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2009
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La dynamique spatio-temporelle des prix immobiliers à différentes échelles : le cas des appartements anciens à Paris (1990-2003)

Spatial-temporal dynamics of property values at different geographical levels: the case of old housing stock in downtown Paris (1990-2003)
Marianne Guérois et Renaud Le Goix

Résumés

Cet article vise à aborder la complexité des mutations urbaines en cours et propose une expérimentation méthodologique appliquée aux valeurs immobilières. Celles-ci traduisent non seulement les caractéristiques intrinsèques d’un logement, mais aussi les qualités d’un lieu, évaluées et perçues à différents échelons (situation dans l’agglomération, caractéristiques du quartier et de la rue). L’évolution des prix est de plus un puissant déterminant du tri social qui s’opère dans les cœurs urbains.
Afin de dégager l’intérêt d’une telle investigation expérimentale à fine échelle, nous présentons dans cet article une analyse spatiale des valeurs immobilières des logements dans Paris intra-muros entre 1990 et 2003. Dans un contexte de baisse puis de hausse soutenue des prix à partir de 1997, il s’agit d’analyser le jeu des réajustements spatiaux des valeurs immobilières afin d’identifier les dynamiques de dépréciation et de valorisation relatives qui sont à l’œuvre. Nous dégageons tout d’abord différents profils d’évolution des prix sur cette décennie, en prêtant attention à leur inscription spatiale. Nous abordons ensuite la dynamique des discontinuités de cette géographie des prix, en scrutant la manière dont ces lignes de partage s’estompent, se renforcent et se déplacent. Le parti pris est de croiser les approches méthodologiques (lissages, analyse de discontinuités…) afin de faire ressortir les fluctuations spatiales les plus significatives d’une série longitudinale de prix. Il s’agit d’une démarche exploratoire, permettant de cadrer la complexité des contextes spatiaux influençant la dynamique des prix, contextes en général mal pris en compte dans des modélisations (par exemple de type hédonique) qui les réduisent souvent à une externalité négative ou positive.
Dans une tendance générale à l’homogénéisation, les contrastes entre quartiers se déplacent au gré des opérations d’aménagement ou des fluctuations de l’image des quartiers. On observe d’une part, le renforcement du gradient centre-périphérie et la valorisation continue de l’hypercentre et d’autre part, le caractère extrêmement composite de l’évolution des valeurs immobilières dans les arrondissements périphériques, certains quartiers offrant des images très contrastées de leurs évolutions.

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Texte intégral

Les auteurs remercient la Mairie de Paris et l’APUR, qui ont bien voulu mettre à disposition les données dans le cadre d’un contrat de recherche financé par la ville de Paris (2005-2007, Géographie de prix immobiliers à Paris). Nous adressons également des remerciements appuyés aux collègues de l’UMR Géographie-cités qui ont été associés à ces travaux : Claire Cunty (Univ. Lyon 2) pour son important travail de mise au point de la base de données, Denise Pumain (Univ. Paris 1), pour ses conseils avisés et ses orientations, Hélène Mathian (CNRS) pour son expertise en analyse spatiale et en modélisation.
  • 1  Les modèles dits hédoniques (Rosen, 1974) visent à expliquer la formation des prix des logements e (...)

1L’analyse spatiale des valeurs immobilières est l’une des clés de l’observation et de la compréhension des transformations physiques et sociales des centres villes. Au-delà de l’évidente dimension opérationnelle qu’elle recouvre, ne serait-ce que pour identifier les zones de forte pression immobilière ou pour évaluer l’impact des opérations d’aménagement sur la valorisation des biens, la géographie des prix possède une dimension théorique fondamentale. Elle interroge d’une part la formation de la valeur d’un bien et plus précisément, l’influence sur cette valeur des qualités d’un lieu et de son voisinage, elles-mêmes perçues et évaluées à différents échelons (situation dans l’agglomération, caractéristiques du quartier mais aussi de la rue). Elle soulève par ailleurs la question de la juxtaposition locale entre des marchés en plein essor et des quartiers en voie de dépréciation. Plusieurs modèles ont été développés pour explorer cette perspective théorique : l’approche hédonique des prix1, notamment, est actuellement renouvelée par l’intégration d’informations raffinées sur les externalités positives ou négatives de certains effets de contexte à différentes échelles (Orford, 2002) et des politiques publiques d’équipements (Beckerich, 2000), tandis que ce modèle s’ouvre à la quantification de la perception des externalités d’un lieu (Faburel, Maleyre 2007). D’autre part, la théorie du différentiel de loyer (rent gap) formulée par N. Smith (1979) pour comprendre la valorisation locale de quartiers anciennement dépréciés a été intégrée à la modélisation muti-agents afin de mieux apprécier les modalités du processus de gentrification (Diappi, Bolchi, 2005).

2Ces travaux restent toutefois discrets sur la géographie précise des valeurs immobilières et sa représentation, alors même que l’accès à cette information détaillée s’est amélioré et que les séries temporelles de prix se sont étoffées. C’est à l’approfondissement de cette dimension empirique que le présent article souhaite contribuer. Il est en effet fondamental d’offrir une analyse précise de la dynamique spatio-temporelle des prix à différentes échelles, afin de cadrer la complexité des contextes spatiaux influençant la formation des prix. Quelles sont les dynamiques de valorisation et de dépréciation relatives qui sont à l’œuvre ? Quelles sont les méthodes les plus à même de faire ressortir les fluctuations spatiales significatives de cette série longitudinale de prix ?

  • 2  Les Ilots Regroupés pour l’Information Statistique 2000 (IRIS-2000) forment un « petit quartier », (...)
  • 3  L’analyse s’appuie sur une extraction de la base BIEN (Base d’Informations Economiques Notariales) (...)

3Nous testons ici l’apport d’un croisement d’approches méthodologiques diverses (lissages, analyse de discontinuités, analyses multivariées), conduites à différents niveaux géographiques (adresse, quartiers, IRIS2). Cette investigation expérimentale aux échelles infra-urbaines s’appuie sur les valeurs immobilières des appartements anciens dans Paris intra-muros, entre 1990 et 2003. Elle exploite les données de la base BIEN3 qui sont connues à l’adresse et permettent une analyse aux niveaux géographiques les plus fins. Dans un contexte de baisse puis de hausse soutenue des valeurs immobilières à partir de 1997 (le prix du m² dans l’ancien a doublé entre 1997 et 2003), il s’agit d’analyser le jeu des réajustements spatiaux des valeurs immobilières jusqu’à des échelles très fines. Nous dégagerons tout d’abord différentes trajectoires d’évolution des prix sur cette décennie. Puis nous aborderons la dynamique des discontinuités de cette géographie des prix, en scrutant la manière dont ces lignes de partage s’estompent, se renforcent et se déplacent au fil du temps.

