Logement social et accession à la propriété
∗Florence Goffette-Nagot∗ Modibo Sidibé∗+
∗Université de Lyon, Lyon, F-69007, France.
∗CNRS, GATE Lyon Saint-Etienne, Ecully, F-69130, France.
+CREST-GENES, Malakoff, F-92240, France.
16 mars 2012
Résumé
L’accession à la propriété nécessite une accumulation préalable de patrimoine. Le profil de consomma- tion au cours du cycle de vie influence les capacités d’épargne du ménage et on peut de ce fait s’interroger sur le rôle des statuts résidentiels passés sur l’accession à la propriété. Dans le cas français, se pose en particulier la question du rôle du logement social dans le parcours résidentiel des ménages. L’objectif de cet article est d’analyser les effets d’un séjour dans le parc de logements Hlm sur la dynamique d’accession à la propriété. Pour estimer ces effets tout en contrôlant la sélection des ménages au sein du parc Hlm, nous proposons un modèle empirique dans lequel nous estimons simultanément la probabilité d’avoir eu un séjour en logement Hlm et un modèle de durée expliquant l’âge d’accession à la propriété. La pro- babilité d’avoir eu un séjour en logement Hlm est instrumentée par une variable représentative du parc de logement Hlm au niveau de l’aire urbaine. Les estimations portent sur un échantillon original, tiré de l’Enquête Logement 2006. Une méthode de pseudo-panel permet d’imputer le statut d’occupation passé des ménages mobiles avant 2002, qui n’est pas observable dans l’enquête. Les résultats de l’estimation du modèle de durée avec correction de l’endogénéité du séjour en Hlm mettent en évidence l’accélération de l’accession permise par l’occupation d’un logement Hlm. A l’encontre des images négatives souvent associées au logement social, qui constituerait une trappe à pauvreté, cette analyse permet de montrer un effet favorable du logement Hlm sur les possibilités d’accession à la propriété. Ces résultats confortent ceux obtenus pas Le Blancet al. (1999) et Laferrère et Le Blanc (2006) et les complètent en suggérant que le gain sur la dépense de logement permis par l’occupation d’un logement Hlm est, au moins pour partie, utilisé pour la constitution d’un apport personnel permettant l’accès à la propriété.
∗Les auteurs remercient l’INSEE, et en particulier Catherine Rougerie de la Division Logement, pour son aide pour l’accès aux données des Enquêtes Logement. L’ensemble des traitements effectués dans cet article a été effectué via le Centre d’Accès Sécurisé Distant de l’Insee (CASD), après autorisation du Comité du secret statistique.
1 Introduction
Le logement est un des éléments majeurs du patrimoine des ménages. En France, on compte 57% de propriétaires, et le logement représente près de 70% du patrimoine des ménages (Insee, 2006). Sur la période récente, plus de 500 000 ménages accèdent à la propriété chaque année (Briant, 2010). L’accession à la propriété est généralement considérée comme socialement sou- haitable et les politiques publiques comportent des aides qui y sont favorables.
L’accession à la propriété est un processus dynamique impliquant une accumulation préalable de capital. Les transitions vers la propriété ont fait l’objet d’une littérature assez importante, qui montre l’importance des variables personnelles influençant la demande de logement et le patri- moine : revenu et nombre d’enfants (Henretta,1987), race et éducation (Boehm et Schlottmann, 2004), transferts intergénérationnels (Wolff et Attias-Donfut,2007). La littérature a également discuté les conditions d’accumulation d’épargne dans la dynamique d’accession à la propriété (Moriizumi, 2003). Dans cette lignée, on peut penser que le profil de consommation au cours du cycle de vie influence les capacités d’épargne des ménages et ainsi s’interroger sur le rôle des statuts d’occupation passés sur l’accession à la propriété. Dans le cas français, se pose en particulier la question du rôle du logement social dans le parcours résidentiel des ménages.
Cette question est particulièrement fondée étant donné le poids important du logement social, qui avec plus de 5 millions de ménages au 1er janvier 2008, dont 4,3 millions de ménages dans le parc Hlm, concerne plus de 40% des locataires (Commission des Comptes du Logement, 2010; Schaefer, 2010)1. En pourvoyant des loyers plus faibles, le logement social pourrait permettre une accumulation de capital plus importante et ainsi constituer un tremplin pour une accession à la propriété plus rapide. Le Blanc et al. (1999) observent que les loyers des logements Hlm sont de 40% environ inférieurs à ceux du marché. Ces auteurs montrent également que le statut de locataire Hlm permettrait de consommer un supplément de 10% de service de logement et 11% d’autres dépenses, relativement aux locataires du secteur libre, l’effet d’accumulation étant surtout important pour les ménages les plus riches. Ainsi, comme le notent les auteurs, le statut de locataire Hlm influence les capacités d’épargne des ménages. On peut se demander si, par ce biais, il n’est pas à même d’infléchir la dynamique d’accession à la propriété. Jacquot(2007) montre qu’une fraction des locataires les plus solvables du parc social a pu devenir propriétaire.
Il est même possible que le parc de logement social permette l’accession à la propriété à des ménages qui, sans cette aide, ne pourraient accumuler un capital suffisant pour constituer un apport personnel. Outre les effets redistributifs purs montrés par Laferrère et Le Blanc (2001), l’existence d’un parc de logements sociaux pourrait de la sorte influencer une politique d’actua- lité, à savoir l’accession sociale. Il existerait ainsi un pont entre deux piliers de la politique du logement, et cet effet pourrait constituer une motivation supplémentaire à une politique d’offre de logements sociaux2.
1. Le Blancet al.(1999) notent que la part des ménages logés en logement Hlm a fortement augmenté au cours des quatre dernières décennies, avec 28% des locataires d’un logement loué vide en Hlm en 1973, 38% en 1984, et 41% en 1996. Cette part s’est stabilisée plus récemment, avec 46% de Hlm au sein du parc locatif à l’enquête Logement 2006 (Ministère de l’Ecologie, de l’Energie, du Développement durable et de la Mer,2009).
2. Le travail empirique mené ici porte sur les logements Hlm. Cependant, par abus de langage, nous utiliserons parfois le terme de logement social.
L’effet favorable lié à l’avantage en prix peut cependant être oblitéré par des effets négatifs du logement social. En effet, l’accès au logement social n’étant pas transférable lors d’une mobilité résidentielle, changer de logement entraîne des coûts de mobilité supplémentaires relativement aux autres statuts d’occupation du logement, comme le notent de Graaff et van Leuvensteijn (2007). En privilégiant cette situation de rente, les locataires du secteur social pourraient limiter leur horizon de recherche d’emploi et ainsi réduire leurs opportunités sur le marché du travail.
En outre, de par leurs localisations, qui engendrent unspatial mismatch, et la composition socio- démographique de leurs occupants, source potentielle d’effets négatifs du voisinage, les logements sociaux pourraient avoir un impact négatif sur les transitions des individus sur le marché du travail et constituer des trappes à pauvreté3. L’effet net du logement social sur l’accession à la propriété est donc a priori ambigü.
