Observatoire des ventes de biens résidentiels - SLRB

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Observatoire
des ventes
de biens résidentiels
en Région de Bruxelles-Capitale
1990-2010
IDEA Consult
– Lucien Kahane
– Pieter Staelens
– Pierre-Alain Franck
Observatoire de l’Habitat
de la Région de Bruxelles-Capitale
Observatoire de l’Habitat
de la Région de Bruxelles-Capitale
Observatoire
des ventes
de biens résidentiels
en Région de Bruxelles-Capitale
1990-2010
IDEA Consult
– Lucien Kahane
– Pieter Staelens
– Pierre-Alain Franck
Éditeur responsable : Yves Lemmens, Directeur général f.f.
45 / 55 rue Jourdan – 1060 Bruxelles
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Observatoire des ventes de biens résidentiels en Région de Bruxelles-Capitale 1990-2010
Table des matières
Préface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
I.Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.Introduction générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.Données et méthodologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1. Données de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2. Autres données et méthodologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
II. Cadre socio-démographique : Tendances 1990-2010 . . . . . . . 11
1.La croissance de la population . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.Les projections démographiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.Les revenus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
III. L’offre de logements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.Le patrimoine des logements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.La construction neuve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
IV.Les tendances du marché du logement acquisitif
bruxellois de 1990 à 2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
1.Evolution du nombre de transactions immobilières . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
1.1. Tendances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
1.2. Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.Evolution des prix des biens immobiliers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.1. Tendances générales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.2. La dispersion des prix de ventes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
2.3. Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
V.Annexes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
1.Glossaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
2.Sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.Figures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.Tableaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
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PREFACE DU SECRETAIRE D’ETAT AU LOGEMENT
Alors que le marché locatif privé fait l’objet d’une analyse récurrente depuis de nombreuses
années – l’Observatoire des Loyers fêtera lors de sa prochaine livraison ses vingt ans d’existence ! – aucune étude scientifique d’envergure relative au marché acquisitif bruxellois n’avait
jusqu’à présent été effectuée à l’initiative de la Région de Bruxelles-Capitale.
C’est désormais chose faite et c’est avec plaisir que j’en préface ici la première édition portant sur les logements mis en vente de 1990 à 2010.
Quelles en sont les tendances générales ?
Bien que le marché ait connu une certaine stabilisation depuis 2007, force est cependant
de constater qu’entre 1990 et 2010, le prix réel des logements a doublé pour les appartements et triplé quasiment pour les maisons ordinaires, la plus forte hausse s’étant produite
entre 2000 et 2007.
Cette augmentation des prix n’est pas homogène sur le territoire régional. En réalité, il existe
plusieurs sous-marchés : les prix de vente les plus élevés s’observent dans les communes
résidentielles du Sud et de l’Est de la Région tandis que ceux des logements situés à l’Ouest
connaissent une croissance certaine mais moindre.
Plusieurs facteurs explicatifs peuvent être avancés pour justifier ces différences : la qualité plus
ou moins grande des logements en présence - logements plus grands ou plus confortables –,
l’environnement dans lequel ils se trouvent mais également la proximité des activités économiques, des institutions européennes ou encore, le niveau des équipements et infrastructures
publiques avoisinantes.
L’évolution démographique et le type de migrations – différents selon chaque commune –
jouent également un rôle déterminant dans le type de biens recherchés et dans la formation
des prix. Ainsi, à Uccle et Ixelles, les nouveaux arrivants sont essentiellement des trentenaires
et des quarantenaires, et également des expatriés et des immigrants issus de l’Union Européenne en quête de maisons. La pression se fait donc sentir sur celles-ci mais peu sur les
appartements.
A Saint-Josse, ce sont les vingt-trente ans qui investissent la commune et plus particulièrement
les appartements, ce qui a pour conséquence de faire augmenter le prix de ceux-ci sans
que le coût des maisons ne connaisse une progression identique.
Par ailleurs, et j’insiste sur ce point, l’évolution des revenus est bien moins importante que
celle de l’évolution des prix du logement. Ce décrochage est encore bien plus marqué
dans certaines communes. Ce qui entraîne une accessibilité moindre à la propriété pour les
ménages à faibles revenus dans certaines zones du territoire régional. C’est donc à Anderlecht, Ganshoren ou Jette que les logements sont le plus abordables alors qu’à Ixelles ou
Woluwe-Saint-Pierre, ils sont impayables pour la majorité des Bruxellois.
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Si on examine les prix du marché d’encore plus près, on constate que pour les appartements, c’est sur les segments des prix les plus faibles que la pression s’est le plus fortement
manifestée ces dernières années. Pour les maisons ordinaires, au contraire, ce sont les prix
pratiqués sur les segments supérieurs qui ont connu la progression la plus significative. Cela
implique que c’est dans les segments extrêmes que la demande est plus forte que l’offre,
entraînant des débordements des ménages moyens vers les communes périphériques de la
Région de Bruxelles-Capitale.
Les principaux enseignements politiques que je tire de cette analyse sont qu’il convient d’une
part, de renforcer les mécanismes de soutien à la propriété à destination des ménages
à faibles revenus et d’autre part, d’assurer le maintien des ménages à revenus moyens à
Bruxelles en leur apportant l’appui financier nécessaire à l’acquisition de leur logement. En
outre, une attention particulière devra être portée aux publics cibles qui rencontrent les difficultés les plus importantes pour se loger dans notre Région comme les jeunes de moins de
35 ans ou les familles monoparentales.
La régionalisation prochaine du régime de réductions et de crédits d’impôts afférents à la
maison d’habitation devrait être l’occasion de redéfinir et de consolider la manière dont la
Région déploie ses aides à l’acquisition.
Ainsi la première question qui me semble devoir être posée est celle de la sélectivité sociale
des aides, à savoir celle de leur modulation en faveur des propriétaires occupants en fonction de leurs revenus afin d’en réserver l’octroi à ceux qui en ont réellement besoin, soit les
ménages à revenus modestes ou moyens. Par ailleurs, ce futur transfert de compétences sera
accompagné d’un transfert de moyens. La question est donc aussi, à terme, de savoir si
cet apport de ressources financières pourrait être, au moins partiellement, affecté à d’autres
actions menées par la Région en matière de logement. Il pourrait ainsi permettre, à terme
et selon les choix politiques futurs, de redistribuer autrement les moyens à l’interne de l’enveloppe logement. Telles sont, à mon sens, les lignes de force qui devraient sous-tendre les
choix dans l’action régionale pour plus d’équité et pour plus d’efficacité.
Christos DOULKERIDIS,
Secrétaire d’Etat en charge du Logement de la Région de Bruxelles-Capitale
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I. Introduction
1. Introduction générale
Durant les dernières années, le marché du logement dans la Région de Bruxelles-Capitale
a été sujet à des transformations importantes. Par conséquent, ce n’est pas étonnant qu’il se
trouve souvent au centre de l’intérêt de la population, des médias et de la politique.
C’est dans ce contexte qu’à partir de 2004, la Société du Logement de la Région de
Bruxelles-Capitale ( SLRB ) s’est vu confier la gestion de l’Observatoire Régional de l’Habitat
qui a pour vocation de développer une connaissance objective du logement et des thématiques de l’habitat en RBC. La présente étude cadre dans cette mission. Elle a pour objectif
de poursuivre le travail engagé depuis 2005 qui vise à mettre en évidence les caractéristiques et évolutions sur le marché acquisitif régional.
Les deux premiers chapitres sont consacrés au cadre dans lequel le marché du logement
s’insère : les évolutions sociodémographiques et celles du patrimoine régional de logements
y sont analysées. Ensuite, le marché acquisitif en tant que tel est traité, moyennant l’analyse
et l’interprétation des données sur les transactions et les prix de vente. Les analyses se focalisent sur les prix médians.1 Par ailleurs, les prix percentiles et quelques indicateurs dérivés
sont également analysés, pour arriver à une compréhension plus fine du marché acquisitif.