Cycles immobiliers et structure spatiale des prix du mètre carré

4La lecture de la structure des prix immobiliers dans l’espace urbain navigue souvent entre deux extrêmes : d’un côté, les travaux d’économie urbaine ont introduit des grilles d’analyse fondées sur des schémas généraux, centre-périphérie et sectoriels (opposition est-ouest, dans le cas parisien), qui s’inspirent des modèles de l’École de Chicago. D’autres auteurs rejettent de tels schémas jugés simplificateurs et préfèrent employer l’image du « manteau d’Arlequin », composé d’une mosaïque de valeurs immobilières très contrastées dans le détail, pour traduire la primauté d’effets de quartier, de rue et même d’adresse, qu’aucune référence à la distance au centre ou à la situation générale dans la ville ne pourrait expliquer (Lacaze, 1988). Une telle opposition n’est évidemment pas à prendre au pied de la lettre. Loin de s’exclure, ces deux approches illustrent les multiples composantes d’échelle de la géographie des prix, des principales oppositions spatiales aux contrastes les plus locaux.

Quelques repères sur la géographie des prix parisiens et son évolution depuis 1990

  • 4  Il s’agit bien du prix réel, corrigé a posteriori pour tenir compte de l’inflation durant cette pé (...)

5Entre 1990 et 2003, le prix moyen du mètre carré4 a augmenté de 3000 à 3700 euros. Cette forte hausse ne doit pas masquer l’existence de deux cycles immobiliers bien distincts (Figure 1), dont la succession a déjà été largement commentée. Alors qu’une crise globale a frappé le marché immobilier des métropoles mondiales au début des années 1990 (Renaud, 1996), la reprise s’impose à partir de 1997 sous l’effet combiné de plusieurs facteurs : la demande s’élargit du fait d’une clientèle de particuliers plus solvables et de l’investissement croissant des capitaux étrangers, cette dynamique de marché étant portée par l’inscription de Paris dans un mouvement spéculatif mondial. D’autre part, politiques de réhabilitation urbaine améliorent l’offre locale. La plus grande fluidité de l’ajustement entre offre et demande est de plus permise par des mesures fiscales (taux d’intérêt plus bas et allongement des crédits) et par des aides à l’investissement locatif (lois Périssol et Besson) (APUR, 2004 ; Auréjac, 2004 ; Renard, 2008).

Figure 1 : Évolution du prix moyen du m² dans les transactions d’appartements anciens.

6Ces fluctuations n’ont pas profondément modifié l’organisation spatiale des prix du mètre carré à l’échelle de la municipalité, qui reprend en 2003 la double opposition bien connue, centre-périphérie d’une part, ouest-est d’autre part (Figure 3) : les prix les plus élevés se trouvent dans les arrondissements du centre (6e et 7e arrondissements, à près de 6000 €/m²) et de l’ouest (8e et 16e arrondissements à près de 5000 €/m²), tandis que les plus bas sont l’apanage des arrondissements du nord-est parisien (18e et 19e arrondissements en particulier).

Figure 2 : Le prix moyen du m² dans les transactions d’appartements anciens (2003).

7Toutefois, la variation du prix moyen du mètre carré dans chaque quartier souligne des logiques distinctes de valorisation et de dépréciation relatives, la crise puis la reprise immobilières ayant affecté ces secteurs de manière différenciée :

    • 5  Il existe une relation inversement proportionnelle entre l’évolution des prix du m² entre 1990-199 (...)

    Entre 1990 et 1997 (Figure 3-a), ce sont les arrondissements de l’Ouest parisien qui se sont le plus dépréciés, le prix du mètre carré ayant d’autant plus chuté au cours de cette période qu’il était élevé en 19905. Cette tendance s’explique aussi bien par une logique de plus grande résistance à la baisse des zones où les prix sont déjà les plus faibles (APUR, 2004) que par une logique d’enchère qui voit se reporter dans l’Est parisien la demande résidentielle de classes supérieures, face à la pression exercée dans les années 1980 par la demande de bureaux à l’Ouest (Gaubert, 1996 ; Tutin, 1998).

    • 6  Pour des niveaux de prix identiques en 1997, le 3e et le 17e arrondissement connaissent par exempl (...)

    Entre 1997 et 2001 (Figure 3-b), ce ne sont pas les mêmes quartiers qui profitent de la hausse des prix. Il n’existe ainsi aucune relation significative entre le niveau du prix du m² en 1997 et sa variation entre 1997 et 20036. Cette période souligne l’importance d’une rente de situation par rapport au centre. Dans un contexte général de hausse des prix, la rareté des biens immobiliers dans l’hypercentre a probablement joué en faveur de leur valorisation plus rapide. Une étude plus approfondie du profil des acheteurs permettrait de savoir si cette valorisation résulte principalement d’une demande locale pour des résidences principales dans le centre, ou bien de l’achat de résidences secondaires pour des ménages étrangers, sur un marché immobilier mondial.

Figure 3-a : La dépréciation plus rapide des beaux quartiers de l’Ouest pendant la crise.

Figure 3-a : La dépréciation plus rapide des beaux quartiers de l’Ouest pendant la crise.

Figure 3-b : Une survalorisation des secteurs centraux avec la reprise

8Au final, on observe une relative convergence des valeurs immobilières au cours de la période considérée, même si  le prix du mètre carré en 2003 varie encore du simple au double entre l’arrondissement le moins cher et le plus cher : la dispersion statistique des niveaux de prix s’atténue (le coefficient de variation des prix moyens dans les quartiers diminue d’un tiers, de 1990 à 2003) (Figure 4).

Figure 4 : Vers l’homogénéisation des valeurs immobilières des appartements anciens à la vente (1990-2003).

9Toutefois, à l’image des variations absolues de prix, ce processus de convergence n’est pas linéaire : la crise s’accompagne d’une convergence des prix jusqu’en 1996 (dépréciation de l’Ouest, rattrapage du Nord-est), puis la phase de reprise affecte d’abord les quartiers de façon très différenciée jusqu’en 2001 (valorisation des secteurs centraux), mais sans atteindre le degré d’hétérogénéité de 1990. A bien y regarder, il semble même que la fin de la période, à partir de 2001, marque une nouvelle inflexion vers un tassement des écarts. On peut y voir le reflet d’une phase de rattrapage de certains secteurs : entre 2001 et 2003, certains quartiers périphériques se sont fortement valorisés, connaissant une hausse nettement plus forte que la moyenne : c’est le cas du 20e arrondissement dans son ensemble, mais aussi d’une grande partie du 18e arrondissement (sauf La Chapelle) et du 13e (sauf Gare d’Austerlitz).