Les études s’intéressant à l’impact des statuts résidentiels passés sur l’accession à la propriété sont rares, les seules contributions étant à notre connaissance les travaux deDi Salvo et Ermisch (1997) etBoehm et Schlottmann(2004,2009).Di Salvo et Ermisch (1997) montrent de manière descriptive sur données anglaises que si un individu choisit comme première destination le lo- gement social, il diminue de six fois sa probabilité d’être propriétaire comparativement aux locataires du secteur privé. Plus récemment, Boehm et Schlottmann (2009) analysent l’effet du statut passé en comparant les probabilités d’accession selon le statut précédent. Cette analyse ignore cependant l’endogénéité potentielle du statut résidentiel passé.
Le présent article propose une modélisation économétrique de l’accession à la propriété afin d’étudier l’impact d’un séjour en logement Hlm sur les transitions vers la propriété du logement.
La mesure que nous utilisons pour quantifier la dynamique d’accession à la propriété est l’âge d’accession, qui tient compte du processus dynamique et cumulatif y aboutissant. De par son but, le logement social concentre des catégories de ménages modestes, ce qui pose un problème d’autosélection. Pour contrôler cette sélection des ménages au sein du parc Hlm, nous proposons un modèle empirique dans lequel nous estimons simultanément la probabilité d’avoir un séjour en logement Hlm et un modèle de durée expliquant l’âge d’accession à la propriété. La proba- bilité d’avoir eu un séjour en logement Hlm est instrumentée par une variable représentative de l’importance du parc de logements Hm au niveau de l’aire urbaine. Les estimations sont réalisées sur des données tirées des Enquêtes Logement (EL ci-après) de l’INSEE.
La suite de cet article est organisée comme suit : dans la section 2, nous présentons la théorie sous-jacente et quelques faits stylisés sur le marché du logement français ; dans la section 3, nous présentons les données ainsi que les statistiques descriptives de l’échantillon d’estimation ; dans la section 4, nous présentons le modèle économétrique et discutons les hypothèses d’identification ; enfin, nous présentons les résultats avant de conclure.
3. Dans le cas français, les résultats deDujardin et Goffette-Nagot(2009) etDujardin et Goffette-Nagot(2010) suggèrent que le logement social n’aurait pas d’effet, ni direct ni indirectviales effets de quartier, sur la probabilité de chômage.
2 Choix résidentiels : théories et faits
2.1 Les modèles de choix du statut d’occupation du logement
La littérature économique a analysé l’arbitrage que font les ménages entre location et propriété du logement. Dans le cadre théorique proposé parHenderson et Ioannides(1983), il est démontré que la propriété est le choix optimal car elle procure l’utilité la plus élevée ou le coût d’usage le plus faible. De plus, Henderson et Ioannides(1983) montrent que les contrats de location ne permettent pas de faire payer l’intégralité du coût d’utilisation du logement aux locataires et que l’occupation du logement par son propriétaire permet de résoudre ce problème de maintenance.
Ainsi, la propriété du logement serait le statut d’occupation optimal.
Ce résultat est nuancé par l’introduction de l’aversion pour le risque, de la préférence pour le présent et des imperfections sur le marché du crédit (voir Smith et al., 1988 pour une revue de littérature). D’une part, certains individus n’accéderont jamais à la propriété à cause d’une préférence pour le présent trop élevée. D’autre part, l’introduction de l’imperfection des marchés de capitaux permet de caractériser les individus susceptibles d’acquérir un logement, puis de le mettre en location. Elle permet aussi de montrer que, du fait de la nécessité d’accumuler un patrimoine préalable, la part des ménages propriétaires de leur logement est croissante avec l’âge, et que certains ménages ne pourront jamais accéder à la propriété.
Etant donné ces déterminants du choix du statut de propriétaire occupant, la probabilité pour un individu id’être propriétaire peut s’estimer à partir de la forme réduite :
Pr(hi) =f(Xi, Yi, Pi) (1)
avec X un vecteur de caractéristiques socio-démographiques (vie en couple, nombre d’enfants, nationalité,. . .),Y le revenu du ménage etP des indicateurs de prix du logement. Cette représen- tation est très imparfaite, car elle estime la probabilité d’être propriétaire en ignorant le processus y aboutissant. En particulier, elle ne permet pas de représenter le profil temporel de l’accession à la propriété en lien avec les différentes variables explicatives. Il semble préférable d’estimer un modèle de durée qui considère l’existence d’une durée avant l’accession à la propriété, durée correspondant implicitement à une période d’accumulation de capital. C’est pourquoi les tra- vaux récents sur la dynamique d’accession à la propriété ont estimé des modèles de durée dans lesquels la variable d’intérêt est l’âge d’accession à la propriété (Boehm et Schlottmann, 2004;
Deutsch et al., 2006; Tiwariet al., 2007; Boehm et Schlottmann, 2009). Une telle modélisation considère de façon implicite que la propriété du logement est un état absorbant. L’idée sous- jacente à cette hypothèse est la suivante : les choix d’accession à la propriété sont le fruit d’une optimisation individuelle, alors que la sortie de la propriété est liée à des chocs exogènes sur la composition de la famille ou le statut sur le marché du travail.
2.2 Accession à la propriété et logements sociaux : quelques faits stylisés Une grande majorité des Français souhaitent être propriétaires de leur logement (Bosvieux, 2005). Cette préférence n’est pas uniquement française et s’est manifestée par une augmentation
de la part des propriétaires occupants après la seconde guerre mondiale dans tous les pays euro- péens. Aux États-Unis, la politique pour l’accès à la propriété est plus ancienne, la propriété étant synonyme de la réalisation du "rêve américain", comme en témoigne la citation de Roosevelt :
"A nation of homeowners is unconquerable".
En France, le développement de la propriété occupante a été soutenu par les dispositifs gouvernementaux octroyant des prêts à des taux particulièrement favorables : Prêt d’Accession à la Propriété (PAP) et Prêt Conventionné (PC) de 1977 à 1995, Prêt à Taux Zéro (PTZ) à partir de 1995. Le dispositif s’est enrichi en 2007 de mesures fiscales pour l’acquisition ou la construction d’une résidence principale. Le graphique 1 montre l’augmentation constante de la part des propriétaires entre 1984 et 2006. Le nombre d’accédants diminue, mais ceci est compensé par l’augmentation du nombre de propriétaires de plein droit, qui s’explique pour partie par le vieillissement de la population.