Dans la mesure du possible, les différences dans les prestations et évolutions du marché
acquisitif dans les 19 communes de la région ont été mises en évidence. Comme cette étude
le démontrera, il existe au sein de la RBC en effet une grande diversité dans les différents
marchés résidentiels acquisitifs.
2. Données et méthodologie
2.1. Données de base
Le SPF Economie publie annuellement des statistiques sur les ventes immobilières en Belgique.
Celles-ci se basent sur les données des transactions de ventes enregistrées à l’Administration
Générale de la Documentation Patrimoniale ( Administration du cadastre, de l’enregistrement
et des domaines – ACED ). Le « cadastre » traite toutes les données relatives aux ventes de
biens immobiliers datant de plus de deux ans, et qui par conséquent ne sont plus soumises
au régime de la TVA, mais au droit d’enregistrement. Ces données constituent à l’heure
actuelle la source la plus complète et la plus fiable pour analyser les prix pratiqués sur le
marché immobilier. Ce sont ces données qui ont été utilisées dans les analyses effectuées
pour cette étude.
1Dans la plupart des analyses, le prix médian ( voir glossaire en annexe ) sera utilisé. Le prix médian est préféré au prix moyen car
il est un indicateur plus robuste et moins sensible aux extrêmes. C’est la raison pour laquelle aux Etats-Unis et au Canada, c’est
cette valeur qui est utilisée dans les communiqués des chambres immobilières pour rapporter le prix des propriétés.
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Les données statistiques du SPF Economie sont disponibles pour les dimensions suivantes :
–par commune
–par an ( disponible jusqu’à 2011 )
–différenciées pour 3 types de biens : maisons d’habitation ordinaires2, appartements et
villas3
–prix moyens + prix percentiles : P10, P25, P50 ( = prix médian ), P75, P90 + nombre de
transactions
Ces dimensions disponibles permettent de réaliser toutes les analyses nécessaires, de couvrir
la période 1990-2010 et d’analyser les évolutions dans les 19 communes. On doit ajouter
la remarque importante que, en dépit de la compréhension intéressante qu’une analyse
des communes fournit, les communes ne sont pas toujours le niveau géographique où l’on
observe des « entités » de marché de logement. Souvent, une « entité » de marché de logement s’étend sur plusieurs communes ; par ailleurs, une commune peut comprendre plusieurs
entités sur le marché des logements.
Dans son agrégation de données anonymes, telles que celles rendues publiques via la
Direction Générale Statistique et Information Economique ( DGSIE ), les données sont ‘traitées’ par le Cadastre afin d’obtenir une image plus correcte du marché. Cela consiste par
exemple en l’écartement des transactions d’une partie des logements, box de garage, …
A partir de 2005, le cadastre a conduit un changement structurel dans sa catégorisation
des ventes selon les 3 typologies citées plus haut. Jusqu’à 2004, une grande partie des
logements vendus était répertoriée en tant qu’appartement, alors qu’en principe il s’agissait
de maisons ordinaires. Ce changement a été d’application à partir de 2005, date à laquelle les chiffres montrent une soudaine hausse du pourcentage des maisons vendues, ainsi
qu’une soudaine chute de la part des appartements. Cette adaptation dans le traitement des
données a également un impact sur les prix de vente.
Cette correction ayant comme conséquence un saut dans les données, était également
perceptible dans le rapport précédent où l’analyse a été effectuée pour la période 19852005. Par conséquent, il faut faire preuve de prudence lors de la comparaison entre la
période antérieure à 2005 et postérieure à celle-ci.
2 Appelées « maisons ordinaires » dans le rapport.
3Voir glossaire en annexe. La subdivision en types de biens par le SPF dévie partiellement de la subdivision utilisée en 2007. Par
conséquent, on ne peut pas comparer exactement toutes les analyses.
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2.2. Autres données et méthodologies
La tendance centrale ( le prix médian ) ne dévoile rien sur la manière dont les prix sont distribués. Deux communes peuvent avoir des médianes très proches mais les prix peuvent varier
de manière différente autour de ces médianes. Pour avoir plus d’informations et afin d’obtenir une compréhension plus fine, une analyse de la dispersion des prix s’impose. De cette
manière, on peut distinguer d’une part, des différences entre les évolutions dans le segment
bas du marché acquisitif et d’autre part, les évolutions dans le segment haut de gamme. Pour
ces analyses, les prix percentiles4 publiés par la DGSIE sont employés.
Pour le cadre sociodémographique, d’autres sources5 sont utilisées comme base. Ont ainsi
principalement été utilisés :
– les chiffres sur le patrimoine des logements du cadastre ( ACED )
– les chiffres de la DGSIE sur la démographie et les permis octroyés
– les chiffres et documents publiés par l’Institut Bruxellois de Statistique et d’Analyse ( IBSA )
–d’autres documents et études, toujours mentionnés dans le texte et dans l’annexe des
sources.
Par ailleurs, quelques indicateurs dérivés sont calculés et analysés.
–Les calculs6 des prix réels s’est fait en empruntant l’indice des prix à la consommation,
publié mensuellement par la DGSIE. L’indice des prix à la consommation est un instrument
de mesure qui indique l’évolution du niveau des prix d’un panier de biens et services
représentatif des dépenses des ménages. L’indice est égal au rapport entre le prix du
panier de biens et services au cours d’une année donnée et le prix moyen du même panier au cours de l’année de base. Le panier de biens et services ou le panier de produits
est composé en fonction du mode de consommation des ménages durant une année de
base. En calculant ce ‘prix réel’, synonyme de ‘prix en euros constants’, il devient possible
d’estimer quelle part de l’augmentation des prix est à imputer à la hausse généralisée des
prix ( et compensée par l’indexation des salaires pour l’acheteur ) et quelle part doit être
expliquée par d’autres facteurs.
–Le ‘taux d’accessibilité7’ est une mesure de base pour évaluer l’accessibilité générale d’un
marché acquisitif. Il est calculé en divisant le prix médian pour un appartement ou une
maison ordinaire par le revenu médian. Ainsi, on obtient, à titre indicatif, combien de
revenus annuels un ménage ‘médian’ doit dépenser pour l’achat d’un logement à prix
médian8. En complément, le taux d’accessibilité est encore calculé d’une autre façon,
à partir de la quote-part logement pour les différents déciles de revenus des ménages
bruxellois.
4Un prix percentile est le prix sous lequel un certain pourcentage des ventes se situe. Le prix percentile 90 ou P90 par exemple
est plus élevé que 90 % des ventes, et surpassé par 10 % des ventes. Par définition, le prix percentile 50 ou P50 est égal au prix
médian. Les prix percentiles suivants étaient disponibles pour les analyses : P10, P25, P50, P75 et P90.
5Les autres sources que la DGSIE ne sont pas toujours pareillement complètes : les séries de données ne couvrent pas exactement
la période 1990-2010 ou 2005-2010, ce qui est reflété dans les figures. ( p.e. Figure 2, Figure 3 et Figure 8 ).
6Le calcul des prix réels s’est fait sur base de l’indice des prix à la consommation ( IPC ). Le prix médian réel de 2010 égale le prix
médian absolu de 2010 * IPC 1990 / IPC 2010.
7 Dans le rapport, ce ratio est appelé « l’accessibilité ».
8Par exemple : « Maatschappelijke effecten en indicatoren in de 13 centrumsteden », Studiedienst Vlaamse Regering, in het kader
van Stedenfonds 2008 – 2013, 2010.
