### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ####### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### 1990 2000 2010 -0,05 -0,10 20 0,00 0,00 m/ REVmontant 14 20,5 75,1 10,0 21 16,3 23,2 22 5,8 11,7 8,0 23 ##### ##### 24 ##### ##### 6,0 25 ##### ##### 0% 1990 2000 2010 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 1994 Prixmoymontant 0,95 % RP P Filo -0,07 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0,96 0,95 0,96 0,97 0,97 0,98 0,98 0,98 0,98 0,97 0,97 0,98 0,97 0,96 0,92 0,93 0,92 0,92 0,92 0,91 0,91 0,92 0,90 0,91 -0,08 -0,09 -0,12 -0,13 -0,19 -0,23 -0,23 -0,22 -0,23 -0,23 -0,26 -0,28 -0,27 -0,26 -0,22 -0,26 -0,27 -0,28 -0,28 -0,28 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 Prixmoymontant -0,24 -0,17 -0,27 -0,24 -0,17 -0,20 -0,25 -0,25 -0,31 -0,38 -0,40 -0,43 -0,42 -0,46 -0,50 -0,57 -0,58 -0,61 -0,63 -0,64 -0,64 -0,65 -0,64 -0,66 -0,66 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 96-18 0,95 -0,22 #### #### #### -0,44 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 10-16 0,92 2,0 -0,28 #### 0,0 1990 #### #### -0,63 1,00 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 4,0 28 0,0 26 24 1990 22 -100,0 20 18 16 -200,0 14 12 -300,0 10 8 6 -400,0 4 2 -500,0 0 m/ % RP P Filo 2000 2010 2020 m T -100 m T 20 1 1 1 0 0 0 1990 1 1 1 0 2020 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 Corrélns croisées 1 1 1 m T X2X4 % RP P Filo X2X5 % RP P Filo X3Y X3X4 X3X5 X4Y X4X5 X5Y #### 200 180 160 140 2000 X1X3 X2X4 X4X5 2010 X1X4 X2X5 2020 X1X5 X3X4 0 0 0 1990 X1X2 X2X3 X3X5 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 0 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,93 1994 R²=0,93 200 180 160 140 #REF! #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 300 400 600 2000 R²=0,96 2003 R²=0,98 2006 R²=0,98 2012 R²=1,00 2000 R²=0,96 2003 R²=0,98 78 92 75 78 9275 9491 77 95 93 250 200 150 94 91 77 95 350 300 2006 R²=0,98 600 500 2012 R²=1,00 Y observé en fn du Y prédit 2015 R²=1,00 2015 R²=1,00 600 500 400 300 200 100 0 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=1,00 2018 R²=1,00 120 100 80 60 94 95 91 77 93 120 100 80 75 78 92 92 78 94 91 95 77 93 75 500 75 400 300 200 100 0 92 75 92 78 94 95 91 77 93 75 92 250 200 150 400 300 78 94 91 95 77 93 78 94 95 91 77 93 60 40 20 0 100 50 0 93 200 100 0 40 20 0 100 50 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 100 200 300 0 100 200 300 400 0 200 400 600 0 200 400 600 0 200 400 600 Résidu en fn de Y prédit 20 15 78 10 5 0 0 50 93 77 95 100 94 92 150 75 200 -5 -10 -15 5 Résidu en fn de Y prédit 15 10 Résidu en fn de Y prédit 15 78 10 Résidu en fn de Y prédit 15 Résidu en fn de Y prédit 15 10 Résidu en fn de Y prédit 10 Résidu en fn de Y prédit 15 10 1994 2000 2003 78 94 2006 94 78 2012 94 78 95 77 200 93 2015 95 94 78 2018 95 94 75 78 0 10 5 75 5 93 5 94 100 77 95 91 92 0 150 200 0 -5 -10 -15 100 5 0 75 200 92 300 -5 -10 -15 0 100 95 93 200 92 5 0 300 75 400 -5 -10 -15 0 93 77 95 0 0 400 92 75 600 -5 0 0 50 77 200 93 400 600 0 -5 -5 -10 -15 -20 91 77 200 93 91 400 600 75 77 91 91 -10 91 -15 91 92 -10 -15 92 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 104 sur 127 Tableau 29 : province, approche en niveau, régression de référence Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= % RP P Filo X4= DEPlittoral X5= Dummy 06 83 84 Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 59 13 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 60 13 63 13 64 13 66 13 71 14 78 16 83 17 90 19 98 22 112 27 129 31 143 35 151 37 150 37 140 34 147 36 150 39 148 40 147 39 143 39 143 40 144 40 147 43 146 43 1,00 40% 96-18 10-16 0,76 m/ REVmontant 5,2 m/ Température m/ % RP P Filo m/ DEPlittoral m/ Dummy 06 83 84 1 ,1 -2 2 26 0,57 0,19 12% 15% -4% 0,00 -67 13,2 2,0 0,2 0,9 5,7 0,77 0,80 0,83 0,85 0,85 0,84 0,82 0,82 0,80 0,81 0,84 0,87 0,88 0,88 0,89 0,90 0,91 0,92 0,93 0,93 0,93 0,93 0,92 0,91 5,2 5,1 5,0 4,8 4,8 5,0 5,1 5,6 6,3 7,1 8,0 8,9 9,0 8,4 8,3 8,6 8,5 8,3 8,4 8,4 8,5 8,6 8,9 8,9 1 ,0 -8 2 21 0,61 0,16 11% 14% -3% 0,00 -66 14,3 2,0 0,6 1,4 4,9 2 0,863 0,919 0,95 4 7,2 8,5 5 4,74 6,78 6 -32,36 -82,07 0,85 7 8 3 16 17 20 14 21 22 23 24 25 12,2 42,8 0,56 0,30 0,09 0,16 18,8 0,80 52,5 0,58 0,34 0,70 0,08 0,17 0,65 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -50 -100 -150 -200 -250 2000 2010 2020 0,8 -10 3 20 0,63 0,17 9% 12% -3% 0,00 -62 15,6 1,8 0,8 2,2 5,2 1 ,4 6 3 24 0,60 0,23 9% 13% -4% 0,00 -74 16,3 3,2 0,5 2,3 6,6 1 ,1 6 3 31 0,57 0,27 8% 13% -5% 0,00 -66 16,9 2,4 0,5 2,2 8,7 1 ,3 14 3 31 0,60 0,25 8% 13% -5% 0,00 -73 17,0 2,8 1,2 2,2 8,1 1 ,9 14 3 34 0,57 0,27 9% 14% -5% 0,00 -84 15,8 3,6 1,0 1,9 7,6 2 ,2 31 4 36 0,55 0,27 9% 14% -5% 0,00 -99 14,7 3,7 1,9 1,9 7,2 3 ,0 43 5 36 0,55 0,26 9% 14% -5% 0,00 -127 14,5 4,4 2,3 2,2 6,3 3 ,8 51 6 41 0,52 0,28 10% 16% -5% 0,00 -154 13,3 4,6 2,2 2,2 6,0 5 ,2 20 10 47 0,48 0,33 11% 17% -7% 0,00 -170 12,9 5,4 0,7 3,0 5,8 6 ,5 -16 13 47 0,50 0,35 10% 17% -7% 0,00 -185 14,3 6,3 0,6 3,8 5,5 6 ,4 -42 16 49 0,54 0,32 9% 17% -7% 0,00 -192 15,9 6,0 1,4 4,5 5,6 6 ,5 -58 17 59 0,53 0,35 9% 17% -8% 0,00 -187 16,3 5,9 1,9 4,7 6,5 6 ,5 -51 19 64 0,51 0,38 9% 18% -9% 0,00 -184 16,3 6,1 1,7 5,4 7,3 5 ,9 -36 16 54 0,55 0,34 8% 16% -8% 0,00 -181 18,0 6,4 1,4 5,3 7,1 5 ,5 -50 17 57 0,58 0,32 8% 16% -8% 0,00 -180 18,5 5,7 1,9 5,5 7,2 6 ,3 -6 8 19 61 0,56 0,35 8% 17% -9% 0,00 -185 19,2 6,3 2,4 5,9 7,5 7 ,1 -7 5 19 56 0,57 0,35 8% 18% -10% 0,00 -199 21,3 7,4 2,8 6,2 7,1 7 ,1 -8 1 18 49 0,60 0,33 7% 17% -10% 0,00 -203 23,6 8,1 3,3 6,4 6,9 6 ,9 7 ,2 -9 4 -1 0 6 20 49 0,59 0,34 7% 18% -10% 0,00 -203 23,9 8,0 3,9 6,9 6,9 18 48 0,59 0,34 8% 18% -10% 0,00 -206 24,2 8,3 4,3 6,1 6,8 7 ,4 7 ,9 -9 9 -1 0 5 20 48 0,59 0,34 8% 18% -10% 0,00 -218 23,7 8,1 3,9 6,6 6,5 24 45 0,57 0,35 9% 19% -11% 0,00 -235 21,8 7,7 3,6 6,9 5,4 8 ,3 -9 0 26 41 0,56 0,35 9% 20% -11% 0,00 -252 20,9 7,6 2,9 7,1 4,6 0,90 Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) 0,75 Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. Dummy 06 83 84 1990 2000 2010 -0,07 -0,10 0,00 0,00 m/ REVmontant -154,1 -199,3 10,0 17,7 22,1 5,4 7,4 8,0 1,9 3,2 4,1 6,2 6,0 6,5 7,0 0% 1990 2000 2010 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température Prixmoymontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant % RP P Filo 1994 0,75 -0,03 0,03 0,03 0,09 0,27 -0,16 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0,78 0,79 0,77 0,76 0,77 0,75 0,74 0,74 0,72 0,69 0,71 0,74 0,73 0,71 0,74 0,76 0,75 0,76 0,77 0,77 0,77 0,77 0,75 0,75 -0,04 -0,06 -0,07 -0,08 -0,06 -0,04 -0,02 0,00 0,01 0,03 0,05 0,07 0,07 0,06 0,07 0,08 0,06 0,04 0,04 0,03 0,03 0,02 0,02 0,01 0,04 0,05 0,05 0,05 0,04 0,03 0,02 0,00 0,00 0,00 -0,01 -0,02 -0,01 -0,02 -0,04 -0,05 -0,05 -0,04 -0,05 -0,04 -0,04 -0,04 -0,04 -0,03 0,01 0,00 0,00 0,00 0,01 0,03 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,09 0,08 0,08 0,09 0,08 0,07 0,06 0,06 0,06 0,06 0,05 0,05 0,05 0,07 0,06 0,05 0,05 0,07 0,09 0,10 0,12 0,12 0,13 0,14 0,15 0,15 0,15 0,15 0,16 0,15 0,14 0,13 0,12 0,12 0,11 0,10 0,09 0,24 0,23 0,29 0,27 0,29 0,34 0,36 0,40 0,43 0,49 0,53 0,52 0,52 0,53 0,52 0,50 0,51 0,51 0,50 0,49 0,49 0,49 0,49 0,49 -0,17 -0,17 -0,18 -0,18 -0,19 -0,19 -0,20 -0,20 -0,21 -0,21 -0,21 -0,22 -0,23 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 -0,24 0,35 0,40 -0,09 -0,13 -0,29 0,24 0,18 0,54 #### 0,35 0,40 -0,05 -0,14 -0,28 0,25 0,18 0,53 #### 250 27 28 29 30 31 32 33 96-18 10-16 0,75 0,76 2,0 0,01 0,04 -0,01 -0,04 0,0 1990 0,05 0,06 0,11 0,13 0,43 0,50 1,00 -0,21 -0,24 4,0 26 10,0 24 22 20 8,0 18 16 6,0 14 12 10 4,0 8 6 2,0 4 2 0,0 0 m/ Température 2020 m T -300 m/ % RP P Filo 100 50 0 1990 -50 -100 -150 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2000 2010 2020 1990 2000 2010 2020 m T 20 18 16 14 12 2020 10 8 6 4 2 0 m T m T Corrélns croisées m/ DEPlittoral 30 25 20 m/ Dummy 06 83 84 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 70 60 50 40 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température % RP P Filo X3X4 % RP P Filo X3X5 % RP P Filo DEPlittoral X4X5 DEPlittoral Dummy 06 83 84 140 120 DEPlittoral 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 Dummy 06 83 84 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 Prixmoymontant -0,12 -0,12 -0,12 -0,08 -0,10 -0,07 DEPlittoral -0,11 -0,12 -0,12 -0,12 -0,13 -0,13 Dummy 06 83 84 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 Prixmoymontant 0,18 0,19 0,21 0,23 0,22 0,23 Dummy 06 83 84 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 Prixmoymontant 0,48 0,43 0,42 0,47 0,53 0,51 #### #REF! #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 160 2000 R²=0,84 1994 R²=0,76 1994 R²=0,76 06 83 140 120 2000 R²=0,84 06 83 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,04 -0,05 -0,14 -0,21 -0,24 -0,14 -0,15 -0,15 -0,16 -0,17 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 -0,28 0,27 0,28 0,35 0,39 0,41 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 0,51 0,52 0,54 0,53 0,53 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2003 R²=0,80 0,35 0,40 -0,27 -0,18 -0,28 0,41 0,18 0,56 #### 0,35 0,40 -0,27 -0,19 -0,28 0,43 0,18 0,58 #### 350 300 2003 R²=0,80 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 -0,27 -0,29 -0,31 -0,31 -0,32 -0,19 -0,20 -0,21 -0,21 -0,22 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 0,42 0,42 0,42 0,42 0,41 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18 0,55 0,55 0,55 0,53 0,51 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2006 R²=0,87 0,35 0,40 -0,33 -0,23 -0,29 0,43 0,18 0,50 #### 0,35 0,40 -0,34 -0,23 -0,29 0,40 0,18 0,50 #### 350 300 2006 R²=0,87 83 06 0,35 0,35 0,35 34 0,35 0,35 0,50 0,40 0,40 0,40 35 0,40 0,40 -0,33 -0,33 -0,32 36 -0,21 -0,32 0,00 1990 2000 2010 2020 -0,24 -0,24 -0,25 37 -0,17 -0,22 -0,29 -0,29 -0,29 38 -0,29 -0,29 -0,50 0,42 0,44 0,46 39 0,34 0,42 X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2X3 X2X4 X2X5 X3X4 0,18 0,18 0,18 40 0,18 0,18 -1,00 X3X5 X4X5 0,49 0,46 0,44 41 0,51 0,52 #### #### #### Y observé en fn du Y prédit Y observé en fn du Y prédit 350 2012 R²=0,92 2015 R²=0,93 15 10 5 0 1990 30 20 10 0 1990 2000 2010 2020 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 2012 R²=0,92 83 74 2015 R²=0,93 350 300 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,91 2018 R²=0,91 33 6913 200 06 300 100 80 74 67 68 84 60 35 69 01 31 64 21 53 9033 301438 51 44 5640 45 577613 32172527 37 34 59 468773 28 41 54 39 2486 04 26 2289 8249 72 29 81 502 05 07 10 42 4785 680 88 7163 6102 16 15 0365 79 55 1270 36 430818 4858 09 52 19 66 23 11 100 80 60 60 40 40 20 0 84 74 01 67 6460 13 4468 51 69 57 35 27 31 3738 17 21 30 4033 90 28 56 45 26 0714 76 4649 8259 25 3254 34 2273 62 41 47 29 2472 81 86 5010 87 39 0489 71 88 85 53 16 0542 70 080263 5279 121980 43 65 486118 66 55 1536 03 11 58 23 09 250 150 84 74 01 13 69 64 17 38 44 304060 33 67 57563568 32 51 31 46 2645 37 82347 90 2 245921 49 28 22 73 4785 81 14 6276 5441 07 50 25 7080 72 0463 86 39 79 43 8816 5329 085589 71 87 42 19 65 12 10 5202 05 156166 11 48 58 18 03 09 36 23 83 06 250 200 150 250 200 13 69 33 6484 4401 73 17 60 31 67 3038 2635 56 34 3740 5914 28 85 05 5168 21 8127 57 4945 8276 66 32 25 6229 4604 54 07 41 22 2480 50 11 47 7263 39 42 86 90 16 0289 70 10 87 48 79 43 53 0971 08 12 18 88 65 61 19 36 15 55 03 52 58 23 06 74 83 250 200 150 74 83 06 200 100 150 100 20 0 50 74 84 13 01 1764 60 69 44 4033 563831 73 30 3227 35 26 67 28 51 8237 34 0785 465914 4945 22 24 76 68 81 21 62 29 47 66 57 04 54 25 05 41 89 90 50 80 0210 11 72 42 19 87 71 65 43 5363 79 488816 7086 0939 1512 0861 55 03 36 5818 52 23 100 50 0 13 69 84 33 01 17 64 44 60 3073 31 5667 34 2638 3714 59 35 51 27 328540 07 66 68 57 62 76 46 25 05 28 244945 82 21 80 22 81 29 54 04 41 63 50 90 11 72 89 42 16 39 65 79 19 0247 43 53 081210 6186 7071 88 09 4887 55 03 15 36 52 18 58 23 150 100 100 50 0 50 0 0 50 0 64 44 84 17 01 40 73 31 6035 38 56 306734 26 59 37 85 51 0745 68 27 14 6228 66 21 4976 57 25 82 63 05 8129 3204 54 80 22 2439 46 47 72 41 42 50 71 86 53 79 11 16 0289 90 4310 7012 09 085519 8887 6165 4818 03 36 52 58 15 23 0 50 100 150 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 0 100 200 300 400 Résidu en fn de Y prédit 30 Résidu en fn de Y prédit 25 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 32 Résidu en fn de Y prédit 40 30 20 10 0 0 400 -10 Résidu en fn de Y prédit 30 20 10 Résidu en fn de Y prédit 60 40 20 33 69 0730 64 08 6259 17 60 43 70 82 73 02 49 88 32 264084 48 24 3756 44 83 27 09 05 03 81 38 61 54 67 13 46 42 85 5287 28 35 10 51 72 65 76 3689 22 74 5818716314 01 124721 5541 45 31 1008604 300 15 7980 23 5350 200 16 57 25 19 29 68 34 06 39 11 66 90 1994 74 35 30 56 15 4617 24 57 82 90 01 50 64 47 21 68 22 4361 51 67 06 87 81 44 48 0734 0525 0414 40 3976 23 12 71 5933 69 54 6241 31 84 03 863738 60 83 8873 45 72 26 49 29 5010 27 100 42 3685 13 16 5802 79 65 55 08 89 70 0980 5218 19 63 28 11 66 53 32 2000 57 01 46 64 30 32 17 07 82 48 24 90 47 37 74 62 50 56 12 54 35 08 49 44 26 13 23 43 22 2760 84 05 76 1552 59 51 67 04 87 88 61811438 06 72 71 40 86 53 65 41 45 50 70 2921100 83 150 3973 19 25 33 4234 68 0379 31 580285 28 69 16 89 09 10 11 36 80 66 55 18 63 2003 30 17 57 01 43 46 32 24 82 64 74 13 480862 84 90 15 4726 56 40 83 543738 22 69 5049 44 527059 35 81 60 04 51 07 88 76 27 12 61 73 33 02 05 1634 50 58 71 1445 100 150 23 87 53 67 86 0942 412831 0319 85 5589 72 39 65 80 25 117921 68 36 10 29 63 18 66 2006 17 2012 17 24 3060 32 62 08 4637 56 43 26 69 59 64 49 27 02 05 44 48 82 73 01 07 57 83 88 81 61 13 74 70 38 33 15 12 2303 47 76 52 41 51 84 54 65 0972 28 200 06 90 10079 8567 300 22 42 50 19 45 89 367180 40 86 25 35 16 21 5887 63 14 5311 34 04 5510 29 39 18 66 31 2015 30 08 62 3717 69 81 26 64 5960 32 73 33 82 48 46 70 43 88 240556 44 02 49 27 13 83 61 54 67 84 09 15 41 38 01 47 74 42 03 72 76 12 07 3665 28 06 1008657 40 300 5287228535 200 80 53 21 16 71 51 89 45 23 18 50 14 1029 7911 31 58 63 34 55 04 19 25 39 66 90 68 2018 25 20 15 10 5 0 -5 0 -10 -15 -20 -25 20 15 10 5 0 150 -5 -10 -15 -20 0 10 0 200 0 -10 -20 -30 20 10 200 250 0 -10 06 -20 0 74 46 48 24 5660 64 82 01 43 62 83 30 02 07 15 57 26 08 47 27 81 73 13 59 49 40 84 3738 22 44 23 54 28 69 05 85 70 04 61 0989 52 53 51 200 12 41 10071 76 3533 300 5887 66 8890 03 50 14 25 5516 42 3619 21 72 86 65 45 31 39 10 11 8 79 0 67 06 18 29 63 68 34 0 0 400 -10 -20 0 400 -20 -40 0 400 -20 -30 -40 -30 -40 68 -30 -40 -60 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 105 sur 127 Tableau 30 : 30 départements les plus urbains, approche en niveau, régression de référence Log de Y et X1? non Y= Prixmoymontant X1= REVmontant X2= Température X3= % RP P Filo X4= DEPlittoral X5= Dummy 06 83 84 Ymoy non pondéré Ecart type Ym R² 1994 81 31 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 80 28 82 26 83 24 85 24 91 25 98 28 104 29 112 31 122 35 140 42 162 49 181 54 193 60 194 63 180 57 193 67 202 79 203 81 202 80 199 81 199 82 201 83 206 87 205 87 1,00 40% 96-18 10-16 0,97 m/ REVmontant 7,1 m/ Température m/ % RP P Filo m/ DEPlittoral m/ Dummy 06 83 84 -1,0 -4 3 3 28 0,91 0,07 7% 12% -5% 0,00 -66 25,6 1,2 2,3 1,0 5,7 0,97 0,97 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,95 0,93 0,95 0,96 0,95 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,95 0,94 0,94 6,4 5,9 5,3 5,1 4,7 4,8 5,0 5,3 5,8 6,6 7,2 7,5 7,9 7,9 7,6 8,5 9,7 9,4 9,2 9,2 9,2 9,2 9,4 9,3 -0,5 -18 1 31 0,89 0,08 6% 12% -5% 0,00 -71 24,3 0,6 1,0 0,5 6,8 2 0,958 0,960 0,95 4 7,3 9,2 5 1,53 1,89 6 ##### ##### 0,85 7 8 3 16 17 20 14 21 22 23 24 25 14,1 43,2 0,79 0,17 0,08 0,16 -0,08 0,00 -67,8 19,0 0,8 2,4 2,0 4,9 21,9 0,80 47,3 0,78 0,18 0,70 0,09 0,19 0,65 R² 35% 30% 25% 20% 15% 10% Erreur moyenne de prévision EMP EMP(Y;X1) C 0 1990 -20 -40 -60 2000 2010 2020 -0,5 -25 3 27 0,88 0,09 6% 11% -5% 0,00 -56 22,1 0,6 1,4 0,9 6,1 0,0 -14 2 29 0,85 0,11 6% 12% -5% 0,00 -54 20,2 0,0 0,8 0,6 6,2 0,1 -1 2 32 0,84 0,13 6% 12% -6% 0,00 -56 21,0 0,1 0,1 0,9 7,1 -0,4 3 3 35 0,83 0,13 6% 12% -6% 0,00 -43 20,5 0,5 0,2 1,2 7,3 -0,3 6 5 38 0,83 0,14 6% 12% -6% 0,00 -45 21,5 0,4 0,3 1,7 7,6 -0,4 3 7 38 0,82 0,14 6% 12% -6% 0,00 -51 20,0 0,4 0,1 2,1 6,6 -0,3 -9 9 37 0,81 0,14 7% 12% -5% 0,00 -52 17,7 0,2 0,3 2,2 5,5 0,6 -22 10 39 0,79 0,14 8% 13% -5% 0,00 -66 15,6 0,3 0,6 1,9 4,4 2,4 -38 14 46 0,74 0,21 7% 16% -8% 0,00 -98 17,8 1,5 1,0 2,5 5,2 4 ,0 -50 15 50 0,73 0,23 7% 16% -9% 0,00 -117 18,9 2,3 1,3 2,7 5,2 4 ,6 -49 17 57 0,72 0,23 7% 16% -9% 0,00 -123 17,6 2,2 1,0 2,4 5,0 4,1 3,3 1,9 1,4 1,1 1,2 1,6 2,2 2,5 3,3 3,6 3,8 -86 -1 2 5 -1 7 4 -2 0 6 -2 8 4 -3 1 8 -3 2 4 -3 3 1 -3 5 0 -3 2 9 -3 6 6 -3 7 2 18 68 0,72 0,24 7% 17% -10% 0,00 -110 18,1 1,9 1,7 2,5 5,7 20 73 0,71 0,25 7% 18% -11% 0,00 -90 19,0 1,5 2,5 2,8 6,2 18 57 0,73 0,23 7% 17% -10% 0,00 -45 18,5 0,9 3,8 2,8 5,3 19 60 0,77 0,19 8% 17% -9% 0,00 -49 17,8 0,6 3,6 2,4 4,5 24 55 0,79 0,17 8% 18% -10% 0,00 -61 19,3 0,4 4,6 2,8 3,8 25 49 0,79 0,18 8% 19% -10% 0,00 -50 19,4 0,4 5,1 2,8 3,4 22 43 0,80 0,17 8% 18% -10% 0,00 -49 19,0 0,6 5,1 2,5 2,9 22 44 0,79 0,17 9% 19% -10% 0,00 -59 18,0 0,8 4,9 2,3 2,8 21 40 0,79 0,17 9% 19% -10% 0,00 -56 18,0 0,9 5,2 2,2 2,6 22 39 0,78 0,17 10% 20% -10% 0,00 -79 16,6 1,0 4,5 2,1 2,3 25 35 0,76 0,18 11% 21% -10% 0,00 -74 14,9 1,0 4,3 2,1 1,8 26 28 0,76 0,18 11% 21% -10% 0,00 -73 14,3 1,0 4,2 2,2 1,4 0,90 -80 -100 -120 2000 2010 2020 m T Ne pas effacer cet encadré Nbvar 5 Ybis Prixmoymontant X1bis REVmontant R²( Y, X1) Gain de R² =R²- R²(Y;X1) 0,75 Ecart type résidu rel (Ecart type résidu rel (Y;X1)) R² R²( Y, X1) 5% 2020 m T Gain d'écart type résidu rel / (Y;X1) Test deFischer C T Stud. REVmontant T Stud. Température T Stud. % RP P Filo Y= m1*X1 + m2*X2 +m3*X3 +m4*X4 +m5*X5 +C DEPlittoral T Stud. T Stud. Dummy 06 83 84 1990 2000 2010 -0,10 0,00 m/ REVmontant -57,5 12,0 18,3 0,7 10,0 4,7 8,0 2,4 3,2 6,0 0% 1990 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 -1,01990 -2,0 -140 X1Y X1X2 X1X3 X1X4 X1X5 X2Y X2X3 Corrélations croisées REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant REVmontant Température Température Prixmoymontant Température % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant % RP P Filo DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant DEPlittoral Dummy 06 83 84 Prixmoymontant Dummy 06 83 84 Prixmoymontant 1994 0,95 -0,17 -0,19 -0,44 -0,10 -0,04 -0,47 1995 0,94 -0,18 -0,19 -0,46 -0,12 -0,03 -0,47 1996 0,94 -0,19 -0,20 -0,47 -0,13 -0,02 -0,47 1997 0,92 -0,19 -0,21 -0,46 -0,13 0,02 -0,47 1998 0,91 -0,19 -0,22 -0,45 -0,13 0,03 -0,47 1999 0,91 -0,17 -0,25 -0,44 -0,11 0,03 -0,47 2000 0,91 -0,15 -0,27 -0,42 -0,09 0,07 -0,48 0,58 0,52 -0,37 -0,11 -0,32 -0,20 0,38 0,28 #### 2001 0,91 -0,14 -0,27 -0,41 -0,08 0,08 -0,48 0,58 0,52 -0,36 -0,11 -0,31 -0,18 0,38 0,28 #### 250 2002 0,90 -0,12 -0,26 -0,40 -0,07 0,12 -0,48 2003 0,89 -0,11 -0,26 -0,40 -0,07 0,16 -0,48 2004 0,86 -0,10 -0,26 -0,39 -0,06 0,27 -0,48 2005 0,85 -0,09 -0,27 -0,38 -0,05 0,32 -0,49 2006 0,85 -0,07 -0,29 -0,36 -0,05 0,34 -0,49 2007 0,85 -0,07 -0,28 -0,36 -0,04 0,34 -0,50 0,58 0,52 -0,51 -0,17 -0,29 0,02 0,38 0,39 #### 2008 0,84 -0,07 -0,29 -0,35 -0,04 0,34 -0,50 0,58 0,52 -0,54 -0,17 -0,29 0,03 0,38 0,40 #### 400 350 300 2009 0,85 -0,06 -0,28 -0,35 -0,04 0,32 -0,51 2010 0,88 -0,05 -0,30 -0,35 -0,03 0,29 -0,51 2011 0,89 -0,06 -0,29 -0,35 -0,04 0,26 -0,51 2012 0,89 -0,07 -0,29 -0,36 -0,04 0,26 -0,51 2013 0,89 -0,08 -0,29 -0,36 -0,04 0,24 -0,51 2014 0,89 -0,08 -0,30 -0,37 -0,05 0,25 -0,51 0,58 0,52 -0,60 -0,20 -0,28 -0,06 0,38 0,24 #### 2015 0,89 -0,09 -0,31 -0,37 -0,05 0,25 -0,51 0,58 0,52 -0,61 -0,20 -0,27 -0,06 0,38 0,23 #### 600 500 2016 0,88 -0,09 -0,31 -0,37 -0,06 0,25 -0,51 2017 0,87 -0,10 -0,31 -0,37 -0,06 0,26 -0,51 2018 0,87 -0,10 -0,31 -0,37 -0,07 0,25 -0,51 27 28 29 30 31 32 33 96-18 0,89 -0,11 -0,27 -0,39 -0,07 0,19 -0,49 10-16 0,89 -0,08 -0,30 -0,36 -0,04 0,26 -0,51 0,58 0,52 -0,59 -0,19 -0,28 -0,05 0,38 0,26 4,0 2,0 0,0 1990 2000 2010 2020 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 m/ Température m/ % RP P Filo 100 0 1990 -100 -200 -300 -400 2000 2010 20 18 16 14 12 10 8 6 2020 4 2 0 m T m T 20 18 16 12 10 8 6 4 2 0 m T 2000 2010 2020 14 1,00 0,50 0,00 1990 -0,50 -1,00 Corrélns croisées m/ DEPlittoral 30 25 20 m/ Dummy 06 83 84 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 80 60 40 20 X3Y X4Y X5Y X2X4 Température X2X5 Température % RP P Filo X3X4 % RP P Filo X3X5 % RP P Filo DEPlittoral X4X5 DEPlittoral Dummy 06 83 84 200 180 160 140 Y observé en fn du Y prédit 1994 R²=0,97 1994 R²=0,97 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 -0,33 -0,31 -0,34 -0,34 -0,33 -0,34 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,34 -0,34 -0,33 -0,33 -0,33 -0,32 -0,32 -0,33 -0,32 -0,29 -0,26 -0,25 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,14 0,17 0,17 0,20 0,23 0,25 #### #REF! #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 200 2000 R²=0,96 180 160 140 2000 R²=0,96 06 94 91 83 95 5168 5713 69 9344 45 3733 9031 76 54 21 25 34 6259 87 42 66 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 -0,38 -0,40 -0,45 -0,48 -0,49 -0,12 -0,12 -0,14 -0,15 -0,16 -0,30 -0,29 -0,29 -0,29 -0,29 -0,14 -0,12 -0,04 0,00 0,01 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,29 0,29 0,35 0,36 0,37 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2003 R²=0,93 2003 R²=0,93 83 94 06 13 95 91 69 44 33 31 68 57 45 9351 37 90 34 21 6259 5476 25 87 42 66 0,58 0,58 0,58 0,58 0,58 0,52 0,52 0,52 0,52 0,52 -0,56 -0,56 -0,57 -0,59 -0,59 -0,18 -0,18 -0,19 -0,19 -0,20 -0,29 -0,29 -0,29 -0,28 -0,28 0,01 -0,02 -0,04 -0,05 -0,07 0,38 0,38 0,38 0,38 0,38 0,36 0,33 0,28 0,26 0,24 #### #### #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2006 R²=0,95 2006 R²=0,95 0,58 0,58 0,58 34 0,58 0,52 0,52 0,52 35 0,52 -0,61 -0,62 -0,62 36 -0,48 -0,20 -0,20 -0,21 37 -0,15 -0,27 -0,27 -0,27 38 -0,30 -0,06 -0,04 -0,04 39 -0,11 0,38 0,38 0,38 40 0,38 0,22 0,21 0,19 41 0,27 #### #### #### Y observé en fn du Y prédit 2012 R²=0,96 15 2000 X1X3 X2X4 X4X5 2010 X1X4 X2X5 2020 X1X5 X3X4 10 5 0 1990 X1X2 X2X3 X3X5 2000 2010 2020 0 1990 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2000 2010 2020 600 500 2012 R²=0,96 Y observé en fn du Y prédit 2015 R²=0,96 2015 R²=0,96 600 500 400 300 200 100 0 Y observé en fn du Y prédit 2018 R²=0,94 2018 R²=0,94 78 92 75 78 9275 200 78 92 75 120 100 80 60 40 20 0 94 95 91 06 83 93 68 69 31 21 33 9045 51 44 5713 37 34 76 25 54 8759 42 62 66 120 100 80 150 250 200 150 100 60 40 20 0 50 100 50 94 95 13 91 69 33 31 93 44 51 37 34 5968 45 21 62 66 57 76 54 25 90 42 87 92 78 8306 75 75 400 300 200 100 0 92 400 300 78 9406 83 95 91 13 69 9333 44 31 37 51 59 34 21 45 57 68 66 6290 5476 4225 87 92 75 75 92 94 83 06 33 69 13 91 9395 44 31 34 59 3751 68 62 76 21 45 57 25 54 66 42 87 90 78 94 06 83 91 95 13 69 9333 44 31 37 51 5934 45 5776 626668 25 21 54 90 42 87 78 200 100 0 0 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 0 200 400 600 0 200 400 600 0 200 400 600 Résidu en fn de Y prédit 20 15 78 10 34 93 57 87 44 90 06 21 33 62 3731 13 94 25 5451 83 95 50 59 100 42 76 45 68 66 69 10 Résidu en fn de Y prédit 20 15 Résidu en fn de Y prédit 30 20 Résidu en fn de Y prédit 40 30 20 93 94 13 95 83 5737 44 62 69 59 78 92 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 20 10 0 0 93 Résidu en fn de Y prédit 50 40 30 20 10 Résidu en fn de Y prédit 60 40 20 1994 2000 57 93 13 2003 57 13 83 94 37 44 69 62 90 54 33 59 31 95 45 34 51 100 150 87 76 42 21 68 9106 25 2006 2012 94 37 95 62 44 57 59 13 83 78 33 91 69 87 45 42 54 200 06 25 21 31 9076 6634 51 68 2015 93 37 95 94 44 62 33 59 13 83 91 78 54 8757 69 42 45 21 200 06 31 25 76 34 51 668 6 90 2018 93 33 94 95 37 44 83 62 69 59 13 91 4221 45 8754 78 57 200 25 31 68 06 76 51 34 5 0 5 92 150 75 200 -5 0 0 0 -5 78 94 37 44 90 92 06 54 62 34 51 31 83 50 875933 95 150 76 100 69 4568 21 75 664225 91 10 0 0 200 -10 -20 -30 50 93 78 75 92 200 250 10 0 0 75 400 92 600 -20 -40 0 75 400 92 600 0 -10 54 51 33 91 100 66 31 200 9021 45 25 87 76 42 300 06 75 400 -10 -20 -30 -40 -50 92 400 75 0 600 -10 -20 -30 -40 -50 0 66 90 -10 -15 91 -10 -15 66 -20 -30 68 34 -60 -80 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 106 sur 127 C. Approche en variation a) Ile-de-France et province En Ile-de-France, les régressions par rapport à chacun des trois régresseurs de la régression de référence considérés isolément (Tableau 31, Tableau 32 et Tableau 33) conduisent à des coefficients de détermination R² élevés, et à des pentes significatives. Les coefficients de détermination de la régression de référence sont très élevés, mais les pentes des régresseurs sont peu significatives et ces derniers sont très colinéaires (Tableau 34), en raison de la structure concentrique de la région, qui rend tous ces résultats difficiles à interpréter. Sur les seuls départements de province, l'exclusion des départements d'Ile-de-France, où le prix avait évolué de manière spécifique avant 2000, améliore les résultats de la régression de référence sur les sous-périodes qui commencent avant cette année. Les coefficients des régresseurs prennent des valeurs voisines de celles constatées sur l'ensemble de la France (Tableau 35). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 107 sur 127 Tableau 31: Ile-de-France, approche en variation, régression par rapport à la seule variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,70 0,56 0,15 0,21 0,32 0,73 0,65 0,43 0,04 0,33 0,77 0,83 0,87 0,74 0,43 R² 0,68 0,45 0,91 0,98 0,88 0,48 0,13 0,67 0,96 0,83 0,27 0,74 0,98 0,79 0,08 0,98 0,48 0,00 1,3% 0,7% 0,5% 0,3% 0,2% 0,3% 0,00 0,3% 0,19 0,31 0,5% 1,6% 0,9% 0,2% 0,3% 0,4% 0,5% 0,8% Ecart type résidu 0,6% 0,6% 0,3% 0,2% 0,3% 0,8% 1,4% 0,5% 0,2% 0,4% 0,9% 0,8% 0,3% 0,3% 0,7% 1,0% 0,4% 1,4% 1,4% 0,8% 1,3% 2018 -2% 1% 3% 6% 5% 5% 4% 4% 5% 6% 9% 7% 6% 5% 5% C 8% 11% 7% 6% 5% 5% 14% 7% 6% 4% 4% 1% 2% 1% 2% 4% 2% 2% -2% 0% 1994 0,01 0,02 0,40 0,27 0,14 0,00 0,01 0,06 1997 0,78 0,13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,07 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,01 0,05 0,00 0,00 0,00 0,04 0,44 0,01 0,00 0,00 0,19 0,00 0,00 0,00 0,60 0,00 0,04 0,99 1,00 0,32 0,15 2% 3,19 1,41 0,40 0,32 -0,38 -1,19 -1,20 -1,35 1994 3,8 2,7 1,0 1,3 1,7 4,0 3,3 2,1 -0,71 -1,38 -1,06 -1,94 -2,76 -2,66 -2,40 1997 0,5 1,7 4,5 5,5 6,3 4,1 2,1 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -1,67 -1,37 -2,40 -3,19 -3,17 -2,75 -1,55 -2,66 -3,73 -3,68 -2,31 -4,71 -5,51 -5,30 -5,86 -4,25 -1,94 0,16 2009 2012 0,00 0,79 2012 2015 1,34 2015 2018 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 3,6 2,2 7,7 17,9 6,6 2,3 1,0 3,5 12,0 5,5 1,5 4,2 15,4 4,7 0,7 18,2 2,3 0,1 0,0 1,2 1,6 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 10% 10% 93 75 5% 75 75 94 92 93 R² = 0,88 5% 95 77 91 94 92 R² = 0,91 94 93 92 R² = 0,79 78 78 91 95 5% 77 8 7 91 95 0% 77 -5% 0% 5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 108 sur 127 Tableau 32: Ile-de-France, approche en variation, régression par rapport à la seule variation du chômage LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= EXP(Chômage) Année de fin de période 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,05 0,49 0,07 0,36 