152
Carte 3.5 : la représentativité spatiale de l’échantillon pour la période 2002-2006
Il apparaît clairement que la qualité de la représentativité de l’échantillon se dégrade à raison de la masse démographique des communes. Cependant, deux aspects doivent relativiser les alarmes qu’on en pourrait formuler : d'une part, comme nous le disions plus haut, la population-mère n’est qu’approximative103, d'autre part, précisément parce
103 En effet, la part de logements vendus ne dépend pas uniquement de la part du parc : une petite
153 que ces communes sont les plus importantes, le volume de ventes y reste suffisant pour assurer la significativité des résultats.
3.4.3. La base de données se compose-t-elle de ventes de biens conformes aux parcs communaux de logements ?
Le dernier point qui est important en termes de représentativité de l’échantillon concerne la structure des ventes du point de vue des biens mutés. En effet, l’extension d’une aire urbaine implique par nature de considérer à la fois des communes anciennement urbaines, notamment dans le pôle urbain, et des communes périurbaines au franges de l’aire urbaine. Aux différences de densité entre ces communes se superposent d’importantes différences de morphologie urbaine. Si l’on peut trouver dans toutes les communes à la fois des maisons et des appartements, la part de ces derniers constitue un critère net de différenciation entre le centre d’une agglomération et les marges d’une aire urbaine (BOULAY et al., 2011). Evaluer la représentativité des bases de données du point de vue des parts de chacun des segments peut donc s’avérer utile. Cette opération se heurte cependant à de nombreuses limites, tant en matière de données que de signification des résultats (cf. encadré 3.6).
Encadré 3.6
La représentativité d’un échantillon en matière de types de biens mutés : problèmes et limites méthodologiques
On peut suivre pour cette problématique une démarche à celle présentée dans les encadrés 3.4 et 3.5. Deux problèmes supplémentaires se posent.
Le premier concerne les sources utilisées pour établir la population-mère à laquelle sera comparé l’échantillon. Les recensements distinguent les logements selon leur type (maison ou appartement), mais cette distinction n’est disponible que dans les recensements de 1999 et 2006. Pour celui de 1990, les logements sont caractérisés par leur statut d’occupation, leur ancienneté, etc. mais pas selon leur type architectural. De fait, cela limite l’étude de la représentativité des échantillons à une courte période (2000 à 2006).
Le second a trait à l’interprétation des résultats. En effet, la distorsion qualitative relevée entre population-mère et échantillon pour le nombre de ventes par commune est aggravée en ce qui concerne la structure des ventes : de même que la liaison entre nombre de logements dans une commune et nombre de ventes dans ladite commune n’est pas nécessaire, ce phénomène est encore plus criant pour les types de biens vendus, a fortiori au début des années 2000, lors d’une forte croissance démographique des communes de l’aire urbaine, dans un contexte de hausse des prix. En effet, certaines communes, sous l’effet de ces dynamiques voient émerger de nouveaux types de logements (appartements en périphérie) qui par nature sont neufs, et donc vendus en quasi-totalité, ce qui conduit à une surreprésentation des ventes d’appartements.
L’étude de la structure des ventes met bien en avant les problèmes pointés dans l’encadré 3.6. En effet, la croissance de l’écart observé entre le parc réel et la
supérieure à celle de son parc dans le parc total, par exemple. Ce faisant, la part des grandes villes peut être « artificiellement » plus basse.
154 composition des ventes sur la période 2000-2006 relève des facteurs indiqués dans l’encadré (cf. figure 3.10).
Figure 3.10 : moyenne de l’écart en points de % entre la part des appartements dans le parc de logements de l’aire urbaine de Marseille-Aix-en-Provence et la part des
appartements dans la base de données (1991-2006)
La présentation critique des données sur les transactions dont nous disposons pour ce travail permet d’aboutir à des conclusions importantes sur plusieurs aspects. Tout d'abord, la qualité de l’échantillon, et sa masse, autorisent un travail d’exploitation statistique. Ce travail, au vu des taux de renseignement des différentes variables, pourra se fonder sur de nombreuses variables, dont l’intérêt est grand à une échelle désagrégée, peu souvent disponible.