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Page 10 Observatoire des ventes de biens résidentiels en Région de Bruxelles-Capitale 1990-2010
II. Cadre socio-démographique :
Tendances 1990-2010
Les évolutions et dynamiques du marché du logement bruxellois ne se déroulent pas de
manière isolée. Elles sont étroitement liées à une série d’autres évolutions sociales et démographiques, telles que la croissance démographique, les flux migratoires, la réduction de
la taille des familles, la prolongation de l’espérance de vie, le rajeunissement de la population, l’évolution des attentes en matière de logement, l’évolution des revenus, l’évolution
de l’emploi et du chômage, ... Etudier chacune de ces dynamiques en profondeur nous
mènerait trop loin. Dans ce deuxième chapitre, nous explorerons certains facteurs importants
qui influencent le marché du logement.
1. La croissance de la population
Au début des années 90, Bruxelles a connu un énorme exode urbain. La population a chuté
jusqu’à environ 950.000 habitants en 1995. Ensuite, l’évolution de la population a connu
un léger revirement. Cette légère tendance à la hausse s’est faite plus forte au début des
années 2000. On a ainsi assisté à un réajustement par rapport aux autres régions. Entre
2005 et 2010, la population dans la RBC a augmenté de plus 8 %, une augmentation de
16.500 personnes par an, pour avoisiner les 1.090.000 habitants en 2010. Ceci par rapport à une augmentation d’un peu plus de 3 % en Flandre et Wallonie.
Figure 1 : Evolution de la population dans les régions
Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
Observatoire des ventes de biens résidentiels en Région de Bruxelles-Capitale 1990-2010 Page 11
La Figure 2 indique la présence d’un double moteur derrière cette énorme croissance démographique. Il y a d’une part la croissance naturelle. Celle-ci équivaut depuis 2005 à
30.000 à 35.000 personnes, soit une croissance naturelle annuelle de plus de 3 %. Les
chiffres indiquent que cette croissance naturelle s’est surtout manifestée dans la ceinture
du XIXème siècle autour de Bruxelles19 , un phénomène qui est confirmé dans des rapports
récents.210 Il y a d’autre part un solde migratoire avec l’étranger qui, depuis le début des
années 2000, augmente graduellement avoisinant les 30.000 personnes en 2010. Des
chiffres récents311 révèlent un solde migratoire très positif dans la première couronne de la
région bruxelloise. Dans des communes comme Saint-Gilles, Auderghem et Uccle, le solde
migratoire positif est lié à l’immigration de citoyens des Etats-Unis et de l’UE. A Anderlecht,
Molenbeek et Saint-Josse, le solde migratoire positif est entraîné par l’immigration provenant
du Moyen-Orient et d’Afrique.
Cette double origine de la croissance démographique est légèrement tempérée par un
solde migratoire négatif constant de la région bruxelloise par rapport aux régions wallonne
et flamande. Le solde de la région flamande s’est encore détérioré depuis 2004, avec un
solde annuel d’environ -6.000 habitants.
Le solde migratoire avec l’étranger comparé aux deux autres régions est représenté à la
Figure 3. Entre 2000 et 2009, le ratio par 1.000 habitants a augmenté aussi bien dans la
région flamande que dans la région wallonne, avec une valeur d’environ 3 personnes pour
1.000 habitants. Dans la RBC, ce ratio est passé de +5 personnes pour 1.000 habitants
en 2000 à +19 personnes pour 1.000 habitants en 2009, ce qui signifie presqu’un quadruplement.
Le solde migratoire négatif avec la région flamande et la région wallonne est ventilé par
commune bruxelloise à la Figure 4. Il est à noter qu’on observe toujours un afflux relativement
fort de la population flamande vers la partie ouest de la RBC ( Jette, Ganshoren BerchemSainte-Agathe ), ainsi qu’un afflux important de la population wallonne dans le Sud et l’Est de
la RBC ( Etterbeek, Ixelles, Forest, Saint-Gilles, Auderghem ). En raison d’un taux d’émigration
encore plus fort, chaque commune de la RBC connaît néanmoins un flux migratoire négatif
avec aussi bien la région flamande que la région wallonne. Les chiffres les plus négatifs
s’observent à Evere, Auderghem et Berchem-Sainte-Agathe.412 Dans l’ensemble, le solde
migratoire avec la région flamande est encore nettement plus négatif comparé au solde
migratoire avec la région wallonne.
9 C
ette zone englobe ( des parties de ) Saint-Josse, Schaerbeek, le Quartier Nord, Laeken, Molenbeek et Anderlecht. Elle correspond
à la zone de la région où les indicateurs de pauvreté ont structurellement les valeurs les plus élevées.
10 P ar exemple : P. Deboosere, T. Eggerickx, E. Van Hecke, B. Wayens : De demografie van Brussel doorgelicht, KULeuven, 2009
http ://www.brusselsstudies.be/medias/publications/NL_71_SGB3.pdf
11 P ar exemple : P. Deboosere, T. Eggerickx, E. Van Hecke, B. Wayens : De demografie van Brussel doorgelicht, KULeuven, 2009
http ://www.brusselsstudies.be/medias/publications/NL_71_SGB3.pdf
12 C
e n’est pas un hasard qu’il s’agit ici de communes limitrophes avec les régions voisines, ce qui réduit vraisemblablement la distance mentale et physique pour déménager hors RBC.
Figure 2 : Evolution de la population dans la RBC
source : DGSIE – graphique : IDEA Consult 513
Figure 3 : Solde des migrations avec l’étranger, par 1.000 habitants de la région
concernée – source : DGSIE – graphique : IDEA Consult 614
13 Chiffres incomplets pour 2010 ( nous disposons du montant global mais pas la ventilation ).
14 Chiffres pour 2010 pas encore disponibles.
Figure 4 : Soldes migratoires ( en haut ) et taux d’immigration relatifs ( en bas )
dans la période 2005-2010 – source : IBSA – graphique : IDEA Consult
2. Les projections démographiques
Une forte évolution démographique est prévue en RBC. Selon les projections de l’IBSA715
( Institut Bruxellois de Statistique et d’Analyse ), à l’horizon 2020, la population bruxelloise
affichera quelque 1.231.000 habitants, soit une croissance additionnelle de 13 % ou de
14.000 habitants par année. Par rapport à la moyenne de la région, la plus forte hausse est
attendue dans l’Ouest de la région. Dans les communes d’Anderlecht, Molenbeek-Saint-Jean
et Saint-Josse-ten-Noode, on prévoit sur une durée de 10 ans une hausse de plus de 20 %.
Ce n’est cependant pas du tout certain que cette croissance s’accomplira tout à fait dans
ces communes. En raison d’un manque d’espace pour de nouveaux logements – information non répercutée dans les modèles de calculs, on assistera en partie à un débordement
de la population vers les communes environnantes au sein ou à l’extérieur de la RBC. Les
communes situées dans le Sud-Est de la région devraient, elles, afficher une croissance
démographique continue assez modérée.
15 http ://www.bisa.irisnet.be/nl/bestanden/publicaties/cahiers-van-hetbisa/cahiers_van_het_bisa_nr_1_mei_2010.pdf
Les projections de l’évolution de la structure des tranches d’âge brossent un tableau très
divers dans les différentes communes de la région. Dans des communes comme Uccle
et les Woluwe, on s’attend surtout à un vieillissement général de la population, avec une
croissance de la part de la population dans la tranche d’âge de 50 ans ou plus. Dans des
communes comme Schaerbeek, Saint-Josse et Molenbeek on s’attend plutôt à un rajeunissement de la population, avec un accroissement de la part de la population dans la tranche
d’âge de moins de 30 ans. Par contre, à Ixelles, Saint-Gilles et Etterbeek, la croissance de
la population est induite principalement par les tranches d’âge entre 30 et 50 ans.