0,12 0,79 0,79 0,94 0,25 0,41 0,25 0,37 0,81 0,86 0,89 R² 0,07 0,23 0,68 0,80 0,74 0,95 0,20 0,41 0,67 0,58 0,88 0,46 0,92 0,78 0,97 0,26 0,35 0,69 2,3% 0,7% 0,5% 0,3% 0,3% 0,3% 0,14 0,2% 0,82 0,17 0,2% 1,4% 0,9% 0,4% 0,6% 0,5% 0,4% 0,3% Ecart type résidu 1,0% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 0,2% 1,4% 0,7% 0,7% 0,6% 0,4% 1,2% 0,6% 2,1% 0,7% 1,1% 0,3% 0,3% 0,8% 0,4% 1,4% 2018 -4% -3% 3% 7% 4% 4% 4% 3% 10% 9% 8% 6% 5% 5% 3% C 9% 12% 8% 8% 7% 5% 14% 7% 7% 5% 4% -1% 4% 3% 2% 7% 3% 3% -2% 0% 1994 0,76 0,04 0,66 0,10 0,50 0,00 0,00 0,00 1997 0,21 0,07 0,21 0,10 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,66 0,25 0,01 0,00 0,00 0,00 0,29 0,07 0,01 0,02 0,00 0,05 0,00 0,00 0,00 0,20 0,11 0,01 0,42 0,00 0,35 0% 4,4 m/ EXP(Chômage) -12,0 7,9 -4,8 10,3 -2,9 9,3 -6,8 -5,4 5,3 -2,6 -8,8 -8,2 -5,2 -9,5 -13,6 -25,9 -15,9 -11,3 -26,7 -9,2 -10,6 -20,9 -12,9 -8,6 -16,4 -7,1 -1,4 -15,1 -22,6 -16,9 -13,6 -22,6 -17,0 -13,4 1994 0,5 2,4 0,7 1,9 0,9 4,7 4,7 10,1 1997 1,4 2,1 1,4 1,9 5,0 6,0 7,1 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 -6,2 2015 2018 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. EXP(Chômage) 0,7 1,3 3,5 5,0 4,1 10,3 1,2 2,1 3,5 2,9 6,5 2,3 8,1 4,6 13,2 1,5 1,8 3,6 1,0 5,3 1,1 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 10% 10% 75 93 5% R² = 0,74 75 93 92 94 95 91 77 78 95 77 91 94 92 78 R² = 0,78 92 93 94 75 R² = 0,68 95 78 9177 5% 5% -5% 0% 0% 5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 109 sur 127 Tableau 33: Ile-de-France, approche en variation, régression par rapport à la seule proportion de logements occupés par leur propriétaire LN(Y) / t = m1*X1 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1 niv= % RP P Filo Année 1994 2008 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 72457 -58006 0 0 0 20474 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 19653 -71980 -85955 19858 -41162 -32740 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,96 0,62 0,18 0,47 0,20 0,69 0,74 0,78 0,15 0,49 0,81 0,86 0,86 0,87 0,87 R² 0,88 0,19 0,76 0,94 0,96 0,95 0,02 0,52 0,93 0,95 0,94 0,84 0,82 0,84 0,85 0,78 0,82 0,83 0,5% 0,6% 0,5% 0,2% 0,3% 0,3% 0,77 0,3% 0,89 0,83 0,3% 1,5% 0,8% 0,2% 0,3% 0,4% 0,3% 0,4% Ecart type résidu 0,4% 0,8% 0,4% 0,3% 0,2% 0,2% 1,5% 0,6% 0,3% 0,2% 0,3% 0,7% 0,9% 0,6% 0,6% -13% -3% 2% 5% 5% 1,2% 7% 0,6% 0,2% 6% 0,6% 0,3% 0,6% 2018 6% 8% 10% 11% 10% 11% 9% 9% C 12% 13% 10% 11% 9% 9% 13% 10% 11% 8% 8% 6% 10% 7% 7% 14% 7% 7% -1% 4% 1994 0,00 0,01 0,35 0,05 0,29 0,01 0,00 0,00 1997 0,40 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,31 0,00 0,00 0,00 0,00 0,87 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 8% 0,20 0,07 0,02 0,02 -0,01 -0,04 -0,04 -0,05 1994 11,5 3,1 1,1 2,3 1,2 3,6 4,1 4,6 -0,06 -0,07 -0,04 -0,06 -0,09 -0,08 -0,09 1997 1,0 2,4 5,0 6,0 6,0 6,4 6,3 m/ % RP P Filo 2008 -0,09 -0,03 -0,07 -0,10 -0,09 -0,09 0,02 -0,06 -0,10 -0,08 -0,09 -0,14 -0,17 -0,20 -0,12 -0,11 -0,03 -0,12 -0,12 -0,08 -0,12 2012 2015 2009 -11203 -64734 -66976 -57487 -135448 2012 -41903 -90867 -99082 -103458 -165424 -195400 2015 -40072 -80570 -85083 -84865 -119979 -112244 -29088 2018 -50524 -86731 -91518 -92631 -120907 -116060 -76390 ##### Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. % RP P Filo 2008 2000 6,5 1,2 4,3 10,1 11,5 10,4 0,4 2,6 8,8 10,6 9,6 2003 2006 2009 2012 2015 5,5 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 5,7 5,3 5,7 5,7 4,7 5,2 5,4 4,4 6,9 10% 10% 93 75 95 75 93 94 92 95 91 77 78 94 92 5% 75 77 91 78 94 92 93 5% 5% -5% 91 0% 77 0% 78 95 R² = 0,84 5% R² = 0,96 R² = 0,76 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 110 sur 127 Tableau 34 : Ile-de-France, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,99 0,75 0,19 0,85 0,56 0,93 0,96 0,95 1994 0,29 0,73 0,84 0,94 0,88 0,94 0,96 1997 R² 0,88 0,63 0,94 0,98 0,96 0,97 0,80 0,72 0,96 0,95 0,97 0,96 0,99 0,99 0,98 1,00 0,99 0,99 0,2% 0,6% 0,6% 0,2% 0,2% 0,2% 0,78 0,1% 0,99 0,99 0,2% 2012 2015 1994 1,7% 0,7% 0,3% 0,2% 0,5% 0,3% 0,2% 1997 Ecart type résidu 0,4% 0,6% 0,3% 0,2% 0,2% 0,2% 0,8% 0,6% 0,3% 0,3% 0,2% 0,4% 0,3% 0,1% 0,2% -14% -4% 2% 1% 5% 0,1% 0% 0,2% 0,2% 0% 0,2% 0,1% 0,2% 2018 3% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 13% 9% 10% 8% 6% 7% 9% 1997 C 13% 7% 5% 6% 8% 9% 9% 5% 5% 8% 8% 12% 5% 4% 4% 13% 7% 7% 0% 3% 2012 1994 0,00 0,11 0,75 0,04 0,29 0,01 0,00 0,01 1994 1997 0,62 0,13 0,05 0,01 0,03 0,01 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,03 0,22 0,01 0,00 0,00 0,07 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,00 2012 0,00 2015 7% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,55 0,16 0,09 -1,50 -1,32 -2,45 -2,56 0,01 1994 1,3 0,1 0,1 3,1 1,6 2,6 2,7 0,0 1,58 -1,23 -0,93 -2,44 -1,78 0,22 1,82 1997 0,3 0,5 0,8 2,0 0,6 0,1 2,3 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo 0,31 -3,34 -5,11 -3,79 -4,73 -0,07 -3,49 -5,01 -2,57 -1,09 -0,67 0,08 -1,77 -0,16 -0,24 0,60 0,65 0,38 0,67 0,57 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 0,99 2018 2015 1997 2000 2003 2006 3,2 m/ EXP(Chômage) -7,1 3,8 -2,2 9,9 -0,5 -6,4 3,5 0,8 6,7 8,6 8,2 -0,9 0,5 11,0 -12,6 -7,0 -0,4 1,7 -9,0 -11,8 -10,3 -2,4 -0,9 -9,5 -13,2 -6,3 -3,7 -2,5 -15,6 1994 3,4 1,4 0,2 1,1 1,0 3,5 4,6 2,1 1997 0,3 1,7 0,6 2,3 0,5 1,5 0,9 -6,7 -5,2 -7,0 -1,0 -0,6 2012 0,23 0,05 0,01 0,09 0,01 0,08 0,07 -0,1 -0,01 2015 1994 9,7 0,8 0,2 3,5 m/ % RP P Filo 2008 -0,10 -0,01 -0,10 -0,01 0,07 0,09 -0,02 0,05 0,05 -0,24 -0,01 0,01 0,02 -0,04 -0,15 -0,05 -0,06 -0,08 -0,04 -0,10 -0,03 -0,10 -0,08 -0,09 -0,05 -0,10 -0,07 -0,11 1997 0,4 0,1 0,4 0,5 0,1 0,8 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 -0,15 -0,48 -0,28 -0,27 -0,02 0,64 0,76 0,93 0,85 0,76 0,93 0,57 0,73 0,62 0,72 1994 1997 R(X1,X2) 0,23 0,85 0,88 0,91 0,71 0,61 0,53 0,88 0,86 0,55 0,30 0,55 0,96 0,49 0,59 -0,07 -0,80 0,19 -0,45 -0,34 2012 0,03 -0,49 -0,59 -0,41 -0,28 0,79 0,55 0,95 0,78 0,82 0,93 0,71 0,84 0,40 0,87 0,93 2015 R(X2,X3niv) 0,24 0,85 0,90 0,93 0,86 0,96 0,79 0,95 0,83 0,74 0,88 0,90 0,78 0,65 0,87 0,06 0,20 0,56 0,39 0,88 0,68 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 0,4 2,1 3,2 2,9 0,3 0,5 3,1 1,5 1,9 0,0 0,7 0,1 1,6 2,0 0,4 1,7 0,2 1,3 0,5 5,1 T Stud. EXP(Chômage) 0,2 0,1 0,3 0,1 0,5 0,3 1,5 0,1 0,6 0,4 0,5 2,7 1,5 9,6 3,3 6,5 7,3 0,6 T Stud. % RP P Filo 2008 2,6 1,3 1,3 0,3 0,8 1,3 0,4 0,4 1,5 4,0 1,8 2,3 6,4 6,6 2,7 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 6,1 2018 0,2 2,1 2,0 2000 - 2015 0,17 0,04 0,01 0,48 0,01 0,07 0,04 0,00 0,32 -0,04 -0,34 0,12 0,24 0,61 0,61 0,57 Ecart R² 2var 0,03 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,07 0,20 0,15 0,03 0,00 0,01 0,01 10% 2,9 0,3 0,1 0,2 2,7 1,0 2,2 1,4 6,8 7,2 10,0 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 0,91 0,91 0,94 0,94 0,96 0,98 0,97 0,91 0,90 0,93 0,93 0,96 0,98 0,97 0,86 R(X1,X3niv) 0,91 0,91 0,96 0,98 0,96 0,80 0,80 0,96 0,99 0,95 0,67 0,79 0,88 0,96 0,59 0,88 0,88 -0,04 0,33 -0,13 -0,18 2006 - 2015 5% 75 0,08 0,01 0,00 0,03 0,03 75 93 0,15 0,01 0,01 0,01 0,02 0,10 0,16 94 9592 0,38 0,15 75 77 91 92 0,21 5% 95 91 77 78 78 93 94 92 R² = 0,94 -5% 91 0% 77 0% 78 95 94 93 Ecart R² 1var+1niv 0,26 0,62 0,32 0,44 0,41 0,46 0,49 0,39 0,13 0,18 0,31 0,29 0,35 5% 5% 0,65 -0,03 0,27 0,25 0,34 R² = 0,99 0,47 0,54 0,53 0,53 R² = 0,96 0,59 0,55 0,55 0,28 0,52 0,57 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 111 sur 127 Tableau 35: province, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,25 0,20 0,13 0,17 0,11 0,13 0,16 0,16 1994 0,18 0,43 0,50 0,44 0,48 0,49 0,44 1997 R² 0,65 0,72 0,63 0,62 0,62 0,53 0,55 0,35 0,39 0,42 0,32 0,03 0,17 0,21 0,17 0,35 0,32 0,14 0,06 0,02 0,01 2012 2015 2,1% 1,3% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,6% 0,6% 1994 1,1% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,3% 0,8% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 0,9% 0,6% 0,5% 0,4% 0,5% 1,0% 0,6% 0,9% 0,5% 0,7% 0,9% 0,6% 0,9% 1,0% 1,2% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 -9% 0% 6% 9% 8% 7% 6% 5% 1994 8% 11% 14% 11% 9% 8% 7% 1997 C 13% 16% 11% 10% 8% 7% 19% 9% 8% 6% 6% -1% 2% 2% 2% 4% 3% 3% 0% 1% 2012 1994 0,00 0,00 0,02 0,01 0,04 0,02 0,01 0,01 1994 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,49 0,01 0,00 0,00 0,00 0,18 0,51 2012 0,69 2015 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,02 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,32 -0,05 -1,44 -1,31 -0,85 -0,72 -0,90 -0,87 1994 0,6 0,1 3,3 3,1 2,0 2,0 2,7 2,7 -0,52 -2,76 -2,21 -1,25 -1,38 -1,70 -1,65 1997 1,3 5,6 4,5 2,9 4,1 5,3 5,0 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -3,95 -1,98 -0,93 -1,26 -1,79 -1,79 -1,49 -0,46 -0,81 -1,27 -1,26 0,22 -0,60 -1,15 -1,17 2009 -1,56 -2,05 -1,24 2012 -0,73 -0,21 2012 2015 0,08 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2,50 3,60 1,62 0,60 0,29 -0,29 -0,57 -1,18 1994 1,5 3,0 1,3 0,6 0,3 0,3 0,6 1,0 2,31 0,26 -1,09 -1,72 -1,58 -1,51 -2,09 1997 3,4 0,3 1,2 1,9 1,8 1,7 2,1 m/ EXP(Chômage) -2,73 -4,03 -3,51 -3,12 -2,95 -3,60 -3,03 -2,16 -2,08 -2,47 -3,85 -1,16 -2,15 -2,35 -3,75 -1,97 -2,43 -2,86 -0,27 0,37 -0,31 2012 2015 0,26 0,13 0,02 -0,02 -0,02 -0,02 -0,02 -0,02 1994 5,2 4,2 0,8 1,0 0,00 -0,06 -0,08 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 1997 0,2 2,0 3,7 4,0 4,4 4,1 m/ % RP P Filo 2008 -0,05 -0,08 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 -0,10 -0,05 -0,05 -0,04 -0,04 0,01 -0,02 -0,02 -0,03 2009 -0,03 -0,03 -0,04 2012 -0,02 -0,02 2012 2015 -0,03 2015 2018 -0,29 -0,39 0,12 0,30 0,37 0,25 0,14 0,03 1994 -0,24 0,30 0,47 0,48 0,37 0,21 0,07 1997 R(X1,X2) 0,43 0,54 0,45 0,39 0,23 0,09 0,45 0,38 0,28 0,04 -0,15 0,04 0,06 -0,23 -0,35 0,00 -0,21 -0,31 -0,24 -0,31 2012 -0,16 2015 -0,40 -0,38 0,03 0,17 0,22 0,11 0,05 0,00 -0,23 0,25 0,35 0,37 0,26 0,20 0,14 R(X2,X3niv) 0,46 0,50 0,49 0,41 0,34 0,28 0,35 0,38 0,15 0,06 -0,04 0,19 -0,12 -0,20 -0,27 -0,26 -0,30 -0,35 -0,20 -0,31 -0,22 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,8 4,2 2,5 4,3 6,2 5,7 3,0 1,3 3,1 4,6 3,8 0,5 2,4 3,8 3,1 5,3 5,4 2,8 1,9 0,6 T Stud. EXP(Chômage) 4,1 6,1 5,5 4,2 3,9 3,7 4,1 2,9 2,8 3,2 3,4 1,4 2,9 2,8 3,2 3,3 3,2 0,3 T Stud. % RP P Filo 2008 1,5 4,0 4,3 5,0 4,7 4,7 3,6 4,3 4,2 0,5 1,2 1,7 1,8 2,0 1,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 0,2 2018 1,3 1,7 1,6 2000 - 2015 0,25 0,17 0,01 0,01 0,02 0,03 0,03 0,03 0,23 0,20 0,11 0,04 -0,02 -0,01 0,05 0,06 Ecart R² 2var 0,00 0,03 0,08 0,11 0,12 0,10 0,10 0,01 0,05 0,09 0,12 0,10 0,09 10% 2,3 0,2 0,3 1,8 3,8 4,0 3,6 2,1 2,0 1,1 1,0 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 1306 11 30 83 04 66 4805 34 84 33 40 6469 26 31 16 32 07 42 1217 01 47 46 53 4924 09 73 59 8582 74 62 23 19 61 8050 76 5844 18 08 1038 15 03 89 22 65 5260 8763 14 2781 36 28 41 5637 02 86 55 45 2921 43 88 7039 7971 25 35 51 67 90 57 72 54 0,25 0,34 0,42 0,43 0,40 0,39 0,37 0,33 0,42 0,50 0,47 0,41 0,37 0,35 0,31 R(X1,X3niv) 0,51 0,44 0,33 0,29 0,28 0,25 0,21 0,12 0,16 0,16 0,14 0,01 0,11 0,12 0,10 0,16 0,15 0,11 0,04 0,03 0,02 2006 - 2015 5% 0,12 0,10 0,14 0,13 0,11 0,00 0,01 0,03 0,04 0,02 0,03 0,04 0,02 0,01 0,01 5% Ecart R² 1var+1niv 0,06 0,40 0,30 0,26 0,28 0,35 0,31 0,38 0,24 0,25 0,24 0,35 0,29 0,16 0,07 0,06 0,22 0,16 0,00 0,10 0,17 0,15 33 69 31 13 74 04 05 73 06 34 32 07 40 26 84 3083 59 64 11 16 0148 66 17 47 44 53 12 49 09 42 24 46 85 62 37 63 65 82 5038 60 76 15 80 23 14 61 0335 81 19 36 67 102856 86 2921 43 0887 22 5245 18 41 7027 72 39 54 51 55022571 8890 79 57 58 89 68 R² = 0,63 33 69 74 59 31 37 01 62 06 0%44 49 16 73 40 67 26 07 7663 50 85 04 05 84 325334 804717 72 41 39 08 6035 577942 13 6146 0% 36 187183 70 25 652914 86 54 09 10246882 90 64 52 12 11 21 88451530 27 51 552838 0387 6648 81 56 0219 43 22 89 58 23 5% 68 -5% 5% 0,31 0,30 0,13 0,02 0,01 R² = 0,62 0,01 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% R² = 0,21 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 112 sur 127 b) Autres sélections de départements Pour les sélections du groupe A, dans la régression de référence, le coefficient de détermination R² est élevé et les pentes par rapport à la variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique sont significatives et prennent des valeurs significatives et voisines de celles constatées sur l'ensemble de la France. La proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort significative dans la régression par rapport à ce seul régresseur mais non significative dans la régression de référence, en raison de colinéarités. A titre d'exemple, pour la sélection des 30 départements les plus urbains, figurent ci-après les résultats de la régression de référence (Tableau 36), de la régression par rapport à ses deux premiers régresseurs (Tableau 37) et de la régression par rapport à la seule proportion de logements occupés par leur propriétaire (Tableau 38). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 113 sur 127 Tableau 36 : 30 départements les plus urbains, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,46 0,28 0,44 0,38 0,35 0,42 0,42 0,46 1994 0,05 0,60 0,75 0,76 0,83 0,78 0,68 1997 R² 0,77 0,83 0,83 0,89 0,85 0,72 0,58 0,58 0,77 0,75 0,66 0,45 0,77 0,74 0,57 0,62 0,66 0,39 0,06 0,09 0,10 2012 2015 2,9% 1,9% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1994 1,4% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,6% 1997 Ecart type résidu 1,2% 0,7% 0,5% 0,4% 0,4% 0,6% 1,1% 0,7% 0,6% 0,5% 0,7% 0,8% 0,7% 0,6% 0,8% -11% -2% 2% 5% 6% 1,4% 6% 0,9% 0,9% 5% 1,1% 1,2% 1,6% 2018 4% 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1994 5% 7% 8% 7% 7% 6% 5% 1997 C 10% 11% 9% 8% 7% 6% 10% 8% 7% 6% 5% 5% 6% 4% 4% 7% 4% 5% -1% 2% 2012 1994 0,00 0,05 0,00 0,01 0,02 0,01 0,01 0,00 1994 1997 0,65 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,60 0,43 2012 0,41 2015 6% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,00 0,00 0,00 0,01 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2,05 0,96 0,12 0,45 0,97 0,09 -0,04 -0,31 1994 1,3 0,8 0,2 0,7 1,7 0,2 0,1 0,8 -0,57 -1,45 -1,22 -0,69 -1,63 -1,52 -1,42 1997 0,7 2,4 2,8 1,8 4,5 4,2 3,4 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,34 -1,78 -0,94 -1,94 -1,85 -1,67 -2,02 -0,97 -1,65 -1,61 -1,30 -0,07 -1,59 -1,81 -1,49 2009 -3,38 -3,42 -1,98 2012 -0,25 -0,24 2012 2015 0,15 2018 2015 1997 2000 2003 2006 7,45 0,00 -8,08 -6,15 -5,88 -5,59 -5,84 -7,75 1994 1,5 0,0 4,3 3,9 3,5 3,6 3,7 4,0 -1,29 -4,65 -5,51 -5,20 -5,10 -5,50 -6,84 1997 0,6 4,3 6,3 5,5 4,8 4,6 3,8 m/ EXP(Chômage) -4,18 -5,03 -4,49 -4,33 -4,67 -6,00 -3,81 -2,19 -4,52 -5,09 -8,64 0,47 -6,21 -5,80 -7,71 -3,46 -5,06 -6,93 -1,98 -3,24 0,40 2012 2015 0,27 0,11 0,04 0,02 -0,03 -0,02 -0,01 0,00 1994 1,9 1,1 0,6 0,4 -0,01 -0,02 0,01 -0,03 -0,02 -0,01 -0,02 1997 0,1 0,4 0,2 1,0 0,7 0,7 m/ % RP P Filo 2008 -0,02 0,02 -0,03 -0,02 -0,02 -0,02 0,08 -0,02 -0,03 -0,01 -0,02 -0,11 -0,08 -0,04 -0,05 2009 -0,08 -0,03 -0,07 2012 -0,01 -0,04 2012 2015 -0,08 2015 2018 -0,46 -0,52 -0,08 0,24 0,45 0,35 0,26 0,10 1994 -0,40 0,02 0,30 0,47 0,38 0,28 0,12 1997 R(X1,X2) 0,09 0,35 0,50 0,46 0,35 0,18 0,65 0,79 0,72 0,59 0,36 0,43 0,33 0,23 -0,06 0,00 -0,17 -0,46 -0,23 -0,46 2012 -0,37 2015 -0,25 -0,30 0,01 0,29 0,44 0,36 0,33 0,33 -0,25 0,09 0,34 0,47 0,41 0,38 0,38 R(X2,X3niv) 0,20 0,42 0,54 0,49 0,46 0,46 0,55 0,64 0,51 0,45 0,47 0,50 0,16 0,11 0,07 -0,29 -0,21 -0,22 -0,03 -0,07 -0,07 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 3,8 4,1 2,6 6,3 5,8 4,2 2,7 1,6 3,0 3,5 2,9 0,1 3,1 3,6 2,7 4,1 5,2 2,7 0,5 0,5 T Stud. EXP(Chômage) 6,1 7,7 6,3 5,3 4,9 3,7 3,1 1,6 2,9 3,5 3,9 0,4 4,4 4,5 3,6 1,8 3,5 1,2 T Stud. % RP P Filo 2008 0,4 0,7 1,2 1,3 1,0 1,8 0,9 1,1 0,7 3,6 2,8 1,9 1,5 1,0 0,2 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 0,3 2018 0,7 0,7 0,5 2000 - 2015 0,08 0,04 0,01 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,37 0,21 0,25 0,17 0,11 0,16 0,16 0,19 Ecart R² 2var 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,01 10% 2,5 1,1 0,2 0,2 0,8 0,9 0,6 1,9 1,9 1,2 1,7 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 6606 83 0,77 0,79 0,80 0,80 0,80 0,81 0,77 0,70 0,77 0,78 0,76 0,76 0,76 0,72 0,65 R(X1,X3niv) 0,74 0,71 0,71 0,71 0,67 0,59 0,60 0,63 0,65 0,61 0,52 0,58 0,61 0,59 0,47 0,56 0,54 0,38 0,19 0,17 0,15 2006 - 2015 5% 75 0,05 0,01 0,01 0,01 0,01 0,28 0,07 0,04 0,06 0,03 0,01 0,08 0,00 0,05 75 0,10 5% Ecart R² 1var+1niv 0,01 0,41 0,56 0,49 0,53 0,47 0,37 0,25 0,52 0,41 0,49 0,46 0,35 0,54 0,43 0,57 0,51 0,41 0,38 0,64 0,54 0,36 57 90 68 33 69 93 94 92 13 3106 83 95 34 59 66 44 4291 78 62 37 76 45 87 25 21 54 51 5% 75 34 93 69 33 31 42 94 92 95 59 44 62 76 91 37 87 21 78 45 25 51 54 90 57 R² = 0,83 33 92 94 93 69 59 78 31 95 37 91 62 06 0% 44 76 34 13 42 57 5468 25 90 83 45 210% 51 66 87 68 -5% 5% R² = 0,85 R² = 0,74 0,48 0,43 0,16 -0,14 -0,15 -0,05 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 114 sur 127 Tableau 37 : 30 départements les plus urbains, approche en variation, régression par rapport aux deux premiers régresseurs de la régerssion de référence (variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique et variation du chômage) LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,38 0,25 0,43 0,38 0,34 0,41 0,41 0,45 1994 0,05 0,60 0,75 0,76 0,82 0,77 0,67 1997 R² 0,77 0,83 0,82 0,88 0,84 0,71 0,53 0,56 0,76 0,75 0,65 0,17 0,70 0,70 0,50 0,59 0,65 0,31 0,05 0,04 0,00 2012 2015 3,1% 1,9% 1,2% 0,9% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1,4% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,6% Ecart type résidu 1,2% 0,7% 0,5% 0,4% 0,4% 0,6% 1,2% 0,7% 0,6% 0,5% 0,6% 1,0% 0,8% 1,5% 0,6% 0,9% 0,9% 0,9% 1,2% 1,2% 1,6% 2018 1% 4% 3% 6% 5% 5% 4% 3% 1994 5% 6% 8% 6% 6% 5% 4% 1997 C 9% 12% 8% 7% 6% 5% 14% 7% 6% 5% 4% 0% 3% 2% 2% 3% 3% 2% -1% 0% 2012 1994 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 0,52 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,47 0,57 0,99 2% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 4,46 2,03 0,46 0,63 0,68 -0,17 -0,20 -0,36 1994 4,1 2,7 1,1 1,7 1,9 0,6 0,7 1,3 -0,63 -1,65 -1,17 -0,97 -1,82 -1,69 -1,63 1997 1,2 4,5 4,1 3,4 7,3 6,4 5,2 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -2,53 -1,58 -1,20 -2,19 -2,04 -1,89 -1,50 -1,10 -1,93 -1,77 -1,42 -1,00 -2,44 -2,37 -2,00 2009 -4,11 -3,78 -2,42 2012 -0,27 -0,33 2012 2015 0,03 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,1 2018 9,29 0,96 -7,94 -6,04 -6,04 -5,75 -6,01 -7,89 1994 1,8 0,2 4,3 4,0 3,7 3,8 4,0 4,4 -1,31 -4,70 -5,48 -5,40 -5,26 -5,72 -7,38 1997 0,6 4,5 6,5 5,9 5,1 5,0 4,5 m/ EXP(Chômage) -4,24 -4,92 -4,75 -4,61 -4,97 -6,69 -3,20 -2,57 -4,66 -5,24 -9,15 0,14% 0,01% -0,03% -0,01% -0,02% -0,02% -0,01% -0,01% -0,01% 0,05% 0,00% 0,00% 0,17% 0,09% 0,03% 1997 2000 2003 2006 2009 2012 -0,97 -6,00 -5,72 -8,18 -0,01% 0,00% 0,00% 0,00% 0,01% -2,47 -4,84 -6,67 -0,01% -1,99 -0,01% -0,01% 0,00% 0,00% 0,03% 0,00% -0,02% 2015 -3,26 0,46 -0,01% 0,00% 0,00% -0,01% 0,04% 0,05% 0,01% 0,05% 2018 2012 2015 -0,46 -0,52 -0,08 0,24 0,45 0,35 0,26 0,10 -0,40 0,02 0,30 0,47 0,38 0,28 0,12 R(X1,X2) 0,09 0,35 0,50 0,46 0,35 0,18 0,65 0,79 0,72 0,59 0,36 0,43 0,33 0,23 -0,06 0,00 -0,17 -0,46 -0,23 -0,46 -0,37 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 6,3 4,9 4,1 9,0 8,1 5,9 2,1 1,9 4,0 4,4 3,6 T Stud. EXP(Chômage) 6,4 7,8 6,9 5,8 5,6 4,6 2,6 2,0 3,0 3,7 4,5 1,7 5,3 5,5 3,9 6,1 6,6 3,3 0,6 0,6 0,7 3,8 4,2 3,7 2000 - 2015 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Ecart R² 1var -0,75 -0,57 -0,62 -0,66 -0,59 -0,59 -0,55 -0,40 -0,25 -0,24 -0,18 -0,23 -0,33 10% 1,4 3,3 1,2 2,3 1,1 0,2 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 13 66 0683 R² 93 33 34 75 31 94 92 2006 - 2015 5% 75 -0,17 -0,18 -0,12 -0,16 -0,29 -0,44 -0,24 -0,25 -0,35 R² = 0,84 -0,30 -0,30 -0,50 75 -0,35 -0,69 -0,96 5% 57 90 68 93 94 92 31 13 06 3483 59 66 95 42 44 91 62 37 78 76 45 87 25 21 5 514 33 69 5% 68 25 9057 42 59 95 62 7644 91 87 21 37 78 45 51 54 69 = 0,82 33 92 94 93 69 59 31 78 95 62 06 91 0% 37 44 76 34 42 57 459068 25 13 0% 54 21 51 83 66 87 R² = 0,70 5% -5% 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 115 sur 127 Tableau 38: 30 départements les plus urbains, approche en variation, régression par rapport aux troisième régresseur de la régression de référence (proportion de logements occupés par leur propriétaire) LN(Y) / t = m1*X1 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1 niv= % RP P Filo Année 1994 2008 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 169882 -35891 2003 2006 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 41020 -126297 -216702 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 0,40 0,26 0,03 0,00 0,01 0,12 0,11 0,13 0,03 0,26 0,27 0,41 0,50 0,44 0,40 R² 0,34 0,30 0,47 0,54 0,49 0,43 0,08 0,35 0,40 0,33 0,29 0,45 0,41 0,32 0,26 0,26 0,18 0,16 0,00 0,05 0,09 2,9% 1,8% 1,5% 1,1% 0,9% 0,7% 0,7% 0,7% 1,4% 1,4% 1,1% 0,8% 0,8% 0,8% 0,8% Ecart type résidu 1,9% 1,5% 0,9% 0,9% 0,8% 0,8% 1,6% 0,8% 1,0% 0,9% 0,9% 0,8% 1,1% 0,9% 1,0% 1,9% 1,3% 1,3% 0,9% 1,1% 1,5% -16% -5% 3% 7% 6% 7% 6% 2018 6% 7% 13% 14% 12% 12% 9% 9% C 19% 18% 13% 13% 10% 9% 17% 11% 11% 8% 7% 5% 8% 5% 5% 11% 5% 5% -2% 2% 1994 0,00 0,00 0,42 0,88 0,79 0,03 0,04 0,03 1997 0,48 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,92 0,23 0,07 5% 0,38 0,17 0,04 0,01 -0,01 -0,04 -0,04 -0,04 1994 4,3 3,1 0,9 0,4 0,5 2,0 1,9 2,0 -0,04 -0,13 -0,11 -0,11 -0,12 -0,10 -0,10 1997 0,9 3,1 3,3 4,4 5,2 4,7 4,3 m/ % RP P Filo 2008 -0,22 -0,15 -0,13 -0,15 -0,12 -0,11 -0,08 -0,09 -0,12 -0,09 -0,09 -0,11 -0,15 -0,10 -0,09 11820 -109458 -146241 -75779 2009 -12625 -109695 -134297 -93094 -110408 -0,18 -0,09 -0,09 2012 -40752 -124033 -146069 -122524 -145897 -181386 -0,01 -0,04 2012 2015 -36068 -104688 -118448 -93884 -99919 -94675 -7963,8 -0,08 2018 -41062 -100592 -111376 -90311 -93943 -88455 -41990 ##### 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1997 T Stud. % RP P Filo 2008 2000 3,8 3,4 5,0 5,8 5,2 4,6 1,6 3,8 4,3 3,7 3,4 2003 2006 2009 2012 2015 1,7 2018 2000 - 2015 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 2006 - 2015 4,8 4,4 3,6 3,1 3,2 2,5 2,3 0,3 1,2 10% 10% 13 5% 33 69 42 31 94 95 59 44 62 76 91 37 78 21 87 45 25 51 54 57 90 68 06 83 66 34 93 92 75 75 75 69 92 93 13 31 94 06 8366 34 9559 44 42 91 78 37 62 76 2187 45 54 25 51 57 68 90 33 94 69 92 33 93 5% 5% -5% R² = 0,49 78 59 31 95 06 44 91 37 0% 6276 34 25 57 42 13 4554 90 83 68 0% 21 51 66 87 5% R² = 0,32 R² = 0,47 0% 0% 5% 10% 0% 0% 5% 10% -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 116 sur 127 Pour les sélections du groupe B, en revanche, le coefficient de détermination de la régression de référence ressort nettement plus faible. Sur 2000-2015 (Tableau 41), dans la régression de référence la pente associée à la variation du parc hors résidences secondaires nette de la croissance démographique ressort significative et peu différente des valeurs observées sur l'ensemble des départements, mais ce n'est pas le cas sur la plupart des autres sous-périodes. La pente associée à la variation du taux de chômage de même ressort en général non significative. En revanche, la proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort significative en général. Parmi les régresseurs que nous avons testés, celui qui fournit les meilleurs résultats pour ce groupe B est la croissance du parc, avec une pente positive (la croissance de la population fournissant des résultats un peu moins bons, avec une pente également positive). Dans ces départements, souvent très ruraux, la différenciation de la croissance du prix des logements a donc davantage coïncidé avec la différenciation de la croissance du parc et de la population qu'avec la différenciation de leur différence. Que la croissance du parc ait ou non compensé celle de la population, c'est leur mouvement conjoint qui a été concomitant avec le prix des logements, une moindre croissance du parc coïncidant avec une moindre croissance du prix. A titre d'exemple, dans le cas des 30 départements les plus ruraux, le Tableau 39 présente les résultats de la régression de référence (il est donc comparable au Tableau 36, qui présente les mêmes résultats dans le cas des 30 départements les plus urbains) et le Tableau 40 présente les résultats de la régression par rapport à la croissance du parc et à la proportion de logements occupés par leur propriétaire. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 117 sur 127 Tableau 39: 30 départements les plus ruraux, approche en variation, régression de référence LN(Y) /t = [ m1*LN(X1)+m2*LN(X2) ] /t + m3*X3 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= Parc hors RS Filo surPopuFilo X2= EXP(Chômage) X3 niv= % RP P Filo Année 2008 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Année de fin de période 0,15 0,11 0,26 0,44 0,34 0,32 0,30 0,27 1994 0,40 0,46 0,59 0,46 0,46 0,43 0,40 1997 R² 0,48 0,62 0,47 0,40 0,36 0,34 0,58 0,40 0,29 0,29 0,25 0,15 0,18 0,06 0,07 0,06 0,17 0,16 0,16 0,22 0,12 2012 2015 2,0% 1,1% 1,0% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,5% 1994 0,9% 1,1% 0,8% 0,7% 0,5% 0,5% 0,5% 1997 Ecart type résidu 1,5% 0,9% 0,7% 0,5% 0,6% 0,5% 0,9% 0,5% 0,4% 0,4% 0,4% 0,9% 0,4% 0,7% 0,4% 0,6% 1,0% 0,5% 0,7% 0,8% 1,0% 2018 2012 2015 1997 2000 2003 2006 -5% 4% 9% 13% 10% 8% 6% 5% 1994 11% 15% 18% 13% 10% 8% 7% 1997 C 15% 18% 12% 10% 8% 7% 22% 9% 7% 5% 5% -4% -1% -1% 0% 1% 0% 0% -2% 0% 2012 1994 0,22 0,35 0,06 0,00 0,02 0,03 0,04 0,06 1994 1997 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,01 0,02 0,00 0,01 0,04 0,04 0,24 0,17 0,58 0,60 0,18 0,21 0,10 2012 0,34 2015 3% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 0,02 0,08 0,52 0,22 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -0,45 -0,13 -1,16 -1,35 -0,48 -0,12 -0,27 -0,37 1994 0,5 0,2 1,5 2,0 0,7 0,2 0,4 0,6 0,13 -2,72 -2,50 -0,81 -0,81 -1,09 -1,12 1997 0,2 2,4 2,6 0,9 1,2 1,5 1,6 m/ Parc hors RS Filo surPopuFilo -4,59 -2,13 -0,29 -0,63 -1,31 -1,35 -1,37 0,04 -0,12 -0,81 -0,96 0,94 0,35 -0,38 -0,58 2009 -0,23 -1,19 -1,00 2012 -1,06 -0,84 2012 2015 -0,99 2018 2015 1997 2000 2003 2006 5,31 3,55 3,59 2,22 2,65 3,19 3,94 3,78 1994 1,4 1,5 1,4 1,1 1,5 1,6 1,7 1,5 2,72 2,02 0,50 0,45 1,45 2,47 2,23 1997 2,5 1,0 0,3 0,2 0,7 1,1 0,9 m/ EXP(Chômage) -3,06 -4,07 -2,13 -0,32 0,15 0,04 -2,44 -1,43 -0,95 -0,11 -0,20 1,49 -1,62 0,08 0,16 -0,84 -0,20 0,41 1,39 2,70 0,38 2012 2015 0,19 0,06 -0,03 -0,07 -0,06 -0,04 -0,03 -0,02 1994 2,0 1,1 0,9 2,8 -0,06 -0,12 -0,14 -0,11 -0,08 -0,07 -0,06 1997 1,4 2,9 4,7 4,6 4,2 3,3 m/ % RP P Filo 2008 -0,07 -0,12 -0,09 -0,08 -0,06 -0,06 -0,17 -0,06 -0,04 -0,03 -0,03 0,04 0,02 0,01 0,01 2009 0,00 0,00 0,00 2012 0,00 0,01 2012 2015 -0,02 2015 2018 -0,33 -0,44 -0,31 -0,34 -0,24 -0,44 -0,52 -0,47 1994 -0,39 -0,17 -0,17 -0,07 -0,27 -0,46 -0,47 1997 R(X1,X2) 0,34 0,30 0,11 0,10 -0,20 -0,35 0,25 0,06 0,05 -0,28 -0,40 -0,05 0,04 -0,39 -0,42 -0,15 -0,50 -0,43 -0,67 -0,38 2012 0,06 2015 -0,65 -0,69 -0,33 -0,25 -0,14 -0,35 -0,37 -0,46 -0,53 0,04 0,09 0,17 -0,11 -0,16 -0,28 R(X2,X3niv) 0,59 0,55 0,50 0,31 0,22 0,04 0,10 0,22 -0,17 -0,23 -0,42 0,22 -0,28 -0,33 -0,48 -0,40 -0,42 -0,51 -0,18 -0,38 -0,37 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. Parc hors RS Filo surPopuFilo 2,8 2,0 0,4 1,0 2,0 2,2 1,6 0,1 0,3 2,0 2,0 1,3 1,0 0,8 1,1 0,6 2,0 1,8 1,2 1,5 T Stud. EXP(Chômage) 