Une synthèse des fluctuations récentes : types de trajectoires intra-urbaines 

10Le jeu des valorisations et dévalorisations relatives des quartiers sur plus d’une décennie gagne à être scruté de plus près. Jusqu’à présent, nous avons estimé l’évolution du prix du m² dans les quartiers en calculant la variation moyenne des valeurs entre trois dates repères : 1990, 1997 et 2003. Or le choix de ces dates, même s’il est guidé par le rythme spécifique des cycles immobiliers, reste arbitraire et les moyennes calculées masquent parfois d’importantes fluctuations autour d’une tendance générale. Un des moyens de prendre en compte les courbes de prix dans leur globalité est de dégager des trajectoires temporelles de prix, sans retenir de date a priori, en pointant les tendances et les inflexions significatives, qui permettront de repérer les convergences et divergences d’évolution entre les quartiers.

  • 7  7 quartiers ont été écartés de l’analyse en raison de leurs trop fortes fluctuations de prix, liée (...)
  • 8  La CAH permet de faire abstraction des inégalités d’ordre de grandeur, tout en réduisant le bruit (...)

11Afin de dégager différents types de trajectoires d’évolution relative des prix, une méthode de classification ascendante hiérarchique (CAH), appliquée aux valeurs brutes des prix du m², par quartier7 (73 lignes) et pour toutes années comprises entre 1991 et 2003 (13 colonnes), a permis de synthétiser la variation relative des quartiers les uns par rapport aux autres, sans tenir compte a priori des différences de niveau8.

  • 9  La part d’inertie expliquée par la CAH s’élève à 55 %.

12En retenant une classification en cinq trajectoires, plus de la moitié des variations de valeurs immobilières sont résumées9. La cartographie de ces types (Figure 5) révèle une forte cohérence spatiale de quartiers dont la trajectoire de prix est similaire. A quelques exceptions près, on retrouve bien les logiques centre-périphérie et est-ouest qui dominent aussi dans les écarts absolus de prix :

  • Les quartiers dont le prix du mètre carré moyen, déjà supérieur à la médiane en 1991, s’est fortement et régulièrement accru se retrouvent dans l’hypercentre (Odéon, Invalides, Montorgueil, Saint-Paul…).

  • Avec un profil assez similaire, les quartiers centraux voisins qui ont connu cette dynamique prononcée de valorisation à partir de 1996 s’étendent dans tout le 5e arrondissement, une partie du 6e, mais aussi plus à l’écart de l’hypercentre, Porte Saint-Denis par exemple.

  • Les quartiers dont l’évolution se rapproche le plus du profil moyen se situent dans une première couronne autour de l’hypercentre, à Montparnasse, Austerlitz, mais aussi dans quelques quartiers plus périphériques (sauf à l’Ouest) comme ceux du Petit Montrouge (au sud de Montparnasse), de Picpus, du Père Lachaise ou encore des Batignolles. Le quartier des Halles est le seul quartier de l’hypercentre qui appartienne à cette catégorie.

13Les deux derniers types de trajectoires révèlent le décrochage relatif de certains quartiers par rapport à la tendance générale, même si le prix du m² y augmente aussi, dans l’absolu, à partir de 1997. Tous ces quartiers se trouvent dans les arrondissements périphériques.

  • Certains secteurs s’écartent sensiblement de la moyenne depuis 1994, et surtout depuis 1998, même si cet écart semble s’être tassé depuis 2001. On y retrouve tous les quartiers du 15e arrondissement, de même que la plupart de ceux du 19e et du 20e arrondissements.

  • Les beaux quartiers de l’Ouest parisien connaissent une dépréciation continue des valeurs par rapport à l’évolution moyenne parisienne. Tout le 16e et une partie des 8e et 17e arrondissements affichent cette tendance. Deux quartiers font exception dans cet ensemble : il s’agit du quartier Pont de Flandres-Villette dans le 19e au nord-est et de celui de Tolbiac dans le 13e arrondissement au sud-est. Bien que de niveau de prix nettement inférieur à la moyenne, ces quartiers ont en commun avec les beaux quartiers une dévalorisation continue sur toute la période. En réalité, leur trajectoire individuelle est plus chaotique que ne le résume cette tendance : à Pont de Flandre, les prix chutent jusqu’en 1995, augmentent jusqu’en 1998 puis chutent à nouveau. À Tolbiac, on observe une légère reprise depuis 2001.

Figure 5 : Trajectoires de variation des prix du m² dans les quartiers (1991-2003)

  • 10  La CAH a été appliquée aux prix moyens du m² dans une sélection de 699 IRIS (sur 999 IRIS). N’ont (...)

14L’application de la même méthode de classification à l’échelon des IRISrenvoie une image à la fois plus nuancée et plus éclatée des zones de valorisation et de dévalorisation de l’immobilier (Figure 6)10. A cette échelle plus fine de mesure des prix moyens, les fluctuations sont fortes et expliquent la plus grande difficulté à rassembler les trajectoires observées dans un petit nombre de catégories distinctes (seule 23 % de la dispersion statistique des valeurs est résumée à travers l’identification de cinq types d’évolution).

Figure 6 : Trajectoires de variation des prix du m² dans les IRIS (1991-2003)

15La cartographie correspondante (Figure 6) ne s’apparente pas pour autant à la mosaïque du « manteau d’Arlequin », puisqu’on y distingue encore le décrochement relatif des secteurs péricentraux (tons froids) par rapport à un hypercentre en survalorisation continue (tons chauds). Cependant, dans le détail, on identifie bien certains postes avancés d’une valorisation très rapide de l’immobilier dans les arrondissements périphériques, qui ne s’inscrivent pas dans ce dispositif concentrique : quelques noyaux « rouge vif » ressortent localement, le long de la rue de Ménilmontant, dans le quartier Picpus, entre Bastille et République, à proximité de la rue Daguerre ou encore à Montmartre.

16Par ailleurs, cette carte amène à nuancer le constat d’une dévalorisation homogène des beaux quartiers de l’Ouest parisien : dans le 16e arrondissement, par exemple, cette tendance ne concerne que la moitié des IRIS analysés et certains bastions, tels Passy ou Auteuil, ont bien mieux résisté qu’ailleurs à la crise.

Tendances générales et locales saisies à l’aide de lissages cartographiques

17Comme l’illustrent les précédentes cartographies, les principales tendances des prix sont en général révélées à l’échelon des découpages territoriaux que sont les IRIS, les quartiers administratifs et les arrondissements. Or si ces cartographies sont familières et efficaces pour une date donnée, elles présentent un certain nombre d’inconvénients lorsqu’il s’agit d’effectuer des comparaisons temporelles à une échelle spatiale plus fine.