Figure 5 : Différence de taux de croissance attendu annuellement, comparé à la
moyenne de la RBC, pour la période 2010-2020 – Source et carte : IBSA
3. Les revenus
En matière de revenus, Bruxelles se situe derrière les deux autres régions, aussi bien en
chiffres absolus qu’en ce qui concerne l’évolution récente. Avec un revenu fiscal816 moyen se
situant pour 2010 juste au-dessus de 24.000 € ( par déclaration fiscale ), Bruxelles affiche
en effet un moins bon résultat que celui de la région wallonne ou de la région flamande
avec respectivement 25.680 et 28.840 €. En 2006, le niveau des revenus en RBC était
encore équivalent à celui de la région wallonne. Depuis 2006, les revenus à Bruxelles ont
augmenté de seulement 8 % alors que la région flamande et la région wallonne affichent
toutes deux une hausse des revenus de 12 %.
16 Le ‘revenu fiscal’ est le ‘revenu total net imposable’, qui est le total des revenus bruts d’origine professionnelle, immobilière, mobilière et diverse ( allocations, pensions,… ) moins les dépenses déductibles. Les chiffres utilisés sont les chiffres par déclaration.
Au sein de la RBC il ressort que le « croissant pauvre » 917 reste la zone avec les revenus les
plus faibles de la région, à laquelle il faut rajouter la partie Sud-Ouest du pentagone, ainsi
que des parties de Saint-Gilles et Ixelles. Les revenus les plus élevés se retrouvent en seconde
couronne, dont principalement la partie Sud et Est, à Uccle, Ixelles, Auderghem, WatermaelBoitsfort, Woluwe-Saint-Lambert et Woluwe-Saint-Pierre. Néanmoins, on remarque dans la
Figure 7 qu’une convergence s’opère au niveau des revenus. Ce sont surtout certains des
quartiers affichant les revenus les plus faibles au sens strict qui ont connu la plus forte augmentation de revenus au cours des cinq dernières années. Il s’agit ici de zones des communes d’Anderlecht, Molenbeek et Laeken.
Figure 6 : Evolution des revenus par déclaration, en termes absolus ( en haut )
et relatifs ( en bas ) – source : DGSIE
17 C
ette zone englobe ( des parties de ) Saint-Josse, Schaerbeek, le Quartier Nord, Laeken, Molenbeek et Anderlecht. Elle correspond
à la zone de la région où les indicateurs de pauvreté ont structurellement les valeurs les plus élevées.
Figure 7 : Revenus médians par déclaration ( = par ménage ) ( haut ) et évolution
dans la période 2005-2010 ( bas ) – source DGSIE – Carte : IDEA Consult
III. L’offre de logements
Avant de poursuivre avec l’analyse effective des tendances sur le marché du logement, deux
aspects qui y sont étroitement liés, sont abordés ci-après : le patrimoine des logements et la
construction neuve dans la région bruxelloise.
1. Le patrimoine des logements
Dans la Région de Bruxelles-Capitale, il y a 546.118 logements en 2010.18 Presque 52 %
de ce patrimoine sont des appartements.
Depuis 2005, une moyenne de 3.150 logements sont ajoutés annuellement au patrimoine
de la région bruxelloise, soit un total de 18.900 logements. La croissance du nombre d’appartements en est le moteur principal : depuis 2005, une moyenne de 4.650 appartements
additionnels sont incorporés dans le patrimoine annuellement. Ce nombre plus élevé que
le nombre du total de logements ajoutés, est la conséquence d’une part considérable de
démolitions-reconstructions. Surtout les maisons unifamililales sont supprimées afin d’y ériger
des immeubles à appartements. Chaque année environ 1.000 maisons unifamiliales sont
concernées. Depuis quelques années, une tendance évidente d’« appartementisation » se
manifeste dans l’ensemble de la région. La part des appartements dans le patrimoine a en
effet augmenté de 45,9 % en 2000 à 51,5 % en 2010.
Bien que cette croissance du patrimoine par « appartementisation » soit une tendance générale manifeste, celle-ci n’est pas aussi nette dans chaque commune. Les différences sont
représentées dans le graphique de la Figure 8 en termes absolus, et dans les cartes de
la Figure 9 en termes relatifs. La croissance relative la plus forte du nombre de logements
depuis 2005 s’observe à Saint-Josse et Saint-Gilles. D’autres communes connaissent des
augmentations relatives du patrimoine nettement plus faibles, comme par exemple Auderghem et Watermael-Boitsfort. Surtout Auderghem est un cas particulier, avec même une
petite diminution du patrimoine entre 2005 et 2010 !
Le phénomène de démolitions-reconstructions en faveur d’appartements est très présent dans
certaines communes, notamment à Forest, Saint-Gilles, Ixelles et Schaerbeek. A Uccle et les
Woluwe, on observe une croissance légère du nombre de « maisons semi-ouvertes »219, un
type de logement qui gagne considérablement en popularité dans la construction neuve
dans les villes régionales de Flandre.320
18 Source : Chiffres de L’Administration Générale de la Documentation Patrimoniale ( AGDP ), distribués par la DGSIE.
19 cf. glossaire.
20 V
oir par exemple : Architecture Workroom Brussels, « Naar een visionaire woningbouw : kansen en opgaven voor een trendbreuk
in de Vlaamse woonproductie. », 2012.
Figure 8 : Evolution du parc de logements dans la RBC
Source : AGDP ( cadastre ) – Graphique : IDEA Consult
Figure 9 : Evolution du parc de logements en chiffres absolus, période 2005-2010 Source : AGDP ( cadastre ) – Graphique : IDEA Consult
Figure 10 : Evolution du nombre de logements ( gauche en tête ), du nombre
d’appartements ( droite en tête ) et du nombre de maisons mitoyennes ( en bas ) dans
la période 2005-2010 - Source : AGDP ( cadastre ) – Cartes : IDEA Consult
Etant donné le total de 518.363 ménages pour 546.118 logements421, il y a dans la
RBC 1,054 logement par ménage. Ce chiffre est relativement bas comparé avec les plus
grandes villes flamandes, où cet indicateur est toujours plus que 1,10 ( à Anvers, Gand,
Bruges, Louvain ). L’indicateur du nombre de logements par ménage ( cf. Figure 11 ) constitue une mesure d’abondance ou de pénurie sur le marché résidentiel. Dans les communes
de la RBC, une série d’autres facteurs entre en jeu. Par conséquent, cet indicateur doit être
interprété avec prudence.522
Le nombre de logements par ménage à Uccle par exemple est assez élevé, ce qui est dû à
un grand nombre de logements utilisés comme seconde résidence ou destinés à des expatriés, dont les occupants ( temporaires ) n’y sont dans les deux cas pas domiciliés. Le nombre
très faible de logements par famille à Saint-Josse-ten-Noode, Ixelles et Molenbeek, avec
des valeurs autour de ou inférieures à 1, traduit/reflète que dans ces communes un certain
nombre de logements est occupé par plusieurs ménages, souvent avec peu de confort.623
La différence de valeurs que donne cet indicateur pour l’ensemble des communes de la RBC
ne traduit pas tant une différence en matière d’abondance ou de pénurie sur le marché du
logement, mais illustre plutôt le grand éventail des types de marché résidentiels existant au
sein de la région.
Depuis cinq ans, on observe d’ailleurs une évolution très différente pour cet indicateur dans
les différentes communes de la région, comme l’indiquent le Tableau 1 et la Figure 12.
A Bruxelles et Schaerbeek, plus de ménages ont été attirés que de nouveaux logements
créés.724 Ici, on peut s’attendre à ce que la pression sur le marché du logement ait augmenté.