En revanche, il apparaît exclu de vouloir prétendre à l’aide des seules bases de données MIN comprendre l’intégralité des segments du marché foncier-immobilier. En effet, à l’exception des segments des appartements et des maisons, la majorité des types de biens présents dans les bases notariales sont trop peu nombreux pour être intégrés à l’analyse. C’est notamment le cas des biens fonciers.
Ce chapitre autorise donc à conclure à la légitimité d’un travail sur le marché immobilier, du neuf comme de l’ancien, et des appartements comme des maisons.
155 L’inspection rapide des éléments mobilisables pour la recherche sur les objets immobiliers et de ses contraintes théoriques et techniques permet deux types de conclusions. L’une porte sur les problèmes à traiter, la seconde sur la manière d’aborder ces mêmes problèmes.
Théoriquement, il apparaît fondamental de rompre avec l’approche apriorique du courant le plus standard de l’économie. Trois éléments seront forcément impactés par cette rupture : la notion d’équilibre et les conceptions du temps et de l’espace. Tous trois sont liés : « The future development of spatial models of the housing market will need to
incorporate adjustment and disequilibrium on the both sides of the market, information imperfections, reflect the importance of real time and process in market evolution, and capture the key role of housing market institutions » (O’SULLIVAN, GIBB, 2003, p. 9). Ces
conclusions sont désormais quasiment partagées par tous (CALCOEN, CORNUEL, 1999 ; TU, 2003).
Ce programme est néanmoins fortement contraint par les possibilités pratiques de la recherche. On a ainsi vu que malgré la qualité et le caractère exceptionnel des données dont nous disposions, leur qualité et leur quantité ne permet pas toutes les orientations de travail. Il apparaît notamment que l’échantillon risque d’être trop limité pour traiter de manière fiable les zones non centrales de l’aire urbaine, et que l’analyse devra de toute façon se limiter aux biens immobiliers que sont les appartements et les maisons, les biens fonciers ou les autres types de biens étant trop peu nombreux pour justifier ne serait-ce même qu’un éclairage.
C’est pour toutes ces raisons que nous parlions en introduction de cette partie des conditions de la recherche. Le matériau disponible, qu’il s’agisse de matériau théorique ou de données de quelque ordre que ce soit, n’est pas passif, inerte. Il participe au contraire grandement à l’élaboration d’une problématique et de ses méthodes de traitement. Dans notre cas, les conditions de la recherche nous poussent à effectuer une analyse spatiale précise de la hausse des prix immobiliers. Cette analyse n’est un simple compte-rendu, c’est aussi une démarche de validation d’hypothèses et de concepts. Si la première partie a montré qu’il n’était pas possible de situer un marché immobilier dans un espace-temps pur sans courir le risque de commettre des erreurs théoriques, la seconde doit valider cela. L’analyse des modalités de la hausse, de son rythme, de sa dimension spatiale et des structures qui en résulte doit permettre d’évaluer la validité de la non-stationnarité du marché ou de l’inertie et du rôle des structures spatiales sans lesquelles il serait inconcevable. L’analyse spatiale n’est donc dans cette perspective nullement un simple atlas de la hausse des prix. Elle a certes cette dimension, mais dans le but de faciliter la conceptualisation d’un cadre de pensée du marché immobilier alternatif à celui qu’on a hérité de l’économie néo-classique, et plus à même de satisfaire une réflexion sur les rapports entre l’espace et son prix.