18Le filtre des découpages territoriaux, administratifs ou non, occupe une fonction importante de repérage, mais introduit un biais lorsque la limite d’un quartier administratif ou d’un arrondissement traverse un quartier homogène d’un point de vue fonctionnel (voir par ex. quartier Clignancourt et nord du quartier de Montmartre). Le choix d’un maillage plus fin (IRIS, îlot) permet de contourner en partie ce biais. Mais le niveau de détail qui est alors atteint brouille la lecture de la structure d’ensemble et celle des tendances locales de l’évolution des prix. Enfin, la comparaison temporelle à cet échelon se heurte à l’effectif parfois très faible des transactions par IRIS et à la fluctuation de ces effectifs d’une année sur l’autre. Ainsi, il n’est pas rare que des IRIS comptent moins de 5 transactions certaines années, la moyenne des prix étant dans ce cas peu significative, car dépendant fortement de valeurs extrêmes. On se heurte rapidement à un problème de représentativité de l’échantillon des transactions.

19Le cadrage de la dynamique spatio-temporelle des prix à différentes échelles gagne ainsi à être complété par une représentation qui s’affranchit davantage des découpages statistiques et des problèmes bien connus d’interprétation qui leur sont liés (Openshaw, 1984), afin d’exploiter une information très fine à l’adresse.

  • 11  Pour en revenir plus précisément à la formalisation de cette méthode proposée par Grasland et al. (...)
  • 12  La portée de ce voisinage est définie par l’utilisateur et peut être modulée pour aboutir à différ (...)

20Différentes méthodes permettent de transformer des données spatiales ponctuelles et discontinues en des surfaces de valeurs qui offrent une information lissée et continue, indépendamment du maillage administratif. Nous avons retenu une méthode de lissage cartographique par potentiel (Stewart et Warntz, 1968 ; Tobler, 1979 ; Grasland, Mathian, Vincent, 2000) qui présente plusieurs avantages pour mettre en valeur les dynamiques spatio-temporelles des prix11. Au lieu de représenter un phénomène en un lieu donné, comme sur une carte des découpages statistiques, cette méthode permet d’associer à chaque lieu une mesure synthétique du voisinage dans lequel il se situe. Dans le cas des valeurs immobilières, c’est la moyenne des prix du m² qui est calculée dans un certain voisinage12. Le fait de substituer à une mosaïque de valeurs ou à un semis de points une distribution continue, au sein d’un carroyage régulier, produit une généralisation cartographique de l’information. Il est ensuite possible de représenter cette information comme une surface, au moyen d’isolignes. On fait l’hypothèse que malgré la forte hétérogénéité des valeurs à l’échelle d’une rue ou d’un pâté d’immeubles, des tendances locales peuvent être dégagées.

21La représentation des prix au prisme de cartes lissées permet d’abord de revenir sur les principales tendances spatio-temporelles de la géographie des prix parisiens, en valorisant une approche continue de l’espace. Cette cartographie met efficacement en lumière le transfert des maxima des valeurs immobilières depuis l’Ouest parisien vers le centre, et souligne la diffusion en tache d’huile des valeurs immobilières les plus élevées sur les marges d’un noyau central élargi aux sept arrondissements centraux (Figure 7).

Figure 7 : Surfaces de prix et pulsations du marché immobilier

22Au-delà de cette approche globale, nous avons pu mettre en valeur, localement, des zones de prix cohérentes, qui se démarquent de leur environnement proche (aux alentours de la place Gambetta, du parc Montsouris, par exemple) : en faisant varier la portée des lissages cartographiques, il est en effet possible de comparer les valeurs immobilières à celles de leur voisinage proche ou élargi et de représenter la valeur immobilière d’un bien dans son contexte local (Figure 8). Ces cartes se prêtent bien à une lecture en termes de potentiels de valorisation, de pression exercée par des zones de prix élevés sur des « enclaves » encore relativement peu valorisées (Montorgueil, Batignolles par ex.). En revanche, la comparaison des cartes lissées à différentes dates ne nous a pas permis d’identifier des vagues de hausse de prix à proximité d’équipements ou d’opérations a priori valorisantes (ZAC Tolbiac, ZAC du bassin de la Villette). De tels effets sont loin d’être linéaires et sont probablement brouillés par la structure hétérogène des biens dans l’environnement des opérations.

Figure 8 : Survalorisation et sous-valorisation des valeurs immobilières par rapport à leur voisinage, en 1990 et en 2003.

23L’identification de ces trajectoires et la mise en valeur de contrastes locaux dans le détail nous conduit à mettre directement en valeur les effets de discontinuité observés

Les discontinuités à l’échelon local : appréhender les valorisations et dépréciations relatives des biens dans le voisinage.

24L’approche privilégiée dans la première section de cet article visait à évaluer les méthodes de représentation et de perception des dynamiques des prix à différentes échelles. Or le changement d’échelle permet de saisir des effets de discontinuités qui n’apparaissaient pas à l’échelon municipal. Que se produit-il lorsqu’un agent immobilier affirme « c’est un quartier qui change vite » ou « dans tel quartier, sur telle rue, il y a de bonnes opportunités » ? Ces banalités qui émaillent les discours des acteurs du marché sont pourtant les produits d’une perception fine des contextes de différenciation des prix. Nous  pensons que saisir ces effets de contexte dans la formation des prix passe par une information sur la nature des discontinuités et différenciations locales, et nous proposons de les saisir par le biais d’une analyse des inégalités d’effort financier entre IRIS contigus.

Identifier les discontinuités locales et leurs profils d’évolution

25Afin d’évaluer les phénomènes de mutation locale rapide de la structure des prix, ou de pérennité du système de formation des prix de vente de l’ancien, on s’appuie sur une analyse univariée et multivariée des discontinuités des prix de l’ancien au niveau de l’IRIS. On formule pour cela l’hypothèse que les prix – étudiés de manière longitudinale – forment, à l’échelon local :

  • soit des systèmes homogènes et stables, dans lesquels une forte autocorrélation spatiale positive est produite par un effet de proximité entre quartiers dont les facteurs de valorisation sont identiques ou proches (en raison du type de bâti, de son âge, des effets de proximité et de voisinage) ;

  • soit des systèmes instables, très locaux, dans lesquels de fortes variations peuvent s’opérer, en relation avec le jeu des acteurs immobiliers : bulle spéculative liée à l’implantation d’un équipement public, effets de survalorisation locale, effets de dévalorisation locale, etc (la théorie du rent gap dans les quartiers en transition). On cherche donc à repérer les effets spatiaux de ces instabilités, et les limites des effets de contagion de proche en proche.