A Uccle, Ixelles et Watermael-Boitsfort, le contraire s’est produit : dans les trois communes,
annuellement plus de 50 logements additionnels ne sont pas compensés par des ménages
supplémentaires. Ceci indique à nouveau que ces communes connaissent une attractivité
constante ou croissante parmi entre autres les expatriés. Dans toute la RBC, le nombre de
logements par famille entre 2005 et 2010 a diminué de 1,072 à 1,054, ce qui indique une
augmentation générale de la pénurie sur le marché résidentiel.
21 L’indicateur « Nombre de logements par ménage » n’indique pas, par soustraction, un nombre de logemens inoccupés. Souvent,
les expatriés n’établissent pas leur domicile dans la commune, mais dans leur pays d’origine. De cette manière, ils occupent un
logement sans provoquer d’augmentation du nombre de ménages. Une communauté importante d’expatriés dans la commune peut
donc avoir comme résultat un nombre plus élévé de « logements par famille ». D’autre part, un taux bas du nombre de logements
par ménage peut être causé par une situation où plusieurs ménages vivent ensemble dans un logement.
22 Pour plus d’informations sur cet indicateur et les taux concernant les villes flamandes : Frank Vastmans, Paul de Vries, Prof. Dr. Erik
Buyst « Het Vlaams woningmarktmodel : Nieuwbouwprognoses, de werking van de woningmarkt en regionaal ruimtegebruik », 2011.
23 Par exemple : D. Willaert en P. Debossere, « Buurtatlas van de bevolking van het Brussels Hoofdstedelijk Gewest », IBSA, 2006.
24 C
e phénomène peut être lié à plusieurs tendances : la remise sur le marché de logements auparavant inoccupés ou la cohabitation
de plusieurs ménages dans un logement.
Figure 11 : Nombre de logements par famille dans la RBC, 2010
Source : IBSA – Graphique : IDEA Consult
NOMBRE DE LOGEMENTS PAR MENAGE
Logements par ménage
Evolution
Communes
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2005 - 2010
Anderlecht
1,056
1,041
1,037
1,040
1,034
1,019
-3.6 %
Auderghem
1,140
1,132
1,205
1,134
1,131
1,085
-4.8 %
Berchem
1,072
1,076
1,084
1,071
1,060
1,054
-1.7 %
Bruxelles
1,081
1,075
1,085
1,076
1,059
1,040
-3.8 %
Etterbeek
1,087
1,073
1,066
1,062
1,066
1,062
-2.3 %
Evere
1,057
1,077
1,064
1,058
1,065
1,058
0.0 %
Forest
1,097
1,102
1,094
1,087
1,086
1,075
-2.0 %
Ganshoren
1,089
1,082
1,075
1,064
1,061
1,056
-3.0 %
Ixelles
0,957
0,974
0,980
0,964
0,964
0,972
1.5 %
Jette
1,127
1,121
1,121
1,106
1,099
1,094
-2.9 %
Koekelberg
1,105
1,094
1,097
1,081
1,097
1,095
-0.9 %
Molenbeek
1,036
1,040
1,033
1,014
1,015
1,002
-3.3 %
Saint-Gilles
1,126
1,116
1,096
1,094
1,100
1,076
-4.5 %
Saint-Josse
0,832
0,833
0,819
0,811
0,779
0,756
-9.1 %
Schaerbeek
1,127
1,118
1,109
1,092
1,088
1,069
-5.1 %
Uccle
1,116
1,111
1,107
1,113
1,113
1,120
0.4 %
Watermael
0,985
0,998
0,999
1,007
1,018
1,019
3.4 %
WSL
1,100
1,102
1,099
1,105
1,106
1,104
0.4 %
WSP
1,115
1,118
1,126
1,126
1,121
1,124
0.8 %
RBC
1,072
1,078
1,086
1,075
1,065
1,054
-1,7 %
Tableau 1 : Nombre de logements par ménage dans les communes de la RBC,
2005-2010
Figure 12 : Surplus de ménages par an, comparé à l’évolution du nombre de
logements, 2005-2010 – Source : IBSA – Graphique : IDEA Consult
Le patrimoine des logements en RBC est issu de périodes de construction très différentes et
compose des types de tissu urbain très différents. Le marché du logement dans les communes
de la RBC est donc quoi qu’il en soit loin d’être homogène et varie fortement en matière de
type, niveau de confort et qualité des logements.825 Dans un certain nombre de communes
de la seconde couronne, telles que Ganshoren, Evere et Woluwe-Saint-Lambert, le patrimoine se compose en grande partie d’immeubles à appartements construits au XXème siècle.
D’autres communes de la seconde couronne ont en grande partie un caractère résidentiel,
avec beaucoup de constructions ouvertes ou semi-ouvertes926 : les exemples en sont Auderghem, Uccle, Woluwe-Saint-Pierre et Watermael-Boitsfort. Le patrimoine des logements de
la première couronne se situe quant à lui dans un tissu urbain typique du XIXème siècle, avec
un nombre très élevé de maisons mitoyennes ( Saint-Gilles, Schaerbeek ).
Comme on peut l’observer à la Figure 13, il y a une très grande différence dans la moyenne
de la superficie habitable des logements. Dans de grandes parties d’Uccle, WatermaelBoitsfort, Auderghem et les Woluwe, celle-ci s’élève à plus de 83 m², tandis que la plupart
des quartiers situés dans le « croissant pauvre » dispose d’une superficie moyenne inférieure
à 66 m². Par conséquent, les différences observées entre les prix de ventes absolus dans les
différentes communes de la RBC doivent toujours être nuancées, étant donné que ces prix
ne sont pas liés au même type de biens.
25 Par exemple : – D. Vanneste, I. Thomas et L. Goossens : « Woning en woonomgeving in België », Monografie van de Socio-economische enquête, 2007.
– E. Deny, « De private huurmarkt in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest – analyse van de gevraagde huurprijzen », Ministère de
la RBC, Direction des études et des statistiques, 2002.
26 Il s’agit ici de la définition des types de logements utilisée par le SPF Economie ( cf. glossaire ).
D’autre part, il est frappant de constater que c’est dans la zone qui affiche la plus faible
superficie moyenne par logement que sont attribuées le plus de primes de rénovation. Ces
initiatives de rénovation ont un effet sur la qualité des logements. Les chiffres de vente ne sont
pas couplés à des données sur la qualité des biens échangés. Cependant, il est évident que
la qualité est un paramètre qui influe sur le prix de vente. En principe, les efforts de rénovation au sein du croissant pauvre devraient donc en principe donner lieu à une augmentation
de la valeur de nombreux biens et donc des prix de vente enregistrés dans cette zone. Nous
y reviendrons plus loin.
Figure 13 : Primes dans la rénovation 2005-2009 ( gauche ) et superficie habitable
moyenne des logements 2009 ( droite ) - Source et carte : IBSA
Figure 14 : Proportion d’appartements ( en haut ) et de maisons semi-ouvertes et
ouvertes ( en bas ) dans le parc de logements dans la RBC, 2010
2. La construction neuve
L’accroissement récent du patrimoine de logements en RBC est expliqué en partie par la
dynamique de la construction neuve, dans laquelle les appartements représentent la part
du lion.
Quand on compare le nombre de logements supplémentaires avec le nombre de permis
octroyés deux ans plus tôt,1027 on peut observer qu’entre 2005 et 2007, le nombre de
logements supplémentaires est supérieur au nombre de permis octroyés. Depuis 2008, la
tendance a été inversée : la croissance du patrimoine est moins importante que l’on pourrait
s’y attendre sur base du nombre de permis octroyés. Cela signifie que, depuis 2008, il y
a un ralentissement dans la construction des permis octroyés. Ce phénomène s’explique
vraisemblablement par les effets de la crise financière : une demande moindre de la part
des acheteurs ou la suppression des moyens de financement pour la construction, de la
part des institutions financières. Une explication complémentaire peut être que le nombre de
démolitions-reconstructions ait augmenté de façon significative.