1,6 2,2 1,5 0,2 0,1 0,0 1,6 1,3 1,0 0,1 0,1 1,1 1,7 0,1 0,1 1,1 0,1 0,6 T Stud. % RP P Filo 2008 1,0 3,0 3,2 3,7 3,2 5,2 3,4 3,2 2,6 1,3 1,0 0,7 0,1 0,1 0,0 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2009 2012 2015 1,8 2018 2,8 2,1 1,5 2000 - 2015 0,13 0,04 0,02 0,17 0,20 0,12 0,06 0,04 0,06 0,11 0,11 0,04 -0,05 -0,07 -0,12 -0,22 Ecart R² 2var 0,05 0,17 0,35 0,43 0,37 0,24 0,18 0,02 0,14 0,20 0,32 0,24 0,22 10% 0,2 1,3 0,3 1,2 2,8 2,9 1,9 0,3 0,0 0,2 0,4 2018 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 11 04 48 0,15 0,18 0,23 0,22 0,12 0,14 0,11 0,07 0,22 0,29 0,24 0,06 0,10 0,07 0,02 R(X1,X3niv) 0,31 0,17 -0,05 0,02 0,01 -0,03 0,00 -0,22 -0,08 -0,08 -0,10 -0,33 -0,09 -0,09 -0,11 0,12 0,06 -0,01 -0,03 -0,08 -0,11 2006 - 2015 5% 0,43 0,27 0,28 0,19 0,11 0,06 0,03 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 5% 04 32 48 11 16 40 07 53 12 09 24 8582 46 1586 61 19 3623 27 52 70 39 43 7941 55 58 89 32 40 07 16 12 46 53 24 09 82 85 23 19 61 58 15 41 89 52 86 27 36 43 55 70 39 79 R² = 0,47 -5% 0% 16 40 07 85 04 53 32 41 86 39 610 0% 36 24 7 09 52 12 79 46 11 27 15 82 55 4843 89 19 58 23 Ecart R² 1var+1niv -0,09 -0,09 -0,17 -0,28 -0,27 -0,29 -0,36 0,03 -0,05 -0,19 -0,24 -0,29 -0,37 5% 5% 0,08 0,02 -0,02 -0,26 -0,37 0,09 0,12 -0,28 -0,41 0,03 -0,16 -0,33 -0,17 -0,36 -0,36 0% 0% R² = 0,36 0% 5% 10% 0% 5% 10% -5% R² = 0,06 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 118 sur 127 Tableau 40: 30 départements les plus ruraux, approche en variation, régression par rapport à la croissance du parc et à la proportion de logements occupés par leur propriétaire LN(Y) /t = m1*LN(X1) /t + m2*X2 + C /t= variation moyenne annuelle Y= NotINSEE X1= ParcFilo X2 niv= % RP P Filo Année 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 1994 1997 2000 2003 Année de fin de période 2006 2009 2012 2015 2018 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 1994 1997 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2008 Année de fin de période 0,10 0,00 0,15 0,40 0,39 0,39 0,42 0,49 1994 0,49 0,55 0,75 0,75 0,73 0,72 0,75 1997 R² 0,45 0,66 0,66 0,64 0,65 0,71 0,50 0,38 0,31 0,55 0,62 0,06 0,07 0,34 0,48 0,03 0,33 0,48 0,33 0,58 2012 0,47 2015 2,1% 1,2% 1,1% 0,7% 0,6% 0,5% 0,5% 0,4% 0,8% 1,0% 0,6% 0,4% 0,4% 0,4% 0,3% Ecart type résidu 1,6% 0,8% 0,5% 0,4% 0,4% 0,3% 1,0% 0,5% 0,4% 0,3% 0,3% 0,9% 0,5% 0,7% 0,4% 0,6% 0,9% 0,4% 0,5% 0,6% 0,7% 2018 2% 6% 9% 12% 9% 8% 6% 5% 1994 10% 13% 16% 11% 9% 7% 6% 1997 C 16% 18% 11% 9% 6% 5% 21% 9% 6% 4% 3% -2% -1% -2% -2% 0% -2% -2% -4% -2% 2012 1994 0,25 0,99 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1997 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Test de Fischer 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,43 0,39 0,00 0,00 0,68 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -1% 2015 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 -1,16 0,07 0,81 0,82 0,63 0,62 0,82 0,96 1994 1,0 0,1 1,4 2,2 2,4 2,7 3,5 4,3 1,74 2,16 1,60 1,09 0,98 1,14 1,25 1997 3,6 4,0 5,5 5,6 5,7 6,4 7,4 m/ ParcFilo 2,60 1,53 0,92 0,81 1,02 1,16 0,50 0,17 0,20 0,58 0,81 -0,18 0,05 0,61 0,91 2009 0,31 1,14 1,46 2012 1,81 2,03 2012 2015 2,16 2018 2015 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 4,9 2018 0,08 0,00 -0,06 -0,09 -0,06 -0,05 -0,04 -0,04 1994 1,0 0,1 1,6 3,4 3,2 3,0 2,6 2,5 -0,10 -0,14 -0,15 -0,11 -0,08 -0,07 -0,06 1997 3,3 4,0 7,1 6,8 6,3 5,2 5,0 m/ % RP P Filo 2008 -0,18 -0,18 -0,11 -0,08 -0,06 -0,05 -0,17 -0,07 -0,04 -0,03 -0,03 1997 2000 2003 2006 0,04 0,02 0,01 0,01 2009 0,01 0,01 0,00 2012 0,00 0,00 2012 2015 0,00 2015 2018 -0,25 -0,17 -0,12 -0,08 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,08 -0,05 -0,03 -0,01 -0,01 -0,02 -0,02 R(X1,X2niv) -0,03 0,00 0,01 0,00 -0,01 -0,02 0,01 0,02 0,01 -0,01 -0,01 0,03 0,01 -0,01 -0,02 -0,03 -0,05 -0,05 -0,06 -0,06 -0,06 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de début de période 2000 2003 2006 2009 Année de fin de période 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 T Stud. ParcFilo 3,3 4,2 4,3 4,5 5,6 6,9 1,4 1,0 1,4 4,7 6,0 0,6 0,2 3,6 4,9 0,8 3,7 5,0 T Stud. % RP P Filo 2008 3,3 6,0 5,7 5,3 4,4 4,3 5,0 3,9 3,2 3,2 2,7 1,2 1,4 1,1 0,7 0,3 0,3 0,1 0,1 0,0 0,2 Variation moyenne annuelle de NotINSEE observée en fonction de la valeur prévue par la régression 2000 - 2009 10% 11 48 04 40 3,7 6,1 2000 - 2015 0,04 0,00 0,08 0,26 0,24 0,21 0,15 0,12 Ecart R² 1var 0,21 0,26 0,46 0,44 0,40 0,29 0,23 0,22 0,44 0,42 0,37 0,25 0,20 2006 - 2015 6% 5% 0,47 0,36 0,26 0,18 0,10 5% 0,05 0,06 0,03 0,01 0,00 0,00 0,00 4% 0,00 0,00 0,00 3% 0,03 0,00 0,04 0,25 0,24 0,23 0,17 0,15 Ecart R² 1niv 0,21 0,21 0,46 0,44 0,41 0,29 0,25 0,18 0,44 0,42 0,38 0,26 0,22 04 11 07 48 40 16 53 12 09 2446 85 82 15 19 61 36 2386 43 52 41 27 70 558 39 5 79 89 32 16 32 46 1207 53 24 09 23 8285 61 58 19 36 15 41 86 89 52 27 43 55 70 79 39 R² = 0,65 5% -5% 2% R² = 0,66 0,46 0,35 0,26 0,18 0,12 0% 16 40 07 04 32 53 41 85 86 610 36 11 7 24 09 523979 0% 12 15 46 82 55 48 27 43 89 19 58 23 5% 1% 0,05 0,07 0,03 0,02 0,00 -0,04 0,00 -0,11 -0,01 0% 0,07 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 0% 0% 5% 10% R² = 0,34 -5% Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 119 sur 127 Tableau 41 : quelques résultats de l'approche en variation sur la période 2000-2015 Régression de référence Période 2000-2015 Pentes des régresseurs Croissance du parc Proportion de hors résidences Variation logements secondaires nette du taux occupés par de la croissance de leur de la population chômage propriétaire -1,6 -3,0 -0,05 ns ns ns -1,8 -3,0 -0,05 -1,9 -4,7 ns -1,5 -3,8 ns -2,0 -4,5 ns -1,8 -4,3 ns -1,3 ns -0,06 -1,7 -2,4 -0,05 -1,3 ns -0,06 -1,2 ns -0,07 Pentes des régresseurs Croissance du parc hors résidences Variation secondaires nette du taux de la croissance de de la population chômage -2,0 -4,2 -2,2 -5,9 -2,1 -4,0 -2,0 -5,0 -2,0 -5,0 -2,3 -5,0 -2,1 -4,9 ns ns -1,7 -3,3 -1,7 -3,0 -1,8 ns Autre régression 1 Autre régression 2 Pente du régresseur Proportion de logements occupés par leur R² propriétaire 0,41 -0,09 0,96 -0,09 0,33 -0,09 0,49 -0,12 0,56 -0,10 0,47 -0,11 0,56 -0,11 0,39 0,10 0,24 -0,06 0,22 0,01 0,53 -0,08 Autre régression 3 Pentes des régresseurs Proportion de logements occupés par Croissance leur du parc propriétaire Tous les départements Ile-de-France Province Les plus urbains Groupe Zonage AB1B2C le plus avantageux A Revenus les plus élevés Prix les plus élevés Les plus ruraux Groupe Zonage AB1B2C le moins avantageux B Revenus les plus faibles Prix les plus bas Nb de dépts 94 8 86 30 30 30 32 30 64 64 30 R² 0,70 0,96 0,62 0,85 0,75 0,85 0,83 0,36 0,48 0,54 0,62 R² 0,62 0,95 0,52 0,84 0,72 0,84 0,82 0,12 0,30 0,38 0,25 R² 0,65 0,50 0,60 0,69 1,0 1,0 0,9 1,0 -0,06 -0,06 -0,07 -0,06 NB : « ns » signifie que le T de Student est <2. D. En conclusion sur l'effet d'une restriction à une sélection de départements Dans les approches en niveau comme en variation, les coefficients de détermination R² obtenus sur les départements d'Ile-de-France sont très élevés, mais compte tenu de la structure concentrique de cette sélection, qui engendre de nombreuses colinéarités entre les séries utilisées, l'interprétation des résultats obtenus sur cette seule région est délicate. Sur la province, les résultats sont voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, sauf sur la période antérieure à 2000, durant laquelle le prix des logements a évolué de manière très spécifique en Ile-de-France. Sur les sélections du groupe A (départements les plus urbains, où le zonage A B1 B2 C est le plus avantageux, où les revenu par ménage est le plus élevé et où le prix des logements est le plus élevé), les résultats sont également voisins de ceux obtenus sur l'ensemble de la France, à cela près que, dans l'approche en variation, la proportion de logements occupés par leur propriétaire ressort corrélée avec la variation du prix des logements mais ne ressort pas significative dans la régression de référence, en raison de colinéarités. Sur les sélections du groupe B, en revanche, les résultats s'écartent davantage de ceux obtenus sur l'ensemble des départements. La proportion de logements occupés par leur propriétaire demeure en général significative et associée à une pente négative, mais en niveau les coefficients de détermination diminuent, tant dans la régression par rapport au revenu que dans la régression de référence, et en variation la corrélation est bien meilleure avec la croissance du parc ou celle de la population qu'avec leur différence. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 120 sur 127 Annexe 7. A. Variables et sources Prix des logements Les bases notariales sont la source primaire utilisée pour mesurer le prix des logements. Nous nous sommes limité aux logements anciens, pour lesquels les nombres de transactions relativement élevés (environ 800 000 par an en moyenne sur la période considérée) assurent, même pour des années et des départements où le taux de couverture est faible, la présence d'un nombre minimal d'enregistrements dans les bases de données, et pour lesquels on dispose d'indices départementaux expurgés des effets qualité (les indices Notaires-INSEE en Ile-de-France et les indices sous-jacents aux indices Notaires-Insee calculés par Perval en province). Nous avons annualisé ces indices par moyenne arithmétique. Sur le début de la période considérée (années 1994 et 1995), dans quelques très rares départements (par exemple en grande couronne parisienne), nous avons estimé les indices sur tout ou partie de leur parc par extrapolation et par référence à d'autres sources. Dans l'approche en variation, nous pouvions a priori utiliser soit des prix moyens soit des indices de prix. Nous avons testé l'utilisation de prix moyens. Elle fournit des coefficients de détermination R² sensiblement moindres que les indices de prix. Nous avons donc préféré ces derniers. Une nouvelle source, DV3F, d'origine fiscale, est disponible sur la période 2010-2017. Sur cette période, elle conduit à des résultats peu différents. Nous avons donc privilégié les bases notariales, disponibles sur toute la période étudiée. B. Nombre de logements Les variables donc on dispose sont d'une part le nombre de logements figurant dans Filocom, d'autre part le nombre de logements construits tel qu'il est fourni par Sitadel. Nous ne tenons compte que des logements ordinaires (donc hors logements en résidences avec services). Note sur la source Filocom : un millésime de Filocom est disponible pour toutes les années impaires de 1995 à 2015 ainsi que pour 2010. Il fournit une description du parc et de ses occupants au 1er janvier de l'année n, ainsi que le revenu pour l'année n-1. Pour les années paires de 1996 à 2014, sauf 2010, nous avons interpolé (par moyenne arithmétique) ou extrapolé (pour les années 1994, en prolongeant la variation connue la plus proche). Pour les années postérieures à 2015, nous comptions utiliser la source Fideli 2017. Néanmoins, des incohérences avec Filocom et notamment des anomalies dans les revenus figurant dans cette source nous en ont finalement dissuadé. Nous avons donc extrapolé les années postérieures à 2015. Il en résulte que les résultats obtenus sur les années postérieures à 2015 (2014 pour le revenu) sont moins fiables. C'est la raison notamment pour laquelle nous avons privilégié les périodes ne contenant pas ces années. Filocom fournit le nombre de logements (soumis à la taxe d'habitation) au 1er janvier. Sitadel fournit le nombre de logements mis en chantier chaque mois, en date réelle. Le nombre de logements achevés serait sans doute plus pertinent, mais il est moins bien connu. A partir de ces effectifs, on a construit, à partir du parc Filocom en 2000, une variable « Parcconst » obtenue en additionnant au parc Filocom en 2000 le parc construit depuis 2000 (ou, pour les années antérieures à 2000, en soustrayant du parc Filocom le parc construit entre l'année et 2000). La différence entre le parc Filocom et le parc « Parcconst » est que le premier tient compte des flux de parc (démolition, désaffectation, affection à l'habitation, division ou fusion) autres que la construction. L'effectif construit à partir de Filocom fournit généralement des coefficients de Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 121 sur 127 détermination légèrement supérieurs. C'est la raison pour laquelle nous l'avons utilisé dans les régressions. C. Population La population est la principale variable représentative de la demande de logement que l'on a utilisée. Deux sources sont disponibles : le nombre de personnes en ménage fourni par Filocom (interpolé et extrapolé si nécessaire) et les populations au 1er janvier issues des recensements de population publiées par l'INSEE. Ces deux agrégats diffèrent peu sur l'ensemble de la France. Les coefficients de détermination des régressions sont généralement légèrement plus élevés lorsqu'on utilise la population extraite de Filocom que lorsqu'on utilise celle publiée par l'INSEE. C'est la raison pour laquelle on a utilisé la première dans les régressions. D. Nombre de ménages Les deux sources sont Filocom et les recensements de population. Nous avons retenu la première car elle conduit à de meilleurs coefficients de détermination. E. Idem. Nombre de personnes par ménage Nombre ou % de résidences secondaires Taux de vacance F. Idem. G. Les deux sources sont ici aussi Filocom et les recensements de population. Filocom surestime la vacance, surtout dans le parc dont les occupants changent le plus souvent (et donc surtout dans le parc locatif privé), mais cette surestimation s'applique à tous les départements (elle est cependant plus forte, en proportion du parc, dans les départements à forte proportion de résidences principales locatives). Nous avons retenu Filocom car il conduit à de meilleurs coefficients de détermination. H. Revenu Nous avons utilisé le revenu des ménages figurant dans Filocom, interpolé et extrapolé si nécessaire : revenu imposable net avant 2000 et brut après 2000. Avant 2000, nous avons reconstitué un revenu imposable brut à partir du revenu imposable net. En l'absence d'autre source (Fideli 2017 présentant des anomalies) le revenu imposable brut le plus récent est celui de 2014 : les revenus postérieurs sont extrapolés, ce qui fragilise les résultats. Dans l'approche en niveau, nous avons également utilisé le revenu disponible 2014 figurant dans Fideli 2015. Il conduit à des coefficients de détermination plus faibles. Le revenu par ménage dans les départements voisins est égal à la somme des revenus des ménages des départements voisins, divisé par le nombre de ménages de ces départements. I. Occupation du parc Les deux sources sont Filocom et les recensements de population. Nous avons retenu la première car elle conduit à de meilleurs coefficients de détermination. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 122 sur 127 Le poids des divers statuts d'occupation peut également être mesuré sur le flux45 de parc faisant l'objet de transactions. J. K. L. Âge des chefs de ménages qui occupent les logements Nationalité de la population Âge, nationalité et résidence des acheteurs et des vendeurs La source est Filocom. La source est l'INSEE (recensements de population). Ces données proviennent des bases notariales. L'information relative à la résidence n'a été disponible qu'avant 2010, en raison d'une anomalie qui pourra être corrigée ultérieurement. M. Proportion de jeunes d'origine étrangère Ces données, pour les années 1990, 1999 et 2005, proviennent de (Aubry & Tribalat, 2009) 46. Nous avons interpolé et extrapolé les années manquantes. N. O. P. Taux de chômage Criminalité Divortialité La source est l'INSEE (moyenne annuelle des moyennes trimestrielles). La source est data.gouv.fr. La source est le ministère de la Justice (SG/ SDSE/ Exploitation statistique du répertoire général civil). Q. R. S. Variables climatiques Surface des départements Type urbain La source est Météo-France. La source est l'Insee. Cette variable permet de calculer la densité de population. La source du type urbain par commune est l'Insee. Nous avons retenu le découpage décrit dans le Tableau 42. Estimé comme indiqué dans la note « Statut d'occupation des logements achetés ou construits par des particuliers », J. Friggit, CGPC, juin 2007, http://www.cgedd.developpementdurable.gouv.fr/IMG/doc/achat-vente-immobilier-par-statut-friggit_cle697558.doc. 45 Bernard Aubry et Michèle Tribalat, « Les jeunes d'origine étrangère », revue Commentaire, n° 126, été 2009. 46 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 123 sur 127 Tableau 42 : découpage par type urbain VW B U RSR LZL MZM Ville centre d'agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones LZL et MZM Banlieue d'agglomération de plus de 50 000 habitants hors zones LZL et MZM Agglomération de 5 à 50 000 habitants hors zones LZL et MZM Zone rurale et semi-rurale hors zones LZL et MZM Zone littorale à vocation totalement ou partiellement touristique, Zone de montagne à vocation totalement ou partiellement touristique, T. Interpolations et extrapolations Les variables ont été interpolées (notamment pour les années non fournies par Filocom), et extrapolées lorsque cela était nécessaire pour les années extrêmes (sur la base du taux de variation des années connues les plus proches, sauf exception mentionnée ci-dessus). Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 124 sur 127 Annexe 8. Lettre de mission Le présent travail était en cours lorsque le Directeur général de l'Aménagement, du Logement et de la Nature a demandé, par le courrier reproduit ci-dessous, de l'accélérer pour enrichir les travaux menés par M. Philippe Grall, chef de projet sur la mobilisation du foncier à la DHUP, en appui au député Jean-Luc Lagleize. Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 125 sur 127 Différenciation du niveau et de la variation du prix des logements selon le département Retour au sommaire PUBLIÉ Page 126 sur 127 Site Internet du CGEDD : « Les derniers rapports » PUBLIÉ  INVALIDE)