  • 13  D’après la démarche formalisée par Grasland (1992 ; 1997) et reprise dans l’étude des effets de co (...)

26L’analyse repose sur la variable prix au m2 de la base BIEN, pour chaque année (1990-2003), dans Paris intra-muros. On calcule la moyenne de cette variable par IRIS, là où le niveau de significativité est jugé suffisant : seuls les IRIS où plus de 3 actes ont été enregistrés chaque année ont été conservés. Puis on cherche à identifier les discontinuités significatives qui apparaissent entre deux IRIS contigus13. Afin d’identifier des seuils significatifs, on mesure les sauts dans l’intensité de l’effort financier demandé aux propriétaires : on calcule donc, pour chaque couple de lieux i et j, le ratio de prix aux mètre carré entre Iris voisins (ratioij = iris le plus cher i / iris le moins cher j).  Chaque couple de lieu est ensuite cartographié sous la forme de segments de droites, qui indiquent la nature plus ou moins forte de la discontinuité entre Iris contigus. On reviendra dans les applications ci-dessous sur les seuils de significativité de ces discontinuités.

27Par rapport aux méthodes plus classiques telles que l’exploitation d’indices d’autocorrélation, la méthode proposée ici présente plusieurs avantages :

  • Elle s’applique aux contacts entre IRIS contigus : c’est donc le segment qui est qualifié et étudié, alors que les indicateurs d’autocorrélation caractérisent l’unité spatiale dans son ensemble, en fonction de son voisinage pris en globalité. Or il est fréquent que des IRIS ou quartiers aient des fronts de contact variés en termes de différenciation des prix. On peut également suivre, sur plusieurs quartiers, des lignes de partagent qui suivent une rue ou un canal par exemple.

  • La possibilité de comparer des quartiers proches entre eux sur la base d’un indicateur simple (le ratio de prix) afin de saisir les inégalités  des efforts financiers.

  • Ce faisant, on s’assure que cet indicateur, rapporté aux segments séparant les IRIS, conserve un sens cohérent sur l’ensemble de la période, toutes choses égales par ailleurs quant aux données macro-économiques (inflation notamment).

28L’analyse s’appuie d’abord sur une étude univariée, année par année, des ruptures significatives, toutes choses égales quant au gradient centre-périphérie. En effet, cette méthode présente l’avantage de montrer les différences de prix non pas par rapport au pic des valeurs centrales, mais par rapport aux valeurs du voisinage immédiat. Mais l’analyse univariée ne fournit qu’une image partielle, biaisée par l’échantillonnage des ventes, parfois peu nombreuses dans un IRIS pour une année donnée : une vente exceptionnelle peut introduire une forte variance dans l’IRIS, et modifier considérablement la moyenne. On va donc chercher à éviter ce « bruit » statistique qui produit de nombreuses discontinuités conjoncturelles de peu d’intérêt pour l’analyse.

29Pour ce faire, dans un second temps, on cherche dans une analyse longitudinale (1990-2003) à repérer les discontinuités structurelles (pérennes dans le temps). Ces discontinuités structurelles sont bien celles qui nous intéressent in fine par ce qu’elles relèvent de systèmes territoriaux locaux de formation des prix (effet de quartier), ou qui relèvent d’une logique locale d’appréciation ou de dépréciation puis de maintiennent dans le temps. Une analyse multivariée (CAH) permet de construire une typologie des discontinuités des prix parisiens. Ce faisant, la classification permet d’éliminer le bruit de fond, en ne faisant apparaître que des discontinuités profondes et récurrentes dans le temps, tout en lissant les effets de petites discontinuités plus conjoncturelles.

Images des discontinuités spatiales des prix.

30En première analyse la série de cartes de la figure 9 représente l’évolution des discontinuités associées aux efforts financiers (ratio entre IRIS contigus) pour quatre dates charnières de la série de données étudiées. Ces dates charnières sont certes rapprochées compte tenu de la relative inertie des prix immobiliers, mais correspondent à des moments particulier de l’inflexion des marchés immobiliers. En 1991, on enregistre un pic de prix suivi par une longue déflation immobilière dont l’année 1997 représente le mieux le creux de la vague. Après la reprise, on retrouve en  2001 des niveaux de prix courants équivalents à ceux de 1991. Enfin, en 2003 – dernière année utilisée ici – on enregistre les premiers effets de la flambée des prix, initiant la vague spéculative qui s’est poursuivie jusqu’en 2007. À partir de cette information, on peut tenter de saisir les effets de valorisation ou dévalorisation relative forte dans un voisinage propre : chaque discontinuité mesurée sur la figure 11 représentant une auto-corrélation spatiale négative forte. On retient comme significative une discontinuité supérieure à un-demi écart-type (valeur absolue).

Figure 9. Discontinuités des prix : les inégalités des efforts financiers.

Discontinuités des valeurs immobilières (prix m2 des appartements anciens) calculés sur les ratios entre iris voisins (sup. à 0,5 écart-type). Plus de 3 actes par Iris.

31Outre les évolutions déjà discutées précédemment des prix dans les différents secteurs de la ville de Paris, ces cartes paraissent paradoxales à bien des égards : alors que la structure globale des prix dans ses grandes césures est bien connue et montre une très forte stabilité, la tendance la plus affirmée et déjà commentée précédemment est à une forte homogénéisation. Paradoxalement, dans ce contexte, cette image révèle que les configurations spatiales liées aux césures et discontinuités du marché immobilier sont en revanche très changeantes. En 1991, on note la très grande hétérogénéité du marché dans des situations de grande proximité spatiale  : peu surprenant dans des arrondissement au bâti hétérogène du nord-est, mais que l’on imaginait moins marquée dans les arrondissements centraux et de l’ouest, a priori plus uniformément valorisés. À partir de 1997 (où les discontinuités sont très nombreuses) et 2001, l’homogénéisation des prix fait progressivement son œuvre, ne laissant subsister de fortes césures que dans des contextes aisés à identifier : autour de l’aménagement de la ZAC Rive-Gauche et dans le 13e arrondissement, dans le quartier de Belleville (1997), dans le cadre de quelques beaux quartiers enclavés du 16e arrondissement (des villas notamment), ou au nord de la Butte Montmartre. En 2003, en revanche, en période de valorisation forte du marché parisien, la carte montre la sur-valorisation d’un secteur central décalé vers la rive gauche, en particulier dans les 7e et 8e arrondissements, ainsi que dans le secteur allant de Bastille à l’Ile-Saint-Louis.