Figure 1 – Part des ménages propriétaires au cours du temps Source : Enquêtes Logement 1984, 1988, 1992, 1996, 2002, 2006, calcul des auteurs
Le flux d’accédants à la propriété est également en augmentation constante. Entre 2002 et 2006, il est d’un tiers supérieur à ce qu’il était au cours des années 1980 ou au début des années 1990 (Briant,2010). Les ménages du premier quartile de revenu, de même que ceux du second quartile dans une moindre mesure, sont sous-représentés parmi les ménages accédants, avec respectivement 6,3% et 19,5% des ménages accédants entre 2002 et 2006, et ce malgré les aides ciblées sur ces catégories. Les ménages avec enfants, et particulièrement ceux qui comptent deux actifs occupés, sont fortement sur-représentés parmi les accédants récents. L’âge moyen des primo-accédants était de 35 ans et 5 mois entre 1992 et 1996, de près de 36 ans entre 1996 et 2002 et de 35 ans et 3 mois entre 2002 et 2006 (Source : Enquêtes Logement 1996 à 2006, calcul des auteurs). On constate donc que l’augmentation des prix des logements, forte depuis la fin des années 1990, ne s’est pas traduite par un recul de l’âge d’accession à la propriété.
En revanche, elle a eu pour conséquence un allongement de la durée des prêts (Briant, 2010; Rougerie et Friggit,2010).
Le parc Hlm compte 4,3 millions de logements, soit 37% du parc locatif (Commission des Comptes du Logement, 2010). Il s’agit de logements plutôt collectifs (85%) relativement récents (40% ont été construits après 1975 contre 30% pour l’ensemble du parc) et situés à 70% dans les agglomérations de plus de 50 000 habitants. Ce parc de logements sociaux est destiné aux ménages à revenus modestes. Cependant, le plafond des ressources pour l’éligibilité est tel que les deux tiers de la population peut y prétendre. En outre, l’augmentation des revenus du ménage durant la période d’occupation du logement et l’application limitée des sur-loyers permettent aux revenus des ménages de dépasser les plafonds d’éligibilité. Ainsi, Jacquot(2007) montre qu’une partie du parc de logements Hlm loge des ménages relativement aisés : en 2002, un locataire Hlm sur cinq se situe dans les quatre déciles les plus élevés de la distribution des niveaux de vie. Ces ménages occupent des logements situés dans des quartiers où les professions intellectuelles et les cadres supérieurs sont sur-représentés (Le Blanc et al.,1999).
Les locataires du parc social sont moins mobiles que ceux du parc privé. Sur la période 1980- 2006, le taux de mobilité annuel des locataires du secteur social a baissé, de 8,1% en 1984 à 7,1% en 2002 et ces mobilités se font pour une part de plus en plus importante au sein du parc Hlm (32% en 1984, 53% en 2006) (tableau 1). Cependant, comme souligné par Jacquot (2007), une fraction des locataires les plus solvables du parc social a pu devenir propriétaire. Ainsi, on peut estimer qu’environ 2% des locataires Hlm ont accédé à la propriété chaque année sur la période récente. Ces ménages représentaient environ 20% des primo-accédants. Ce mouvement d’accession sociale est soutenu par les politiques publiques, en particulier depuis la mise en place en 1996 d’un programme d’accession à la propriété des Hlm. En effet, tout locataire d’un logement, propriété d’un organisme Hlm depuis plus de 10 ans, peut s’en porter acquéreur. Ce programme s’est accompagné de la mise en place d’un prêt aidé : le Prêt pour l’Accession Sociale (PAS).
Tableau 1 – Mobilités résidentielles entre parc de logements Hlm et propriété.
Source : Enquêtes Logement 1984 à 2006, calculs des auteurs.
Enquête Logement 1984 1988 1992 1996 2002 2006
Taux de mobilité annuel des locataires Hlm 8,1 7,4 7,8 7,2 7,1 - Part des transitions des locataires Hlm
Vers un logement Hlm 32,9 40,0 41,2 45,8 44,4 53,0
Vers un logement en propriété 47,7 41,9 32,5 30,8 31,7 27,1 Statut d’occupation antérieur des primo-accédants
Locatif Hlm 31,1 29,0 23,9 24,3 24,8 20,4
Locatif privé 57,8 60,1 64,8 65,2 66,6 69,3
Les transitions des locataires Hlm vers la propriété n’en restent pas moins plus rares que celles des locataires du secteur libre. Ainsi, alors qu’en 1984 les locataires du secteur social repré- sentaient 31,1% des primo-accédants, ils n’en constituent plus que 20,4% en 2006. Cependant, les ménages locataires Hlm ayant des caractéristiques bien différentes de celles des locataires du secteur privé, il est possible qu’un effet favorable d’un séjour en logement social apparaisse si l’on tient compte des caractéristiques des ménages. C’est l’objet de la modélisation économétrique que nous développons.
3 Données
3.1 Définitions des variables et de l’échantillon
L’analyse proposée ici repose sur l’échantillon des ménages de l’Enquête Logement 2006. Ces données sont complétées de données extraites des EL 1984, 1988, 1992, 1996 et 2002. Idéalement, une étude sur les transitions sur le marché du logement nécessiterait des données sur un panel de ménages comportant en particulier des caractéristiques du logement occupé sur une période assez longue. Or, une telle base n’est pas disponible en France. En revanche, les EL de l’Insee, réalisées tous les quatre ans environ, offrent des informations détaillées sur les ménages et leurs logements, avec quelques informations rétrospectives. En particulier, pour les ménages ayant effectué une mobilité au cours des quatre années précédant l’enquête, des caractéristiques du logement occupé quatre ans avant la date d’enquête, dont le statut d’occupation et la localisation, sont disponibles.
La variable d’intérêt du modèle est définie comme l’âge de la personne de référence du ménage lors de la première accession à la mobilité. Les individus ayant fait une transition de proprié- taire à propriétaire, dont nous ne connaissons pas l’âge lors de la première accession, sont exclus de l’échantillon. Pour minimiser l’hétérogénéité des comportements observés et étant donné les faibles effectifs d’accédants aux âges extrêmes, nous avons fait le choix d’exclure de notre échan- tillon les ménages dont la personne de référence est âgée de moins de 23 ans ou de plus 75 ans en 2006.
Nous définissons l’existence d’un séjour passé en logement social comme le fait pour la per- sonne de référence du ménage d’être dans un logement Hlm dans le logement précédant celui occupé en 2006. Dans les enquêtes Logement, cette information n’est connue que pour la popu- lation des ménages mobiles dans les quatre années précédant la date d’enquête. Or, restreindre l’échantillon aux individus mobiles constituerait un biais de sélection majeur. Nous utilisons donc tout l’échantillon des ménages présents dans l’EL 2006 mais développons une méthode pour résoudre le problème de l’information manquante sur la situation résidentielle antérieure.