Figure 15 : Nombre de permis par rapport au nombre de logements
supplémentaires dans la RBC - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
Vu sur une période plus large, le nombre de permis octroyés a connu une tendance positive
depuis la fin des années 1990 jusqu’à 2006. Après cette pointe, on peut observer un
recul fort. Depuis 2007, le nombre de permis autorisés oscille autour de 2.500 par an. Les
graphiques de la Figure 16 montrent la part écrasante des appartements dans les permis
octroyés. En plus, la part des maisons unifamiliales continue à diminuer. Alors que ce pourcentage oscillait autour de 9 % au début des années 2000, en 2010 ce pourcentage est
de moins de 5 %.
27 E
n faisant la supposition que dans des conditions normales, un logement est rajouté au patrimoine deux ans après l’octroi du
permis.
Il y a toutefois des différences remarquables quand on fait la comparaison entre les communes de la région bruxelloise. Par exemple, la part des maisons unifamiliales dans les
permis reste de plus de 20 % à Ganshoren et Watermael-Boitsfort. Dans les communes
de la première couronne, cette part est logiquement très réduite, avec des valeurs qui ne
dépassent jamais 3 %. En proportion au patrimoine existant, le taux de permis octroyés est le
plus élevé à Evere et Berchem-Sainte-Agathe, ce qui s’explique par le fait que ces deux communes sont parmi les dernières qui disposent de réserves foncières encore considérables.
Figure 16 : Nombre de permis octroyés dans la RBC ( en haut ) et proportion
de maisons unifamiliales dans les permis octroyés ( en bas ) - Source : DGSIE –
Graphique : IDEA Consult
Figure 17 : Nombre de permis octroyés par commune et par rapport au parc de
logements ( en haut ) et proportion de maisons unifamiliales dans les permis octroyés,
par commune ( en bas ) - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
IV. Les tendances du marché du
logement acquisitif bruxellois
de 1990 à 2010
Dans ce chapitre, ainsi que dans le chapitre suivant, seront examinés les chiffres du marché
immobilier résidentiel sur base des données fournies par la Direction Générale Statistique
et Information Economique ( DGSIE ). Ces données sont organisées par commune et comprennent trois types de logements : ‘maisons d’habitation ordinaires’, ‘villas’, ‘bungalows’ et
‘maisons de campagne’128 et ‘appartements’29. Les niveaux de prix disponibles publiquement
sont les prix moyens et les percentiles suivants : P10, P25, P50, P75 et P90.30
La source initiale des données est l’Administration Générale de la Documentation Patrimoniale, connue sous le nom de « Cadastre ». Le cadastre traite toutes les données relatives
aux ventes de biens immobiliers datant de plus de deux ans, et qui par conséquent ne sont
plus soumis au régime de la TVA, mais au droit d’enregistrement. Dans son agrégation de
données anonymes, telles que celles rendues publiques via la DGSIE, les données sont ‘traitées’ par le Cadastre afin d’obtenir une image plus correcte du marché. Cela consiste par
exemple en l’écartement des transactions d’une partie des logements, box de garage, …
A partir de 2005, le cadastre a conduit un changement structurel dans sa catégorisation
des ventes selon les 3 typologies citées plus haut. Jusqu’à 2004, une grande partie des
logements vendus étaient répertoriés en tant appartement, alors qu’en principe il s’agissait de
maisons ordinaires. Ce changement a été d’application à partir de 2005, date à laquelle
les chiffres montrent une soudaine hausse du pourcentage des maisons vendues, ainsi qu’une
soudaine chute de la part des appartements. Cette adaptation dans le traitement des données a également un impact sur les prix de vente.
Cette correction ayant comme conséquence un saut dans les données, était également
perceptible dans le rapport précédent où l’analyse a été effectuée pour la période 19852005. Par conséquent, il faut faire preuve de prudence lors de la comparaison entre la
période antérieure à 2005 et postérieure à celle-ci.
28 Les ‘villas, bungalows et maisons de campagne’ se distinguent des ‘maisons d’habitation ordinaires’ par la superficie du terrain :
quand la superficie est de plus de 5 ares, une maison individuelle est catégorisée comme ‘villa’.
29 N
ous indiquerons pour la suite la catégorie ‘villas, bungalows et maisons de campagne’ par villas et celle des ‘maisons d’habitation ordinaires’ par maisons ordinaires.
30 U
n prix percentile est le prix sous lequel un certain pourcentage des ventes se situe. Le prix percentile 90 ou P90 par exemple est
plus élevé que 90 % des ventes, et surpassé par 10 % des ventes. Par définition, le prix percentile 50 ou P50 égale le prix médian.
1. Evolution du nombre de transactions immobilières
1.1 Tendances
En 2010, 12.744 logements ont été vendus sur le marché secondaire en RBC, un nombre
nettement plus élevé comparé au niveau de 1990 ( 10.127 transactions ).431 Comparé au
patrimoine de logements existant , cela signifie qu’en 2010, 23 logements sur 1.000 ont
fait l’objet d’une vente ; une dynamique similaire à celle en région wallonne mais légèrement
inférieure à celle en région flamande ( 26,7 ).
Le marché du logement s’est néanmoins dynamisé depuis les années 2000 en comparaison
avec les années 1990. Jusqu’en 1996, moins de 21 logements sur 1.000 étaient vendus
par an. Fin des années 1990, une rapide hausse s’en est suivie affichant un pic en 1999.
La dynamique sur le marché du logement secondaire s’est ensuite stabilisée autour de 24
ventes sur 1.000 logements. La forte baisse en 2009 non inclue, le marché acquisitif se
situe toujours à ce niveau en 2010. Ce n’est qu’en Flandre que cette dynamique a continué
à progresser légèrement durant les années 2000.
De façon générale, il est à noter que le marché acquisitif à Bruxelles semble plus réceptif
à la conjoncture, en comparaison avec le marché en Flandre ou en Wallonie. Ainsi, l’on
peut remarquer que les effets de la crise financière de 2008-2009 s’est plus fait ressentir à
Bruxelles que dans les autres régions du pays. Comme est visible à la Figure 18, le nombre
de transactions par 1.000 logements y a en effet plus fortement chuté, mais le rétablissement
de la dynamique du marché y a aussi été plus rapide.
Si l’on omet la proportion quasi négligeable de villas, la part des maisons ordinaires vendues en 2010 s’élevait à 29 %. Ceci représente une baisse constante depuis 2005, lorsque
cette part s’élevait à 35 %.532
La catégorisation des appartements au sein du cadastre pour les transactions n’est pas
tout à fait égale à la catégorisation utilisée dans le patrimoine des logements. Pour cette
raison, les chiffres ne sont pas totalement comparables. Néanmoins, on peut déduire que
le marché des appartements est considérablement plus dynamique que celui des maisons
ordinaires : les appartements englobent 52 % du patrimoine total, mais représentent 70 %
des transactions.
31 Pour le détail de l’évolution, cf. le Tableau 4 plus loin.
32 Voir aussi l’explication sur le saut dans les données dans l’introduction de ce chapitre.
Figure 18 : Evolution du nombre de transactions par 1.000 logements Source :
DGSIE – Graphique : IDEA Consult
Figure 19 : Evolution du nombre de ventes de biens résidentiels en Région de
Bruxelles-Capitale - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
Figure 20 : Evolution de la proportion des transactions par type de bien dans la
RBC - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
Lorsqu’on observe le volume des transactions dans les différentes communes de la RBC,
quelques différences ressortent en ce qui concerne l’évolution pour la période 1990-2010.