32Cette première approche montre que valorisation et décroissance des prix ne fonctionnent pas de manière uniforme sur la structure des prix, mais dépendent d’effets de contextes qui relèvent d’effets complexes. En première hypothèse, les turbulences et décrochages locaux des prix cartographiés à grande échelle peuvent dépendre d’au moins trois facteurs. D’une part la variance d’échantillons parfois faibles à grande échelle constitue l’une des faiblesses bien identifiée de la base BIEN, des biais à ne pas négliger sur ces cartes choroplèthes). D’autre part apparaît un effet de contexte lié à des opérations immobilières ou d’équipements publics de grande envergure : zonages (ZAC notamment) opérations de requalification du bâti, etc. Enfin certaines discontinuités majeures sont liées à la résultante du fonctionnement du marché immobilier local : dynamiques de gentrification, demande et offre locale, effets de mode d’un quartier, effets de rareté de certains biens dans un contexte de valorisation des quartiers centraux des métropoles mondiales. Notre démarche consiste  donc dans un second temps à identifier les principales césures structurelles pérennes sur toute ou partie de la période – ce qui présente l’intérêt de corriger d’une part le biais lié à la pauvreté des échantillons pour certains IRIS sur une année donnée ; et d’autre part de mettre en évidence les quartiers soumis à des effets de réajustements des prix par rapport à leur voisinage  – à la hausse ou à la baisse relative - .  L’explication de ces dynamiques – que nous cherchons à identifier sur la période 1990-2003 – relève   ensuite de l’étude de cas et ne constitue pas notre propos ici.

Une typologie des discontinuités : la diversité des logiques locales de formation des prix.

33La démarche consiste donc à matérialiser les types de discontinuités, afin de départager ce qui, dans l’évolution longitudinale des prix, tient d’une construction territoriale complète liée à des facteurs locaux et pérenne sur la période, de ce qui découle de pics de valeurs momentanés et donc négligeables (peu significatifs) ou de la simple appartenance à un ensemble plus vaste (gradient centre-périphérie). On cherche également à isoler les effets de conjoncture ou de pérennité. Une classification ascendante hiérarchique (méthode de Ward, distance euclidienne) des ratios de prix par année sur les 2228 segments (limites communes à 2 IRIS) permet de dégager les différents types de discontinuités structurelles en œuvre. On distingue 8 classes, qui expliquent ensemble 83,4 % de la variance (Tableau 1 et Figure 11).

34Ces classes s’interprètent en fonction du profil moyen, qui représente la valeur moyenne, par année, des ratios de prix entre Iris contigus. On remarquera la diminution sensible de la moyenne des discontinuités observées sur la période, qui traduit l’homogénéisation des valeurs immobilières à Paris. Les différences entre Iris s’amenuisent brutalement dès le début de la période de contraction du marché immobilier (1992-1994). Des réajustements ponctuels ont lieu en 1995 et 1997, qui semblent correspondre à des survalorisations  épisodiques des prix dans certains quartiers, introduisant de l’hétérogénéité. Le mouvement d’atténuation des différences entre quartiers voisins se confirme en fin de période, alors que les prix augmentent dans l’ensemble des quartiers.

Source : Base BIEN - Chambre des notaires, 1990-2004 ; APUR.

Figure 10. L’homogénéisation des valeurs immobilières à Paris : moyenne des discontinuités observées entre Iris, 1990-2003.

Ratio moyen des prix immobiliers des appartements anciens entre Iris contigus.

35Une première série de classes correspond aux quartiers dont les évolutions se rapprochent du profil moyen (couleurs bleutées) : ces faibles discontinuités montrent que la valorisation relative des Iris s’inscrit essentiellement dans une logique de forte autocorrélation spatiale positive dans le prolongement du gradient centre- périphérie des prix. La classe cartographiée en bleue pâle correspond précisément à cette situation classique, et la grande majorité des contacts entre IRIS appartient à ce profil. En bleu moyen sont cartographiés certains Iris  cependant sensibles à des pics de valorisation locaux conjoncturels, bien souvent à proximité d’espaces verts : Buttes-Chaumont, Champ de Mars, au sud du Père-Lachaise. Quelques quartiers (bleu foncé) sont dans un mouvement de survalorisation relative et pérenne par rapport au profil moyen. Il s’agit d’IRIS isolés qui jouissent de rentes de site ou de situation précises : Montmartre, Croix Nivert, Convention, Quartier Saint-Antoine.

Tableau 1. Contribution des variables à la définition des classes.

*Le profil moyen représente la valeur moyenne des ratio de prix observés entre chaque iris.

Figure 11. Typologie des discontinuités des valeurs immobilières.

36On note également que de nombreuses discontinuités correspondent à des situations de survalorisation relatives structurelles et pérennes, la plupart ayant tendance à se renforcer en fin de périodes (nuances mauve et parme). On y voit ici l’influence bien connue de l’action publique, puisque les environs de la ZAC Paris-Rive-Gauche (PRG) et le quartier vert Nationale / Tolbiac / Patay concentrent l’essentiel des discontinuités de cette catégorie. Ces effets méritent commentaire. Débutée en 1991, la ZAC PRG est probablement l’un de celle dont les effets  anticipés sur les prix ont été les plus abondamment commentés. Une étude de l’APUR (2004) relevait notamment que le prix moyen des appartements anciens entre 2001 et 2003 connaissait à proximité immédiate des aménagements une croissance de + 5,6 % alors que le reste du quartier administratif subissait une dévalorisation relative. La mise en service progressive de la ligne 14 et du Tramway ayant de plus permis le désenclavement progressif de ce secteur par les transports en commun.

37On insistera ici sur la trame complexe des discontinuités qui montre les inégalités profondes de valorisation dans le 13e arrondissement, en particulier dans le secteur avenue de Choisy, avenue d’Ivry, rue Nationale. La diversité du bâti et de sa vétusté, les différentiels d’exposition aux nuisances, les effets de proximité aux transports en commun, les nombreux programmes récents qui coexistent avec un bâti ancien (HBM et même pavillonnaire) créent des effets de discontinuités remarquables : les effets de valorisation se jouent bien sur des espaces d’échelle fine, par exemple au niveau de la rue. Cette trame est un excellent exemple des insuffisances de l’analyse des prix à l’échelon des 80 quartiers, telle qu’elle est publiée par exemple par la Chambre de Notaires et la presse généraliste. De même, dans le nord-est, au gré des opérations d’urbanisme ou de rénovation urbaine (amélioration des espaces publics), certaines expositions privilégiées connaissent une survalorisation remarquable sur toute la période : le long du canal de la Villette (montée en puissance dès 1993, au gré de la requalification de cet espace), ou autour de la gare de l’Est – Château-Landon. Le sud (Pré-St-Gervais) et le sud-est des Buttes Chaumont (Pyrénées-Ménilmontant) voient également la survalorisation structurelle de quelques IRIS isolés.