3.2 Méthode de pseudo-panel
Avec les EL 1984, 1988, 1992, 1996, 2002 et 2006, nous disposons de six vagues de données sur les ménages et leurs logements, représentatives au niveau national. Dans la littérature, la procédure consistant à utiliser plusieurs vagues de données en coupe pour former un panel d’in- dividus porte le nom de pseudo-panel. Cette méthode a été développée par Deaton (1985). Il s’agit de construire des données agrégées sur des cohortes, puis de considérer des moyennes des variables d’intérêt. Son utilisation est cantonnée aux études macroéconomiques et à l’étude des comportements de consommation. Nous adaptons cette méthode aux problématiques particu- lières du marché du logement et l’appliquons aux six dernières EL pour imputer l’existence d’un séjour passé en logement Hlm aux ménages de l’Enquête Logement 2006, mobiles avant 2002. La méthode que nous développons est également identifiée dans la littérature comme un apparie- ment statistique entre plusieurs sources de données (Ridder et Moffitt 2007). Il s’agit d’imputer, à partir d’un échantillon indépendant, des données manquantes dans un échantillon principal.
Son utilisation suppose une indépendance entre les variables inobservables et celles servant à faire
l’appariement. Nous supposons que l’hypothèse d’indépendance conditionnelle entre les caracté- ristiques observables et inobservables, implicite à tout modèle économétrique, est vérifiée. Enfin, comme tout appariement, l’utilisation d’un pseudo-panel introduit une imprécision qui devrait se traduire théoriquement par une variance plus grande des estimateurs4.
L’enquête Logement 2006 recense 31 069 ménages respectant les conditions d’âge définies précédemment. Le tableau 2 présente une description de cet échantillon par année d’arrivée dans le logement. On constate ainsi que les ménages mobiles récents, qui sont les seuls pour lesquels le statut d’occupation passé est renseigné, ne représentent que 34,8% des ménages enquêtés. Notre approche permettra d’avoir des informations sur le statut du logement occupé antérieurement pour la majorité du reste de l’échantillon.
Tableau 2 – Année de mobilité par statut d’occupation Période de mobilité Statut d’occupation
Propriété Location Logement Autres Total privée social
Avant 1979 14,8 1,5 6,0 5,0 9,2
1979-1983 8,4 1,2 4,3 4,0 5,6
1984-1987 7,7 1,4 5,2 4,1 5,5
1988-1991 8,2 2,4 6,0 6,0 6,2
1992-1997 14,7 8,1 14,6 13,6 13,0
1998-2002 24,1 25,7 29,7 25,5 25,8
2003-2006 22,1 59,7 34,2 41,8 34,8
Total 50,2 25,4 21,7 2,8 100,0
Source : Enquête Logement 2006.
Echantillon : 31 069 ménages de France métropolitaine, dont la personne de référence est âgée de 18 à 75 ans.
Notes: La catégorie "Autres" est composée des ménages logés gratuitement, fermiers et métayers.
Notre stratégie de pseudo-panel consiste en l’appariement des individus observés dans l’EL 2006 et ayant fait une mobilité avant 2002, avec des ménages issus des cinq EL précédentes. Il s’agit, pour chaque ménage concerné, de trouver dans les EL antérieures un ménage ayant fait une mobilité résidentielle la même année, aboutissant dans la même aire urbaine, ayant fait le même choix de statut d’occupation et de superficie de logement. On choisit en outre un ménage dont la personne de référence a la même année de naissance, le même niveau d’études et la même origine. En résumé, le critère d’appariement est un vecteur défini par les variables suivantes : aire urbaine de destination, année d’arrivée dans le logement, nationalité (Français, Français par naturalisation, nationalité étrangère), diplôme (inférieur au baccalauréat, baccalauréat, supérieur au baccalauréat), superficie du logement (moins de 40 m2, 40 à 69, 70 à 99, 100 m2 et plus), statut d’occupation en 2006 (propriétaire, locataire en secteur privé, locataire Hlm, autres). Ces critères sont assez restrictifs afin d’éviter tout appariement incohérent. Au cas où l’appariement sur cet ensemble de critères est infructueux, l’année d’arrivée dans le logement a été augmentée d’une année, puis éventuellement diminuée d’une année. En appliquant cette procédure, nous
4. Nos résultats montrent que les variances analytiques et celles obtenues par un bootstrap ne sont différentes qu’à 10−4 près.
avons réussi à apparier 1 340 ménages avec des ménages de l’EL 2002, 449 avec des ménages de l’EL 1996, 356 avec des ménages de l’EL 1992, 402 avec des ménages de l’EL 1988 et enfin 428 avec des ménages de l’EL 1984, soit un total de 2 975 ménages. On attribue, à chaque ménage de l’EL 2006 mobile avant 2002, la variable de séjour en Hlm et l’aire urbaine de résidence avant la mobilité du ménage avec lequel il a été apparié.
Il faut signaler qu’il n’est pas possible de faire l’appariement pour des ménages ayant effectué leur mobilité résidentielle avant 1979, l’EL 1984 ne couvrant pas les mobilités antérieures à cette date. Ceci concerne 9,2% des ménages de l’Enquête Logement 2006, qui sont exclus de notre échantillon final. On pourrait penser que certains des ménages ainsi omis sont des locataires Hlm fortement immobiles, et suspecter que leur exclusion biaise nos résultats. Nous présentons en section 5.1 des tests de robustesse qui contribuent à montrer que ce n’est pas le cas.
Naturellement, les critères d’appariement assez restrictifs utilisés ne permettent pas de re- trouver l’ensemble des individus initialement présents dans l’EL 2006, ni l’ensemble des aires urbaines. Ceci soulève deux questions. En premier lieu, l’échantillon après appariement ne re- cense que 78 aires urbaines au lieu des 326 initialement représentées dans l’EL 2006. En second lieu, en raison du faible nombre d’individus retrouvés grâce à l’appariement, il est nécessaire de réduire le nombre de ménages récemment mobiles afin de ne pas leur accorder un poids trop im- portant dans l’échantillon. Nous utilisons une règle de proportionnalité simple pour déterminer la taille souhaitée pour ce sous-échantillon et opérons une sélection aléatoire pour éliminer le nombre de ménages requis.
Enfin, deux questions conceptuelles plus fondamentales se posent. Le sous-échantillon des in- dividus appariés est-il une sélection aléatoire de la population des enquêtes ? Quelle est la qualité de la prédiction de séjour en Hlm par la méthode du pseudo-panel ? A la première interrogation, nous répondons par un test de différences entre les ménages mobiles avant 2002 que nous avons réussi à apparier et l’ensemble des ménages ayant fait une mobilité avant 2002 présents dans l’EL 2006. Nous considérons la distribution du revenu, le statut marital, le nombre de pièces du logement et le niveau d’éducation et ne trouvons aucune différence significative entre les deux échantillons. Nous répondons à la deuxième interrogation en sélectionnant la moitié des ménages de l’EL 2006 mobiles entre 2002 et 2006, pour lesquels le statut d’occupation passé est connu.