157
DEUXIEME PARTIE
ANALYSE SPATIALE DE L’INFLATION
IMMOBILIERE
159 L’analyse spatiale de la hausse doit mettre le géographe en condition de pouvoir contrôler la production des informations qu’il créera et par là-même en garantir la fiabilité dans la démonstration. Ce point est essentiel dans la crédibilité de l’analyse spatiale en tant qu’élément agonistique et qu’élément heuristique. Disposer de chiffres justes, inédits et interprétables constitue un argument de poids dans le cadre d’un contexte où les prix, leur niveau et leurs variations, sont systématiquement justifiés en vertu d’une « normalité » et d’une « justesse » qui en seraient des attributs essentiels. Mais au-delà de cette fonction contestatrice de l’analyse spatiale, l’étude précise des mouvements de prix à diverses échelles et à divers pas de temps permet également de questionner des hypothèses fondamentales de la théorie du prix, et, partant, de la théorie de la valeur. L’analyse spatiale est donc heuristique en ce qu’elle établit des faits qui contredisent des systèmes explicatifs, et pas seulement discursifs. En effet, tous les éléments que nous établirons dans cette partie constitueront le matériau de base sur lequel nous tenterons dans la partie suivante d’ébaucher un cadre alternatif à celui dont l’analyse spatiale montre qu’il n’est pas pleinement satisfaisant.
Cet objectif est poursuivi à travers trois étapes :
• Dans le chapitre 4, intitulé L’aire urbaine de Marseille-Aix-en-Provence dans
l’inflation immobilière, on caractérise d'abord l’inflation immobilière, en montrant que
les niveaux atteints sont si élevés qu’il est justifié de ne plus raisonner en termes de différence de degré mais bien en différence de nature. L’ubiquité de la hausse, phénomène inconnu jusqu'alors, est un autre argument dans ce sens. Cette dimension spatiale nous intéresse particulièrement dans la mesure où l’aire urbaine de Marseille- Aix-en-Provence connaît des hausses bien supérieures à la hausse moyenne des villes de rang et de fonctions comparables.
• La mise en évidence de ces différentiels de hausse à l’échelle interurbaine justifie d’investiguer des échelles encore plus fines. Le chapitre 5, Représenter spatialement le
marché immobilier établit un protocole de représentation, notamment cartographique
du marché. En effet, le passage de données brutes, même désagrégées, à des cartes lisibles et exploitables requiert un véritable « travail de fourmi » où le recours à des logiciels de statistiques, de traitement des données et de SIG joue un rôle de premier plan. Ce chapitre, qui pourrait très « technique » est en fait l’illustration du fait que l’élaboration d’un protocole de recherche, et donc d’une problématique, est indissociable des possibilités de traitement des données, qui déterminent en partie jusqu'aux concepts utilisés.
Nanti de données exploitables, on peut dans le chapitre 6, Inflation immobilière et structures
spatiales, proposer un ensemble de traitements statistiques et/ou cartographiques. Même si
une partie des traitements a eu une dimension exploratoire lors de la phase de préparation de la thèse (afin de détecter d’éventuels cas de figure non pris en charge par des hypothèses de travail), ce travail vise d'abord à évaluer la pertinence des hypothèses ayant trait à l’espace dans les modèles standard, et à mettre en valeur les faits et les structures géographiques qui les contredisent, afin de fonder les développements ultérieurs sur des phénomènes vérifiés.
161
CHAPITRE 4
L’AIRE URBAINE DE MARSEILLE-AIX-EN-
PROVENCE DANS L’INFLATION
IMMOBILIERE
L’inflation immobilière a été si prononcée au cours des quinze dernières années que le grand public s’est en quelque sorte habitué à un niveau de prix qui aurait paru insensé au début de la phase haussière. Si tout le monde a conscience de l’existence de cette hausse, il y a fort à parier que son intensité en mal connue, ou en tout cas qu’elle reste floue dans les esprits, y compris des chercheurs : qui nierait qu’il faut faire un certain effort pour se remémorer puis valider les niveaux de prix pratiqués en 1995 ? La mise en évidence claire (chiffrée) de l’intensité de l’inflation immobilière est ainsi un pré-requis indispensable à toute étude du marché immobilier. On peut en effet gager que le niveau actuel des prix a été « naturalisé » ou au moins « normalisé ».
