Différencier la valeur du foncier de celle de l’immobilier pour appréhender les impacts du ZAN sur l’accès au logement : une application de la modélisation géographiquement pondérée et multi-échelle (MGWR)

Inspiré par la doctrine Zéro Artificialisation Nette (ZAN) formulée par la Commission européenne (2011, p. 19), le Gouvernement wallon (2019, pp. 46, 99) prévoit de drastiquement limiter l’artificialisation des sols, tout en présentant des ambitions importantes quant à la production de logements pour répondre à la demande croissante.
Les retours d’expériences de pays européens où le concept de la ville compacte est mis en application depuis de nombreuses années montrent cependant une tendance à la libéralisation du marché du logement qui, couplée à des mesures de restrictions foncières, conduit à une exacerbation des problématiques d’accessibilité au logement préexistantes, telles que les injustices et les ségrégations spatiales, d’exclusion sociale et d’accès à la propriété (Bibby et al., 2020 ; Cavicchia, 2021).
Face à ces constats et pour proposer à termes des politiques efficaces, il apparait nécessaire de disposer d’un bon état des lieux des dynamiques déjà présentes. Cela passe, entre autres, par une cartographie fine des valeurs foncières permettant d’établir les parts respectives des valeurs foncières et immobilières dans l’augmentation du prix du logement et d’objectiver, sur la base des disponibilités en terrains urbanisables, si une diminution de l’offre foncière a abouti, ou non, à une augmentation des valeurs foncières et si une restriction supplémentaire de l’offre pourrait avoir les mêmes impacts.
Des régressions géographiquement pondérées et multi-échelles (MGWR) (Oshan et al., 2019) sont utilisées pour modéliser les prix de l’immobilier et du foncier résidentiel sur l’ensemble du territoire belge, à l’aide des données de ventes de 2008 à 2019. Des premiers résultats permettront de présenter leur efficacité face aux problèmes d’hétérogénéité et de segmentation spatiale des marchés immobiliers associés aux modèles classiques. Les méthodes imaginées pour différencier la valeur du foncier de celle de l’immobilier ainsi que pour modéliser l’impact d’une restriction de l’offre foncière sur les prix seront également présentées.
Bibliographie
Bibby, P., Henneberry, J., & Halleux, J. M. (2020). Incremental residential densification and urban spatial justice: The case of England between 2001 and 2011. Urban Studies, 58(10), 2117-2138. https://doi.org/10.1177/0042098020936967.
Cavicchia, R. (2021). Are Green, dense cities more inclusive? Densification and housing accessibility in Oslo. Local Environment, 26(10), 1250–1266. https://doi.org/10.1080/13549839.2021.1973394.
Commission européenne. 2011. Feuille de route pour une Europe efficace dans l'utilisation des ressources, Bruxelles.
Gouvernement wallon. 2019. Schéma de Développement du Territoire. Une stratégie territoriale pour la Wallonie, Version rectificative du 14 mai 2019.
Oshan, T. M., Li, Z., Kang, W., Wolf, L. J., & Stewart Fotheringham, A. (2019). MGWR: A python implementation of multiscale geographically weighted regression for investigating process spatial heterogeneity and scale. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(6), 269. https://doi.org/10.3390/ijgi8060269.