La hausse générale observée dans le nombre de transactions dans la période 1990-2010
s’est le plus fortement manifestée dans quelques communes de la seconde couronne, telles
que Jette, Ganshoren, Auderghem et Evere. Dans ces deux dernières communes, cette
hausse a eu lieu surtout après 2005. Dans les communes de Molenbeek, Uccle, Koekelberg et Woluwe-Saint-Lambert, c’est le scénario inverse qui s’est produit. Ici le nombre total
de transactions a connu une progression depuis 1990 malgré une chute dans la période
récente depuis 2005. Malgré une légère augmentation des transactions depuis 2005,
Saint-Josse est la seule commune qui pour l’entièreté de la période à partir de 1990 a connu
une baisse dans le nombre des transactions.
En général, pour la période de 2005 à 2010, le marché a évolué de façon positive dans
presque chaque commune, à l’exception de Koekelberg, Molenbeek, Woluwe-Saint-Lambert et Uccle. Il est à noter que la commune de Molenbeek a connu la plus forte baisse au
niveau du nombre des transactions sur la période 2005-2010 ( -19 % ) tandis qu’Auderghem
a connu la plus forte hausse ( +42 % ).
EVOLUTION DU NOMBRE DE TRANSACTIONS EXPRIMEES EN %
Communes
Evolution
1990-2005
Evolution
1990-2010
Evolution
2005-2010
Anderlecht
18 %
31 %
11 %
Auderghem
28 %
81 %
42 %
Berchem
8 %
15 %
7 %
Bruxelles
17 %
18 %
1 %
Etterbeek
22 %
42 %
16 %
Evere
32 %
56 %
18 %
Forest
30 %
37 %
5 %
Ganshoren
38 %
44 %
4 %
Ixelles
27 %
31 %
3 %
Jette
46 %
48 %
1 %
Koekelberg
27 %
21 %
-5 %
Molenbeek
33 %
8 %
-19 %
Saint-Gilles
15 %
25 %
8 %
Saint-Josse
-34 %
-30 %
6 %
Schaerbeek
22 %
29 %
5 %
Uccle
19 %
16 %
-3 %
-6 %
3 %
9 %
WSL
40 %
38 %
-2 %
WSP
-2 %
5 %
7 %
21 %
26 %
4 %
Watermael
RBC ( moyenne )
Tableau 2 : Evolution du nombre de transactions exprimées en %
Source : DGSIE – Calculs : IDEA Consult
Figure 21 : Evolution du nombre de transactions dans la période 1990-2010
( en haut ) et dans la période 2005-2010 ( en bas ) - Source : DGSIE –
1.399
779
467
308
207
438
194
281
981
200
408
658
277
509
492
985
457
256
Bruxelles
Ixelles
Etterbeek
Evere
Ganshoren
Jette
Koekelberg
Auderghem
Schaerbeek
Berchem
Saint-Gilles
Molenbeek
Saint-Josse
Woluwe SL
Woluwe SP
Uccle
Forest
Watermael
220
477
916
379
477
191
751
381
243
1.004
324
199
468
294
379
485
768
1.317
837
1992
9.799 10.110
212
440
899
377
542
201
647
327
207
1.105
343
228
545
234
278
447
738
1.256
773
1991
250
490
958
455
570
215
703
400
158
1.082
337
184
520
265
441
483
872
1.264
820
1994
9.955 10.467
218
364
960
376
545
187
672
334
228
1.028
346
192
517
274
436
457
748
1.316
757
1993
227
431
987
536
454
169
655
390
222
1.016
262
196
561
223
375
467
803
1.280
952
1996
268
502
982
479
592
197
677
418
245
1.075
323
188
536
251
443
503
855
1.545
867
1997
261
550
1.110
526
610
284
701
384
236
1.017
351
190
609
280
366
488
984
1.605
797
1998
232
579
1.173
570
740
236
761
552
261
1.163
375
300
709
252
420
692
1.098
1.725
968
1999
211
536
1.040
450
638
234
766
435
232
1.009
345
239
631
275
440
534
880
1.683
927
2000
239
571
1.151
404
743
249
789
475
211
1.184
330
249
699
245
457
557
1.063
1.747
1,024
2001
195
647
1.171
426
1,043
175
864
359
212
1.045
404
363
629
305
489
506
987
1.622
913
2002
178
585
1.198
480
748
180
903
428
274
1.144
318
338
589
276
572
629
1.311
1.653
1,045
2003
175
561
1.056
453
797
219
951
388
254
1.012
261
270
542
348
455
561
1.238
1.771
1,036
2004
241
595
1.168
484
715
184
875
470
215
1.200
359
247
638
286
408
571
989
1.630
980
2005
287
698
1.181
481
819
194
819
500
247
1.317
400
226
680
271
486
611
1.131
1.822
1.035
2006
269
710
1.178
568
802
207
944
541
309
1.309
377
251
773
297
431
622
1.163
1.805
1.039
2007
216
645
1.141
465
681
190
792
443
274
1.173
401
249
692
295
410
606
1.020
1.758
1.087
2008
192
491
944
373
580
160
719
497
210
969
351
214
571
261
373
479
899
1.402
796
2009
263
624
1.138
519
700
195
709
509
230
1.261
510
234
647
298
481
664
1.022
1.649
1.091
2010
9.244 10.206 10.946 11.349 12.806 11.505 12.387 12.355 12.849 12.348 12.255 13.205 13.595 12.538 10.481 12.744
204
398
812
461
442
174
644
304
182
920
273
162
485
231
346
400
743
1.335
728
1995
Tableau 3 : Nombre de transactions ( maisons ordinaires + villas + appartements ) par commune, 1990-2010
10.127
831
Anderlecht
RBC
1990
Commune
NOMBRE DE TRANSACTIONS ANNUELLES ( MAISONS ORDINAIRES + VILLAS + APPARTEMENTS ) PAR COMMUNE, 1990-2010
Lorsqu’on observe la part de marché occupée par les trois types de biens dans les ventes
des différentes communes de la région, de nouvelles différences ressortent. A Uccle, Watermael-Boitsfort et Woluwe-Saint-Pierre, la part de villas vendues est encore substantielle même
en 2010, avec des valeurs de respectivement 6 %, 8 % et 7 %. En 1990, la proportion des
ventes de villas s’élevait encore à 13 % dans ces mêmes communes. Dans la plupart des
autres communes, cette part est, pour 2010, retombée à moins d’un demi pourcent.
La part des ventes de maisons ordinaires est la plus élevée dans les communes de Berchem-Sainte-Agathe et Watermael-Boitsfort, avec une valeur de 40 %. La part des ventes
des appartements la plus élevée s’observe à Ganshoren et Koekelberg, avec des valeurs
supérieures à 80 %. En grande partie, cette part est proportionnelle à la part d’appartements
dans le patrimoine de logements de ces communes. Dans des communes résidentielles telles
que Watermael-Boitsfort, Woluwe-Saint-Pierre et Auderghem, on observe la part la plus
faible d’appartements lors des transactions. Une exception à cela est la commune d’Uccle
où la part d’appartements est comparable à la moyenne régionale.