Nous traitons cette information comme manquante, et utilisons notre méthode d’appariement avec la seconde moitié du sous-échantillon des mobiles récents, pour la prédire. Nous comparons ensuite cette prédiction à la variable observée. Nous obtenons 85% de prédictions correctes. Pour 11% de l’échantillon, nous attribuons un séjour en locatif privé au lieu du logement social observé, et pour 4% de l’échantillon nous attribuons un séjour en logement social au lieu du locatif privé observé. Ce test ne peut être réalisé que pour les ménages mobiles récents. Cependant, il n’y a pas de raison de penser a priori que la qualité de l’appariement soit différente pour les ménages ayant effectué une mobilité à une date antérieure. Notre méthode de pseudo-panel semble donc robuste et permet d’éviter d’utiliser un échantillon susceptible d’engendrer un biais de sélection.
3.3 Statistiques descriptives
Notre échantillon final est composé de 3 773 individus pour lesquels les statistiques descrip- tives sont présentées dans le tableau 3. La composition de l’échantillon selon l’année d’arrivée dans le logement est similaire à celle de l’échantillon de l’EL 2006. Ainsi, 41 % de notre échan- tillon est composé de ménages récemment mobiles, 25 % des ménages ont enregistré une mobilité au cours de la période allant de 1998 à 2002, et chacune des autres périodes compte approxi- mativement pour 10% de l’échantillon. La distribution du revenu dans l’échantillon permet de constater que l’échantillon final reproduit bien les caractéristiques générales de la population.
Nous nous intéressons aux transitions sur le marché du logement, qui sont résumées dans le tableau 4. Près de 25 % des primo-accédants de l’échantillon étaient précédemment locataires d’un Hlm. La proportion de primo-accédants précédemment locataires du secteur privé s’élève quant à elle à 66%.
Le tableau 5 présente les caractéristiques individuelles des ménages selon le statut de proprié- taire en 2006 et le statut de locataire Hlm dans le logement précédent. De façon non surprenante, les propriétaires ont un niveau d’éducation plus élevé que les autres ménages. Les accédants à la propriété vivent à 83 % en couple et ont en moyenne plus d’enfants que les autres ménages.
Près de 60 % des propriétaires ont accédé alors qu’ils avaient moins de 36 ans, dont près de 30%
à moins de 30 ans.
Par ailleurs, une comparaison entre les propriétaires selon l’existence d’un séjour en logement social montre que les ménages devenus propriétaires après un séjour en Hlm ont un niveau d’édu- cation et des revenus plus faibles. Cependant, il ne semble pas y avoir de différence significative entre ces deux sous-échantillons en termes d’âge d’accession à la propriété. Il s’agit maintenant de contrôler pour l’hétérogénéité observée et inobservée des ménages ayant eu ou non un séjour en Hlm pour conclure quant à l’effet du logement Hlm sur la dynamique d’accession à la propriété.
4 Stratégie d’estimation
Nous modélisons l’accession à la propriété comme un processus d’arrêt optimal qui déter- mine l’âge de la primo-accession5. Les individus entrent sur le marché du logement en début de cycle de vie (nous choisissons un âge de 23 ans) et à chaque période, décident d’accéder à la propriété ou non. Nous estimons une forme réduite de ce modèle, dans laquelle nous considérons l’âge d’accession à la propriété comme une variable de durée, ce qui nous permet de capter la nature dynamique du phénomène et de tenir compte de la censure, c’est-à-dire du fait que cer- tains individus sont observés avant d’avoir accédé à la propriété ou n’accéderont jamais. Nous estimons un modèle paramétrique qui certes impose des restrictions sur le modèle, mais offre une interprétation claire de l’effet des caractéristiques individuelles. Ce choix a une conséquence assez importante : en présence d’hétérogénéité non observée, les problèmes de spécification peuvent
5. Les sorties du statut de propriétaire occupant concernent annuellement moins de 1% des propriétaires sur la période de notre étude : d’après les EL 2002 et 2006, on comptait 13 724 000 ménages propriétaires en France en 2002. 1 436 000 ménages propriétaires (dont la personne de référence occupait un logement indépendant en 2002) ont été mobiles entre 2002 et 2006, dont 503 000 ont quitté le statut de propriétaire, soit un taux de sortie de la propriété de 3,7% sur quatre ans. Ces sorties sont dans la majorité des cas concomitantes à un divorce, une séparation, ou un changement d’entreprise ou d’employeur.
Tableau 3 – Statistiques descriptives de l’échantillon
Variables Moyenne Ecart-type Min Max
Femme 0,347 0,476 0 1
Vie en couple 0,662 0,473 0 1
Nombre d’enfants 1,173 1,208 0 10
Age
Moins de 30 ans 0,089 0,285 0 1
De 30 à 39 ans 0,316 0,465 0 1
De 40 à 49 ans 0,298 0,457 0 1
De 50 à 64 ans 0,253 0.436 0 1
Plus de 65 ans 0,030 0,201 0 1
Nationalité
Français à la naissance 0,892 0,311 0 1
Français par naturalisation 0,035 0,184 0 1
Étranger 0,073 0,261 0 1
Education
Inférieur au baccalauréat 0,603 0,489 0 1
Baccalauréat 0,094 0,292 0 1
Supérieur au baccalauréat 0,303 0,460 0 1
Revenus par décile
1er décile 0,112 0,316 0 1
2`emedécile 0,100 0,300 0 1
3`emedécile 0,098 0,297 0 1
4`emedécile 0,108 0,310 0 1
5`emedécile 0,104 0,305 0 1
6`emedécile 0,101 0,302 0 1
7`emedécile 0,092 0,289 0 1
8`emedécile 0,101 0,301 0 1
9`emedécile 0,095 0,293 0 1
10eme` décile 0,090 0,286 0 1
Statut d’occupation antérieur
Location privée 0,646 0,445 0 1
Hlm 0,271 0,478 0 1
Autre 0,083 0,276 0 1
Statut d’occupation actuel
Propriétaire 0,464 0,499 0 1
Location privée 0,253 0,434 0 1
Hlm 0,253 0,435 0 1
Autre 0,030 0,172 0 1
Année de la dernière mobilité
1979-1984 0,086 0,280 0 1
1985-1988 0,091 0,287 0 1
1988-1992 0,066 0,248 0 1
1993-1997 0,093 0,291 0 1
1998-2002 0,251 0,434 0 1
2003-2006 0,413 0,493 0 1
% de Hlm parmi les locataires dans l’aire urbaine 0,379 0,099 0,140 0,661
Nombre d’observations 3 773
s’avérer assez sévères. Pour les éviter, nous introduisons un paramètre d’hétérogénéité non obser- vée dans l’équation de durée suivant la méthode proposée par Heckman et Singer(1984). Cette équation est estimée simultanément avec une équation déterminant la probabilité d’un séjour en
Tableau 4 – Transitions observées dans l’échantillon Statut d’occupation précédent Statut d’occupation actuel
Propriété Location privée Hlm Autres Total
Location privée 66,0 81,7 46,9 50,0 64,7
Hlm 25,2 12,2 45,7 23,3 27,0
Autres 8,8 6,0 7,4 26,7 8,3
Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Ensemble 46,2 25,4 25,3 3,1 100,0
Hlm, afin de traiter la sélection dans cet état. L’équation de choix du séjour en Hlm comporte elle aussi un paramètre d’hétérogénéité inobservée et nous permettons une corrélation entre ces termes d’hétérogénéité afin de tenir compte de la corrélation potentielle entre les inobservables.