38Une dernière catégorie (du jaune au rouge) permet de relever les indices locaux d’une survalorisation systématique, qu’il s’agisse de traces d’une bulle spéculative ou des valeurs sûres de l’investissement immobilier parisien. il s’agit des IRIS dont la survalorisation vis-à-vis du voisinage est particulièrement forte dans les période d’évolution du marché. Ainsi, certains lieux continuent à se valoriser relativement en période de crise (en jaune) ; d’autre sont survalorisés en période de montée des prix, soit en fin de période (en orange), soit dès la reprise des marchés immobiliers (après 1998, en rouge). Certains lieux des beaux quartiers appartiennent en partie à cette catégorie, en particulier si des aménités notables contribuent à leur valorisation : le 16e arrondissement le long du bois de Boulogne, le front de Seine dans le 15e et le 16e, l’axe royal Louvre-Rivoli-Champs Elysées, l’Ile-Saint-Louis. Dans le 6e, 5e, et 14e arrondissements, les effets des espaces verts urbains sont flagrants : les façades donnant sur le jardin du Luxembourg, l’Observatoire, et les abords du parc Montsouris connaissent toutes une survalorisation remarquable qui se renforce en fin de période.  Dans les 11e et 12e arrondissement, les abords du port de la Bastille et de l’avenue Daumesnil renovée (viaduc) appartiennent également à cette catégorie. On remarquera le grand nombre d’IRIS – de petite taille – qui connaissent une survalorisation en période de crise immobilière (en jaune). Dans une certaine mesure, l’influence de l’action publique se lit également dans ces contextes de renforcement de discontinuités : la ZAC du Bassin de la Villette (19e arrondissement) ou le programme de construction (logements sociaux, bureaux, activités) engagé au début des années 1990 s’est accompagné d’une polarisation des prix. Cet exemple est intéressant : l’APUR (1994) relevait que cette ZAC n’avait pas été en mesure de produire une revalorisation significative des prix, en la comparant au reste du 19e arrondissement. Or, on montre ici que dans l’environnement proche, il y a une revalorisation relative en fait très sensible comparée aux IRIS immédiatement voisins. Les aménagements et rénovations engagées le long de la rive gauche de la Seine dans le 15e arrondissement produisent les mêmes effets.

39Plusieurs effets peuvent jouer, qu’il ne faut pas sous-estimer : rénovation d’un ilôt qui survalorise brutalement le bâti, opération publique majeure ou qualités intrinsèque du lieu qui le protège des soubresauts du marché immobilier. Il est délicat de faire la part des choses, tant les deux phénomènes peuvent être liés, comme cela se produit autour de la Sorbonne (5e), le long de l’avenue Vercingétorix (15e), le long de la Seine (16e), autour de l’Opéra Bastille (11e), Quartier Louvre-Palais Royal (1er) ou Gambetta (20e).

Conclusion

40Pour la population désireuse d’acquérir un logement à Paris, le trait le plus marquant de l’évolution récente du marché immobilier parisien est l’augmentation massive du prix du mètre carré depuis 1997. L’effet repoussoir de cette augmentation pour les classes moyennes nécessiterait d’être commenté à l’échelle de la région entière. Cette tendance s’accompagne d’une homogénéisation des prix dans Paris, qui dénote un phénomène d’atténuation des différences entre quartiers proches, illustré par la diminution sensible des discontinuités du prix du mètre carré entre IRIS voisins.

41Cependant, cette tendance à l’homogénéisation résulte essentiellement des différences dans la dynamique de prix entre les arrondissements périphériques et l’hypercentre. Mais le phénomène ne se laisse pas toujours observer aussi facilement à l’échelon plus local des IRIS. Les contrastes entre quartiers, s’ils s’estompent globalement, se déplacent également au gré des opérations d’aménagement ou des fluctuations de l’image des quartiers. C’est ce réajustement des valeurs immobilières au sein de l’espace parisien que nous avons éclairé à l’aide d’une analyse fine de la dynamique spatio-temporelle des prix, en nous en tenant aux transactions d’appartements anciens.

42Nous avons dans un premier temps identifié cinq trajectoires d’évolution des valeurs immobilières à l’échelle des quartiers puis des IRIS. Cette analyse longitudinale a permis de dégager de la série complète des prix (1990-2003) une synthèse visuelle des fluctuations interannuelles des valeurs immobilières. De cette dernière, nous retiendrons deux traits marquants : d’une part, le renforcement du gradient centre-périphérie et la valorisation continue de l’hypercentre, à opposer aux discours récurrents, quoique moins prégnants à présent, sur la crise des centres métropolitains. D’autre part, le caractère extrêmement composite de l’évolution des valeurs immobilières dans les arrondissements périphériques, qui ne peut être perçu à l’échelon des quartiers administratifs, et souligne l’accentuation de contrastes à très fine échelle. A l’exception de certaines zones comme le nord du 19e ou l’est du 18e, concernés plus globalement par une dynamique de dévalorisation relative, plusieurs quartiers offrent une image très contrastée de leur évolution : le 16e arrondissement n’est pas massivement affecté par une dégradation de sa position relative sur l’échelle des valeurs immobilières parisiennes (seul un IRIS sur deux est caractérisé par cette trajectoire, le plus souvent à l’écart des grands axes et stations de métro), et les zones de plus forte hausse  ne sont pas l’apanage des quartiers hypercentraux (Picpus, Ménilmontant, mairie du 14e).

43Enfin, de la typologie des discontinuités, il ressort que les effets de survalorisation locale (forte discontinuité des valeurs du bâti entre IRIS contigus) ne répondent pas à une causalité unique souvent résumée par les acteurs immobiliers dans un « effet quartier ». Ce résultat nous permet de raisonner toutes choses égales par ailleurs quant au gradient centre-périphérie des prix, et ce faisant de mettre en évidence les actions conjuguées de la rente de site et de situation. L’apport de cette typologie est de mettre en évidence les décalages temporels dans les effets de survalorisation, tous les quartiers ne répondant pas de la même manière aux évolutions cycliques du marché. Cela permet de mettre l’accent d’une part sur les insuffisances des approches classiques à l’échelle de l’arrondissement ou du quartier (fréquentes chez les acteurs immobiliers, notamment parce que la base BIEN se fonde sur une identification par quartiers des ventes), d’autre part sur la nécessité de développer une approche d’explication des prix qui intègrerait les différentes échelles de la localisation d’un bien.