De plus, ce travail est rendu nécessaire, au-delà de la plus élémentaire rigueur scientifique recommandant de travailler sur les chiffres les mieux établis, par la légitimité de la question suivante : les niveaux de croissance des prix autorisent-ils à continuer à penser la différence de prix entre le creux du milieu des années 1990 et les niveaux atteints dix ans plus tard (et dépassés depuis) comme une simple différence de degré ? En d’autres termes, cette hausse n’a-t-elle pas été si importante qu’elle nécessite d’être appréhendée plutôt comme une différence de nature ? A titre d’exemple, en seulement six ans (2000-2006), on a observé une croissance des prix à Marseille telle que le premier décile des prix de 2006 se situe au niveau du dernier décile en 2000 : n’a- de t-on pas franchi un seuil ?
La mise en évidence des variations de prix est donc un exercice de la plus haute importance. C’est aussi un exercice rarement réalisé en raison des conditions sociales et statistiques dans lesquelles le marché foncier et immobilier est inséré : « la plupart des
études publiées à ce sujet font état de lacunes dans la mesure des prix immobiliers, notant qu’il existe peu de repères historiques pour juger de la situation actuelle, même si des séries ont pu être reconstituées par des chercheurs. Certes, il existe un système de « publicité foncière » qui consiste en la transmission de tous les actes aux conservations des hypothèques, qui dépendent de l’administration fiscale. Toutefois cette publicité foncière n’assure pas la transparence d’un marché où les prix sont, par tradition, confidentiels »
(SENAT, 2007). C’est d’ailleurs le décalage manifeste entre l’ampleur des variations de prix et leur méconnaissance qui a justifié la mise en place d’un appareil de statistique publique dédié : « Il aura fallu attendre le retournement du cycle immobilier au début des
années quatre-vingt dix, pour inciter les professionnels et les autorités publiques à une plus grande rigueur dans la mesure des prix immobiliers. Cette évolution n’est pas totalement achevée » (SENAT, 2007). C’est un tout autre contexte qui justifie depuis le milieu des
années 1990 la continuation de ce travail.
L’INSEE a ainsi élaboré en collaboration avec les chambres de notaires un indice, l’indice INSEE-Notaires, fondé sur les bases MIN et BIEN. Il est calculé à l’échelle nationale, à celle des départements pour l’Île-de-France, à celle des régions Rhône-Alpes et Provence-Alpes-Côte-d’Azur et pour les agglomérations de Lyon et Marseille. D’un point
162 de vue plus thématique que régional, il distingue également (à l’échelle nationale) les agglomérations de plus ou de moins de 10 000 habitants. Cet indicateur a les avantages et les inconvénients propres aux indices : il fait autorité pour appréhender les mouvements les plus généraux du marché mais reste insuffisant pour des travaux à des échelles plus précises ou pour des travaux comparatifs.