4.1 Modèle économétrique
Le modèle retenu pour l’âge d’accession à la propriété est un modèle de durée, dans lequel on modéliseT, une variable aléatoire désignant l’âge d’accession à la propriété. Bien que l’âge n’est naturellement pas une mesure parfaite de la stratégie d’accession à la propriété du fait des autres dimensions, en termes de taille du logement et de localisation, que cette stratégie comporte, on peut penser qu’une telle modélisation la représente de façon adéquate.
L’accession à la propriété est un processus lié à l’accumulation de patrimoine. Or ce proces- sus est limité durant le cycle de vie des individus car les revenus déclinent mécaniquement à partir de l’âge de la retraite. La probabilité d’accession à la propriété serait en conséquence une fonction croissante de l’âge en début de cycle de vie, puis décroissante. Cette observation justifie l’utilisation d’une distribution log-normale pour l’âge d’accession à la propriété6.
La probabilité d’accéder à la propriété en t+dt conditionnellement au fait d’être locataire en t, ou fonction de hasard, est notée λ(t). Dans le cas paramétrique log-normal, elle s’écrit :
λ(t) = 1 σt φ
log(t)−(Zγ+νh) σ
1−Φ
log(t)−(Zγ+νh) σ
(2) avec φ la fonction de densité d’une loi normale et Φ sa fonction de répartition, Z un vec- teur de caractéristiques observables, γ un vecteur de paramètres à estimer, νh un paramètre d’hétérogénéité non observé et σ un paramètre d’échelle.
La vraisemblance peut être écrite en définissant les fonctions de densitéf(t)et de survieS(t)
`h(t|Z, γ, νh) =
N
X
i=1
h
(1−δi) logf(ti |Zi, γ, νhi) +δilogS(ti |Zi, γ, νhi)i
(3) où δi est une indicatrice de la censure.
Nous devons également modéliser la probabilité d’avoir eu un séjour en logement social p (p= 1 si le statut d’occupation précédent était locataire Hlm et p = 0 sinon). Nous supposons
6. La comparaison de la distribution empirique de l’âge d’accession à la propriété à des simulations de loi lognormales corrobore la pertinence de ce choix.
Tableau 5 – Caractéristiques selon le statut d’occupation précédent et actuel Propriété Autres statuts Ensemble
Séjour passé en Hlm Oui Non Oui Non
Femme 27,1 24,1 45,4 42,4 34,8
Vie en couple 83,6 83,7 47,0 48,4 66,6
Nombre d’enfants 1,5 1,3 1,2 0,9 1,2
Nationalité
Français à la naissance 94,1 96,0 84,5 83,0 89,0 Français par naturalisation 3,2 1,8 6,0 4,3 3,6
Étranger 2,7 2,2 9,5 12,7 7,4
Education
Inférieur au baccalauréat 74,1 51,9 77,3 57,1 60,4
Baccalauréat 7,3 9,0 9,3 10,3 9,4
Supérieur au baccalauréat 18,6 39,1 13,4 32,5 30,2 Revenus par decile
1er décile 3,6 3,8 17,7 17,4 11,2
2`eme décile 8,4 5,2 16,4 12,7 10,0
3`eme décile 10,7 6,2 12,7 10,7 9,8
4`emetdécile 10,2 9,7 13,1 11,0 10,8
5`eme décile 10,7 10,3 10,5 10,6 10,4
6`eme décile 13,2 11,1 8,9 9,1 10,1
7`eme décile 10,7 11,1 6,2 8,1 9,2
8`eme décile 12,5 13,6 6,2 7,7 10,1
9`eme décile 12,7 12,5 5,2 7,7 9,5
10eme` décile 7,3 16,5 3,1 5,0 9,0
Age d’accession à la propriété
Moins de 30 ans 33,9 33,6 - - -
30 - 35 ans 30,9 30,0 - - -
36 - 40 ans 15,7 15,0 - - -
41 - 45 ans 9,6 8,7 - - -
46 - 50 ans 4,3 5,1 - - -
51 - 55 ans 3,0 2,9 - - -
56 - 60 ans 1,8 2,5 - - -
60 - 65 ans 0,2 1,5 - - -
Plus de 65 ans 0,7 0,8 - - -
Observations 440 1 305 581 1 451 3 773
que le séjour en logement social peut être modélisé par un modèle logistique avecνpun paramètre d’hétérogénéité non observé :
Pr(p= 1|X, νp) = Pp = exp(Xβ+νp) 1 + exp(Xβ+νp) Pr(p= 0|X, νp) = P¯p = 1− exp(Xβ+νp)
1 + exp(Xβ+νp) (4)
La vraisemblance correspondant à cette équation s’écrit :
`p(p|X, β, νp) =
N
X
i=1
h
pilog(Ppi) + (1−pi) log( ¯Ppi) i
(5)
L’approche que nous adoptons pour l’hétérogénéité non observée a été proposée parHeckman et Singer
(1984) et est connue sous le nom des mixtures finies. Les paramètres d’hétérogénéité non observée νh etνp sont supposés suivre une loi normale bivariée qui peut être approximée par un nombre fini de points de masse K. Ainsi, il y a 2K types d’individus avecK points de masse et 2K−1 probabilités d’appartenir à un type à estimer.
La vraisemblance jointe de ces deux équations s’écrit :
``(t, p|Z, X, β, γ, νh, νp) = Z
νh
Z
νp
`h(t|Z, γ, νh)∗`p(p|X, β, νp)dG{νh, νp} (6) La liste des variables explicatives du vecteurZ est fournie au tableau 3. Ce modèle est estimé par maximum de vraisemblance.
4.2 Identification
Estimer l’effet d’un séjour en logement Hlm sur la dynamique d’accession à la propriété pose un problème d’identification lié à l’existence de variables inobservables expliquant le choix du logement social, et qui pourraient être des déterminants de l’âge d’accession à la propriété. Pour assurer l’identification des paramètres du modèle, il est nécessaire d’avoir un instrument, c’est- à-dire une variable expliquant le choix du logement social mais n’ayant pas d’influence sur l’âge d’accession à la propriété.
En termes d’instruments, la littérature dans le domaine du logement a souvent utilisé des va- riables agrégées caractérisant le marché du logement. C’est le cas devan Leuvensteijn et Koning (2004), ainsi que Munchet al. (2006) et Dujardin et Goffette-Nagot(2009). En particulier, Dujardin et Goffette-Nagot (2009) utilisent le pourcentage de Hlm dans l’unité urbaine de rési- dence pour identifier l’effet d’un séjour en logement social sur la probabilité de chômage. L’idée est de représenter l’état du marché du logement au niveau de la zone géographique au sein de laquelle le ménage fait son choix résidentiel. Nous suivons une approche similaire, en l’adaptant à la question traitée ici.