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Bibliographie

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Notes

1  Les modèles dits hédoniques (Rosen, 1974) visent à expliquer la formation des prix des logements en quantifiant, à l’aide d’une régression multiple, la part du prix liée à ses aménités propres (surface, étage, année de construction…) et aux propriétés de son environnement. Le terme d’hédonique renvoie à l’idée que l’on cherche à mesurer la part de bien-être apportée par chacun de ces éléments. Cet article ne vise pas à fournir d’état de l’art sur cette question, par ailleurs richement documentée.

2  Les Ilots Regroupés pour l’Information Statistique 2000 (IRIS-2000) forment un « petit quartier », qui se définit comme un ensemble d’îlots contigus. Leur population se situe entre 1 800 et 5 000 habitants ; ils sont définis de façon homogène quant au type d’habitat (Source : définition INSEE).

3  L’analyse s’appuie sur une extraction de la base BIEN (Base d’Informations Economiques Notariales) de la Chambre des notaires, qui a été mise à notre disposition dans le cadre d’un contrat pour la Ville de Paris. En nous en tenant au marché de la vente, nous avons exclu les maisons individuelles et les appartements neufs (construits moins de 10 ans avant la date de la transaction), afin de ne pas introduire de biais liés à la spécificité de segments de marchés caractérisés par l’extrême rareté de ces biens dans Paris intra-muros.

4  Il s’agit bien du prix réel, corrigé a posteriori pour tenir compte de l’inflation durant cette période.

5  Il existe une relation inversement proportionnelle entre l’évolution des prix du m² entre 1990-1997 et leur niveau initial en 1990 (coefficient de corrélation linéaire de -0,82).

6  Pour des niveaux de prix identiques en 1997, le 3e et le 17e arrondissement connaissent par exemple des évolutions contrastées au cours de la période suivante : hausses relativement fortes pour le premier (+ 90 %), dépréciation relative pour le second (augmentation inférieures à la moyenne).

7  7 quartiers ont été écartés de l’analyse en raison de leurs trop fortes fluctuations de prix, liées à l’artefact du très petit nombre de mutations.

8  La CAH permet de faire abstraction des inégalités d’ordre de grandeur, tout en réduisant le bruit (petites variations considérées comme aléatoires), pour mieux souligner les associations et ressemblances entre trajectoires. Appliquer la CAH aux taux de variation relatifs et non aux valeurs brutes aurait en effet accentué les phénomènes de fluctuation interannuelle. Les écarts entre trajectoires sont mesurés à l’aide de la distance du Chi-2 (pour d’autres applications de cette méthode voir Pumain, Saint-Julien, 1978 et Paulus, 2004).

9  La part d’inertie expliquée par la CAH s’élève à 55 %.

10  La CAH a été appliquée aux prix moyens du m² dans une sélection de 699 IRIS (sur 999 IRIS). N’ont été retenus en effet que les IRIS où le nombre de transactions a été jugé significatif (au moins 5 transactions enregistrées pour chaque date).

11  Pour en revenir plus précisément à la formalisation de cette méthode proposée par Grasland et al. (2000), à la suite de Stewart (1968) et de Tobler (1979), on peut considérer qu’à chaque point d’observation d’une grille régulière est associée une mesure résumant la distribution du phénomène dans un certain voisinage. Cette mesure s’exprime comme une somme pondérée des valeurs prises « autour » du point d’observation. La pondération est une fonction décroissante (F) de la distance (d) entre le point d’observation (i) et les points voisins (j).
Ainsi, à tout point (i) on associe la valeur Image8Image9 désigne la mesure du phénomène en j.
La fonction F qui exprime l’effet de la distance (poids plus ou moins important du voisinage) peut prendre différentes formes : rectangulaire, puissance négative, exponentielle négative, etc. Dans le cas présent, c’est la forme gaussienne qui a été retenue. On définit la portée comme la distance à laquelle la valeur de la pondération descend sous 0,5.

12  La portée de ce voisinage est définie par l’utilisateur et peut être modulée pour aboutir à différents degrés de généralisation cartographiques, plus ou moins détaillés. Le choix d’une portée variable pour la définition des voisinages permet ainsi de filtrer successivement différentes composantes d’échelle dans la structure spatiale des prix. Par ailleurs, compte tenu de la fluctuation de l’effectif des transactions selon les quartiers et selon les années, ce voisinage a été ajusté de telle manière à ce que le nombre des transactions intégré au voisinage soit supérieur à 30.

13  D’après la démarche formalisée par Grasland (1992 ; 1997) et reprise dans l’étude des effets de contextes dans les prix immobiliers (Le Goix, 2007), une discontinuité territoriale est produite par la combinaison de différents facteurs explicatifs regroupés dans une analyse factorielle ; et les formes spatiales qui en émergent, lorsqu’elles sont identifiables apparaissent être le fruit d’un système territorial, stable ou instable. Il faut, dans la variabilité des caractéristiques entre deux quartiers voisins, distinguer les seuils qui ont une réelle signification territoriale de ceux qui ne relèvent que d’une contingence locale. Le recours à l’analyse multivariée ne fait pas l’économie du seuil permettant de détecter une dissimilarité significative, mais permet de le justifier puisqu’il se manifeste en s’appuyant sur une combinaison de multiples critères statistiques, ce qui réduit le risque d’arbitraire. On applique ces analyses à des couples de lieux, qui correspondent en fait à des comparaisons systématiques des contacts entre unités spatiales voisines. Ainsi, on fait l’hypothèse que la discontinuité prend son sens qualitativement, qu’elle est un fait lourd de structure, quand elle résulte de la convergence de discontinuités relevées sur plusieurs variables simultanément. Dans ce cas, la discontinuité structurelle sépare deux espaces qualitativement différents formant systèmes (François, 1995 ; 1998).

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Titre Figure 3-a : La dépréciation plus rapide des beaux quartiers de l’Ouest pendant la crise.
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Pour citer cet article

Référence électronique

Marianne Guérois et Renaud Le Goix, « La dynamique spatio-temporelle des prix immobiliers à différentes échelles : le cas des appartements anciens à Paris (1990-2003) », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Systèmes, Modélisation, Géostatistiques, document 470, mis en ligne le 05 octobre 2009, consulté le 31 juillet 2014. URL : http://cybergeo.revues.org/22644 ; DOI : 10.4000/cybergeo.22644

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Auteurs

Marianne Guérois

UMR Géographie-cités, Université Paris Diderot,guerois@parisgeo.cnrs.fr

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Renaud Le Goix

UMR Géographie-cités, Université Paris 1,rlg@parisgeo.cnrs.fr

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Droits d’auteur

© CNRS-UMR Géographie-cités 8504

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