Il est ainsi très largement utilisable, en complément d’autres sources, pour prendre conscience de l’inflation immobilière très prononcée qu’a connu le marché ces derniers temps. En revanche, il nous a fallu développer nos propres statistiques sur les données dont nous disposions pour situer la hausse des prix dans l’aire urbaine de Marseille-Aix- en-Provence par rapport aux hausses qu’ont connu d’autres aires urbaines comparables. Cette opération, relativement complexe, a nécessité des traitements précis qui permettent une comparaison de la hausse entre grandes villes à notre connaissance inédite. Ces outils ont également été utilisés pour mieux saisir les mouvements de prix propres à l’aire urbaine de Marseille-Aix-en-Provence. Il en résulte une connaissance fine et comparative des mouvements de prix, à des échelles et sur des pas de temps précis. Ce travail s’est fondé sur les données MIN et a nécessité des traitements relativement lourds pour refléter de manière la plus adéquate possible les variations du marché. Cela a nécessité une réflexion sur la conceptualisation du prix afin de sélectionner et de traiter les transactions les plus aptes à refléter le marché. La construction des échantillons de prix s’est heurtée à plusieurs obstacles, particulièrement le gommage des effets de structure, afin de donner à lire « l’évolution
des prix corrigée des caractéristiques des logements », ce qui implique de « séparer la différence de structure des [biens immobiliers] de l’évolution réelle des prix » (MAURIN P.,
2007a). En effet, « sauf coïncidence, les appartements vendus une année n’ont pas les
mêmes caractéristiques que ceux vendus l’année précédente, même en moyenne. Ainsi les évolutions de prix reflètent deux phénomènes à la fois : la différence de structure des appartements vendus et l’évolution réelle des prix » (MAURIN P., 2007a). Il convient
toutefois de relativiser les limites d’une telle variabilité des échantillons, surtout lorsque ces derniers sont conséquents : « notice that sampling error is not a « mistake » such as
choosing the « wrong » sample or some other methodological failing. All samples deviate from the population in some way ; thus sampling error is always present. The associated uncertainty is the price one pays for using a subset of the population rather than the entire population. The appeal of statistics is not that it removes uncertainty but rather that it permits inference in the presence of uncertainty » (BURT et al., 2009 p. 254 et 255).
163
1. LA HAUSSE DES PRIX DEPUIS QUINZE ANS : UNE INFLATION
IMMOBILIERE INEDITE
Le comportement des prix immobiliers suit en partie une logique cyclique. À ce titre, « l’évolution des prix peut être décomposée entre une composante tendancielle (+ 1,4 % par an) [sur la période 1965-2005] et une composante cyclique. Depuis 75 ans, on observe trois phase haussières entrecoupées de deux phases de repli, chaque cycle durant environ dix ans (…) Les cycles présentent des disparités géographiques » (SENAT-SEP, 2007). Si ces informations générales illustrent bien la période courant de 1965 au milieu des années 2000, il semble cependant que certaines caractéristiques de la dernière phase haussière contreviennent à ces tendances générales. Cela concerne notamment l’intensité de la hausse : la croissance des prix à partir des années 2000 est sans commune mesure avec ce que l’on avait pu observer jusqu'à aujourd’hui. Phénomène d’autant plus remarquable qu’après une légère baisse lors de la crise mondiale de 2008, les prix ont récemment recommencé à monter. Enfin, et cette caractéristique n’est pas la moins intéressante du point de vue géographique, cette hausse s’est distinguée par son caractéristique ubiquiste, et par une conformité du comportement des marchés provinciaux au comportement parisien.
1.1. Les indicateurs de la hausse des prix
1.1.1. Les grands indices disponibles et leurs principes de construction
Trois indices sont principalement utilisés pour l’évolution des prix sur le marché immobilier français : l’indice INSEE-Notaires, l’indice FNAIM et l’indice ECLN. Les deux premiers portent sur les logements anciens, le dernier sur les neufs. Les méthodes d’élaboration de ces indices diffèrent, notamment quant au traitement de « l’effet qualité », un type d’effet de structure. En effet, la composition des échantillons varie selon les années ou les trimestres, ce qui peut biaiser le calcul comme nous l’avons vu en introduction de ce chapitre. Les indices INSEE-Notaires, FNAIM et ECLN accordent respectivement de moins en moins d’importance au traitement de cet effet.
L’indice INSEE-Notaires est le plus complexe et sans doute le plus abouti du point de vue de la complexité de sa construction (SENAT-SEP, 2007), exposée dans plusieurs documents (INSEE, 2005 ; DAVID ET AL., 2002 ; DAVID ET AL., 2002). Il porte sur les biens anciens, libres d’occupation au moment de la vente (ou occupés par le vendeur), acquis en pleine propriété et de gré-à-gré (hors adjudications), destinés à un usage strict