D’une part, nous calculons le pourcentage de Hlm au niveau de l’aire urbaine de résidence. Ce niveau géographique est en effet plus pertinent dans un modèle qui s’intéresse à l’accession à la propriété, étant donné le nombre de ménages qui se dirigent vers les couronnes périurbaines pour y acquérir un logement. D’autre part, nous utilisons le pourcentage de Hlm parmi les locataires et non parmi l’ensemble du parc de logements. En effet, il est possible que la part des Hlm parmi l’ensemble des logements capte à la fois le poids des Hlm dans l’offre de logements locatifs et le poids des logements locatifs dans le parc total. Cette seconde caractéristique étant liée à la part des logements en propriété, la validité du pourcentage de Hlm dans le parc total comme instrument n’est pas assurée.
Pour que l’instrument retenu soit valide, il faut que la part des logements Hlm dans le parc de logements locatifs à l’échelle de l’aire urbaine ne soit pas corrélée à l’âge auquel les individus accèdent à la propriété. Notons que cette variable est calculée pour l’aire urbaine de résidence lors du séjour en logement Hlm et que l’accession à la propriété se réalise, pour 18,6% de notre échantillon, dans une aire urbaine différente, qui présente des caractéristiques du marché du logement différentes. Il reste néanmoins à discuter la validité de l’instrument du
fait de la présence, dans l’échantillon, de ménages mobiles au sein d’une même aire urbaine.
La part des logements Hlm dans le parc de logements locatifs à l’échelle de l’aire urbaine varie de 14,0 à 66,1%, avec une moyenne de 37,9% (tableau 3). Cette grande variabilité s’explique par les contextes locaux et historiques. Ainsi, la construction de logements Hlm a été forte, dans les années 1970, dans les agglomérations industrielles accueillant des flux de main-d’œuvre importants.
On pourrait imaginer certains mécanismes liant le taux de logements Hlm à l’état du mar- ché immobilier résidentiel et à la propension à l’accession à la propriété. D’une part, si l’effet que nous cherchons à mettre en évidence est réel, il pourrait avoir des conséquences au niveau agrégé : l’existence d’une part importante de logements Hlm pourrait résulter dans une plus grande propension à l’accession à la propriété et en conséquence aboutir à une plus forte pres- sion sur le marché immobilier résidentiel. D’autre part et inversement, le parc de logements Hlm étant développé dans les villes anciennement industrielles qui ont subi une période de récession importante, il est possible qu’un fort taux de Hlm soit associé à des prix de logement bas et une plus grande facilité d’accession à la propriété. Il n’est pas possible a priori de conclure quant au résultat de ces effets opposés, ni quant à l’inexistence d’autres liens entre le poids des Hlm et l’état du marché immobilier résidentiel. Il faut ainsi garder à l’esprit que les résultats d’estimation de notre modèle sont conditionnels à la validité de l’instrument.
Enfin, pour contrôler une corrélation potentielle entre l’âge d’accession à la propriété et l’état du marché du logement dans l’aire urbaine, nous introduisons dans chacune des deux équations une variable indicatrice pour chaque aire urbaine présente dans l’échantillon. Afin de limiter le nombre de paramètres à estimer, nous ne considérons cependant que les aires urbaines comportant au moins 10 observations.
5 Résultats
Le tableau 6 présente les résultats de l’estimation séparée du logit de séjour en HLM et du modèle de durée. Dans l’équation de séjour en Hlm, les variables approximant le revenu permanent (niveau d’éducation de la personne de référence et revenu par unité de consommation) ont les effets attendus sur la probabilité d’avoir un séjour en logement social. Comparativement aux individus n’ayant que le baccalauréat, les individus n’ayant pas le bac ont une probabilité plus élevée d’avoir eu un séjour en logement Hlm et inversement pour les individus ayant plus que le bac. La probabilité d’avoir un séjour en logement Hlm décroît avec l’appartenance à des déciles de revenu élevés. On observe un effet des caractéristiques démographiques : les ménages dont la personne de référence est une femme et les couples ont une probabilité plus élevée d’avoir eu un séjour en Hlm relativement à un célibataire masculin. Cette probabilité augmente également avec le nombre d’enfants.
L’instrument, le pourcentage de Hlm parmi les locataires mesuré au niveau de l’aire urbaine, a un effet fortement significatif. Le pourcentage de Hlm parmi les locataires a ainsi un effet positif sur la probabilité d’avoir un séjour en logement social, corroborant l’hypothèse d’un effet d’offre sur le séjour en logement social. Enfin, les dummies temporelles correspondant à la date de la dernière mobilité résidentielle, introduites pour tenir compte d’un effet de conjoncture, montrent
que, toutes choses égales par ailleurs, la probabilité que le ménage ait été locataire Hlm avant sa mobilité résidentielle a été plus faible à partir de la deuxième moitié des années 1980. Pour des raisons de comparabilité avec le modèle joint, des termes d’hétérogénéité inobservée ont été introduits dans cette équation. Ces termes sont significativement différents de zéro, montrant l’existence de types de comportement différenciés.
Les colonnes (2) et (3) du tableau 6 présentent deux spécifications du modèle d’âge à l’acces- sion. La première correspond à un modèle de durée simple sans prise en compte de la variable de séjour en logement Hlm, tandis que cette dernière est introduite dans la seconde spécification, mais sans correction pour l’endogénéité. Dans ces deux spécifications, on ne constate pas d’ef- fet significatif des caractéristiques démographiques du ménage sur l’âge d’accession. Le nombre d’enfants joue sans doute un rôle ambigü du fait que l’accession à la propriété est souvent réalisée après la naissance des enfants ; mais inversement, une famille nombreuse rend l’accession plus difficile du fait d’un besoin de superficie plus important.
On observe un effet important de la nationalité : les ménages dont la personne de référence est de nationalité étrangère accèdent tardivement comparativement aux Français de naissance.
Comme dans l’équation de séjour en Hlm, les variables mesurant le revenu permanent ont les effets attendus : l’âge d’accession diminue pour les individus les plus éduqués et augmente pour les moins éduqués, ce qui est conforme à l’hypothèse d’un capital humain et donc probablement d’un patrimoine financier plus élevé, influençant la dynamique globale d’accession à la propriété.
De même, les ménages appartenant aux déciles de revenus élevés accèdent plus rapidement que les autres. Les paramètres d’hétérogénéité inobservée sont quant à eux fortement significatifs. On peut penser que ces termes captent en particulier l’hétérogénéité des comportements en termes de prix du logement. En effet, les ménages peuvent arbitrer entre le prix du logement et leur date d’accession à la propriété. Certains privilégieront une accession précoce, quitte à réduire la valeur du logement qu’ils acquièrent.
Les indicatrices temporelles correspondant à six sous-périodes sont cohérentes avec ce qui est connu de l’accession à la propriété durant cette période. Les coefficients estimés montrent que l’âge d’accession a diminué nettement au début des années 1980, qui ont connu le développement des premières politiques d’aide à l’accession à la propriété. Les mesures moins favorables dans les périodes suivantes se sont traduites par des âges d’accession plus importants. Cependant, l’introduction du Prêt à Taux Zéro en 1996, suivie par la diminution des taux d’intérêt, qui ont permis aux jeunes ménages d’augmenter la durée de leurs emprunts, ont pu contribuer à la réduction de l’âge d’accession à la fin de la période que nous considérons.
Enfin, le coefficient positif estimé pour l’existence d’un séjour Hlm tendrait à montrer que, toutes choses égales par ailleurs, les ménages logés antérieurement en logement Hlm accèdent à la propriété plus tardivement. Néanmoins, ceci n’est qu’une estimation naïve, puisque la variable est a priori endogène et que cette endogénéité n’est pas traitée dans cette estimation. On peut penser que ce paramètre est biaisé négativement.
En effet, les variables inobservables susceptibles d’augmenter la propension à résider dans le parc Hlm peuvent être liées négativement à l’âge d’accession à la propriété, soit par le biais des préférences, soit par le biais des ressources. Par exemple, une forte préférence pour le présent et une faible préférence pour le logement peuvent favoriser le logement Hlm, qui permet de diminuer
Tableau 6 – Modèle logit de séjour en Hlm et modèle de durée sur l’âge d’accession à la propriété
Variables Modèle Modèle de durée :
logit : âge d’accession à la propriété séjour Séjour en Hlm Séjour en Hlm
en Hlm non inclus inclus
(1) (2) (3)
Séjour en Hlm 0.022** (0.01)
Femme 0.119***(0.02) -0.001 (0.10) -0.002 (0.10)
Vie en couple 0.051***(0.02) - 0.009 (0.01) - 0.008 (0.01) Nombre d’enfants 0.10***(0.03) 0.003 (0.004) 0.002 (0.01) Nationalité
Français à la naissance Référence Référence Référence Français par naturalisation 0.289*(0.17) 0.054**(0.02) 0.059***(0.01) Étranger 0.578**(0.21) 0.041***(0.01) 0.061***(0.01) Éducation
Inférieur au baccalauréat 0.461***(0.17) 0.168***(0.02) 0.174***(0.02)
Baccalauréat Référence Référence Référence
Supérieur au baccalauréat -0.632***(0.18) -0.09***(0.01) -0.112***(0.01) Revenus par décile
1er décile -0.07 (0.209) 0.129***(0.02) 0.131***(0.02) 2`emedécile 0.094 (0.099) 0.112***(0.03) 0.109***(0.02) 3`emedécile 0.271**(0.12) 0.004 (0.01) 0.003 (0.02) 4`emedécile 0.118 (0.129) 0.02 (0.02) 0.011 (0.02) 5`emedécile 0.097 (0.097) 0.006 (0.01) 0.009 (0.02)
6`emedécile Référence Référence Référence
7`emedécile -0.297**(0.142) -0.001 (0.02) 0.007 (0.02) 8`emedécile -0.049***(0.149) -0.079***(0.01) -0.075***(0.02) 9`emedécile -0.311**(0.113) -0.094***(0.02) -0.091***(0.02) 10eme` décile -0.339**(0.121) -0.102***(0.03) -0.101***(0.02) Période de mobilité
1979-1983 Référence Référence Référence
1984-1987 -0.164 (0.17) -0.20***(0.03) -0.221***(0.02) 1988-1991 -0.676***(0.09) -0.03**(0.01) -0.035***(0.01) 1992-1996 -0.629***(0.14) -0.08***(0.02) -0.082***(0.02) 1997-2001 -0.567***(0.11) -0.11***(0.02) -0.158***(0.02) 2002-2006 -0.503***(0.12) -0.14***(0.02) -0.152***(0.02)
% de Hlm parmi les locataires 4.833***(0.348) Probabilités de masse
P(νh=νh1) 0.39***(0.07) 0.48***(0.04) 0.43***(0.04) Points de support
νh1 2.568***(0.32) 2.676***(0.32)
νh2 3.645***(0.47) 3.523***(0.47)
νp1 -1.34***(0.09)
νp2 0.987***(0.04)
Observations 3773 3773 3773
Notes : Les équations incluent des variables indicatrices d’aire urbaine, comme décrit en section 4.2.
Les écart-types entre parenthèses sont bootstrapés.∗∗∗, ∗∗ et ∗ indiquent la significativité à 1%, 5%
et 10% respectivement.
la dépense de logement, et peuvent dans le même temps diminuer la propension à accéder à la propriété. La présence d’enfants, en augmentant le besoin de logement du ménage, a un effet positif sur le logement en Hlm et négatif sur l’âge d’accession à la propriété, bien que l’on sache
aussi que la naissance des enfants a un effet déclencheur sur l’accession à la propriété. Enfin, une inobservable affectant négativement le revenu augmenterait la propension d’un ménage à accéder au logement Hlm, tout en diminuant sa capacité à accéder à la propriété. Les préférences en termes de localisation jouent aussi dans le sens d’une corrélation négative entre le statut de locataire Hlm et la préférence pour le statut de propriétaire occupant, car les ménages accordant une forte utilité à la qualité de leur quartier de résidence ont probablement une plus faible propension à passer par le logement Hlm et une plus forte propension à accéder à la propriété.
Inversement, on peut aussi penser que l’accès à un logement Hlm suppose une certaine stabilité résidentielle, qui peut être favorable à l’accession à la propriété ultérieure. Ainsi, les jeunes actifs et certaines catégories professionnelles connaissant des mobilités résidentielles fréquentes auront une faible probabilité d’être logé en Hlm et une faible probabilité d’accès à la propriété. Au total, on peut penser que l’effet des ressources et des préférences inobservées favorables au logement Hlm et défavorables à la propriété domine et que le coefficient estimé au tableau 6 est biaisé négativement. L’estimation du modèle joint de séjour en logement Hlm et d’âge à l’accession à la propriété va permettre de tester cette hypothèse.
Les résultats de ce modèle joint sont présentés dans le tableau 7. Les deux spécifications considérées dans ce tableau diffèrent par l’introduction des dummies par aire urbaine dans la seconde estimation (colonnes 3 et 4). Le pourcentage de Hlm parmi les locataires utilisé comme instrument est toujours significatif. Son écart-type est cependant augmenté avec l’introduction des dummies par aire urbaine. On peut penser que ces dummies, destinées à capter les carac- téristiques propres à chaque aire urbaine en termes de marché du logement, captent aussi une partie de l’état du marché du logement Hlm.