PART DE MARCHE DES TRANSACTIONS PAR TYPE DE BIENS EN 1990, 2005 ET 2010
Communes
% maisons ordinaires
% appartements
% villas
1990
2005
2010
1990
2005
2010
1990
2005
2010
Anderlecht
51 %
51 %
35 %
47 %
48 %
65 %
2 %
1 %
1 %
Auderghem
44 %
40 %
34 %
49 %
57 %
64 %
6 %
3 %
2 %
Berchem
44 %
49 %
40 %
52 %
47 %
58 %
4 %
4 %
2 %
Bruxelles
44 %
35 %
26 %
55 %
65 %
74 %
2 %
1 %
0 %
Etterbeek
32 %
28 %
25 %
67 %
72 %
75 %
1 %
0 %
0 %
Evere
37 %
33 %
21 %
61 %
67 %
79 %
2 %
0 %
0 %
Forest
42 %
31 %
25 %
57 %
69 %
75 %
1 %
1 %
0 %
Ganshoren
34 %
24 %
20 %
65 %
75 %
80 %
1 %
0 %
0 %
Ixelles
35 %
31 %
24 %
64 %
69 %
76 %
1 %
0 %
0 %
Jette
37 %
29 %
29 %
62 %
71 %
70 %
1 %
0 %
0 %
Koekelberg
36 %
23 %
18 %
62 %
77 %
82 %
2 %
0 %
0 %
Molenbeek
45 %
22 %
20 %
53 %
78 %
79 %
1 %
0 %
0 %
Saint-Gilles
60 %
47 %
33 %
38 %
53 %
67 %
2 %
0 %
0 %
Saint-Josse
63 %
46 %
28 %
36 %
54 %
72 %
1 %
0 %
0 %
Schaerbeek
62 %
44 %
30 %
37 %
56 %
70 %
1 %
0 %
0 %
Uccle
25 %
28 %
27 %
62 %
65 %
67 %
13 %
7 %
6 %
Watermael
41 %
48 %
40 %
46 %
45 %
52 %
13 %
7 %
8 %
WSL
19 %
28 %
24 %
78 %
72 %
75 %
2 %
0 %
0 %
WSP
23 %
36 %
34 %
64 %
55 %
59 %
13 %
9 %
7 %
RBC ( moyenne )
41 %
35 %
29 %
55 %
64 %
69 %
4 %
2 %
1 %
Tableau 4 : Part de marché par type de biens en 1990, 2005 et 2010,
par commune - Source : DGSIE – Calculs : IDEA Consult
Finalement, une forte différence s’observe dans les différentes communes de la région en ce
qui concerne la dynamique relative du marché secondaire.633 La dynamique de vente est
clairement bien plus élevée dans les communes situées en deuxième couronne telles qu’Auderghem, Evere, Jette et Uccle. Ici entre 2,8 % et 3 % des logements existants sont vendus par
an. Les communes de la première couronne et Bruxelles-centre connaissent une dynamique
bien plus inférieure avec des valeurs qui se situent autour des 2 %, voire inférieures.
Figure 22 : Nombre de transactions par 1.000 logements par commune dans la
RBC en 2010 - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
1.2. Conclusions
En 2010, 12.744 transactions ont été conclues dans la Région Bruxelles-Capitale. Durant
les 10 dernières années, la dynamique sur les marchés immobiliers résidentiels belge et
bruxellois s’est quelque peu intensifiée en comparaison avec les années 1990. En RBC,
cette dynamique semble être relativement plus sensible à la conjoncture.
Du total de 12.744 transactions, 3.977 transactions concernaient des maisons ordinaires
( 29 % ), par rapport à 8.793 appartements ( 69 % ). Il est frappant de constater que la part
des maisons ordinaires dans les transactions sur le marché secondaire est très inférieure à la
part dans le patrimoine de logements. Cela signifie que le marché des maisons ordinaires
est beaucoup moins dynamique. De plus, celui-ci connaît un déclin continu en termes de
dynamique de vente. Etant donné que cette baisse se produit plus rapidement que la baisse
relative de la part des maisons ordinaires dans le patrimoine de logements, on ne peut que
déduire que la dynamique de vente des maisons ordinaires continue à diminuer.
33 A
vec 1.649 transactions en 2010, la commune de Bruxelles se caractérise par le plus grand nombre de transactions immobilières.
Aussi à Uccle, Anderlecht, Schaerbeek et Ixelles, plus de 1.000 transactions ont été conclues ( cf tableau 3 ). Ces chiffres ne sont
pas étonnants, vu que ces communes abritent le plus grand patrimoine de logements ( en chiffres absolus ). Par conséquent, analyser
la ‘dynamique’, le nombre de transactions en termes relatifs ( par rapport au patrimoine total ) est plus intéressant que d’analyser
les chiffres en termes absolus.
Cette dynamique réduite de vente de maisons ordinaires se manifeste dans chacune des
19 communes de la RBC. Autant dans les communes résidentielles que dans les communes
affichant un pourcentage très élevé d’appartements, la part de vente d’appartements est
très supérieure à la part d’appartements reprise dans le patrimoine des logements. Une
explication pourrait être que le patrimoine de maisons ordinaires devient de moins en moins
accessible financièrement à une part toujours plus grande de la population.
On dénote une très grande différence entre les différentes communes en matière de dynamique sur le marché résidentiel. Celle-ci est en général bien plus importante dans les communes situées en deuxième couronne - autant dans les communes disposant d’un patrimoine
proportionnellement important de maisons ordinaires telles que Uccle, que dans des communes qui se caractérisent par un grand pourcentage d’appartements comme Jette. L’évolution à court terme ( depuis 2005 ) montre de grandes différences, et oscille entre -19 % et
+42 %. De manière générale, ce sont les communes qui présentent la plus forte dynamique
de vente qui ont également récemment connu l’évolution la plus positive.
2. Evolution des prix des biens immobiliers
2.1. Tendances générales
En 2010, le prix médian des maisons ordinaires en RBC s’élevait à 295.000 €. Ceci est
presque le quadruple par rapport aux prix de 1990. Il faut ici tenir compte du saut des
données entre 2004 et 2005 qui a eu une influence positive sur ces chiffres. Mais, aussi
dans la période 2005-2010, le prix médian a augmenté de 28 %.
Le prix médian des appartements se situait à Bruxelles avec 170.000 € encore sensiblement
en dessous. Ici aussi, les prix de vente ont quadruplé par rapport à ceux de 1990 et depuis
2005, ils ont également connu une hausse de 28 %. Le prix médian des villas se situe à un
niveau considérablement supérieur : le prix de vente médian de 710.000 € en 2010 est
plus du double du prix des maisons ordinaires. Depuis 1990, il y a eu une multiplication
par trois des prix de vente de ce type de bien. Néanmoins, il est aujourd’hui question d’un
tassement des prix des villas en comparaison avec le pic 2007-2008.
Si l’on compare des prix sur le long terme, il faut évidemment tenir compte de l’inflation. A la
Figure 23, les prix médians en euros constants sont comparés à ceux de 1990. Ce sont ces
prix hypothétiques qui sont à prendre en considération, comme s’il n’y avait pas eu d’inflation depuis 1990.734 Il en ressort que pour les trois types de biens, c’est le prix de vente qui a
augmenté plus que l’inflation. Le prix en euros constants des maisons ordinaires a augmenté
de 163 % tandis que les prix des appartements et des villas ont quasiment doublé, affichant
des hausses de respectivement 94 % et 82 %.
Le graphique des prix en euros constants met en évidence la période à laquelle le prix
« réel » des logements a le plus fortement augmenté. Pour les maisons ordinaires et les appartements, ce prix en euros constants s’est stabilisé en 2006, avec même pour les deux types
d’habitation une diminution en 2009. Le prix des villas en 2010 est de ce point de vue
toujours au niveau de 2005.
34 L e calcul des prix réels s’est fait sur base de l’indice des prix à la consommation. Le prix médian réel de 2010 égale ( prix médian
absolu de 2010 * Indice 1990 / Indice 2010 ).
Figure 23 : Evolution des prix médians entre 1990 et 2010 dans la RBC, absolus et
réels - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult ( maisons = maisons ordinaires )
PRIX MEDIAN DES APPARTEMENTS ( € )
Province/région
2005
2006
2007
2008
2009
2010
RBC
132.000
148.000
155.000
161.000
160.000
170.000
Brabant flamand
134.372
149.700
162.000
167.387
176.127
190.000
Brabant wallon
140.000
145.300
160.000
173.000
175.000
185.000
Région Flamande
126.000
141.180
150.000
156.446
161.000
173.525
Région Wallonne
95.000
107.155
120.000
128.250
132.500
138.680
PRIX MEDIAN DES MAISONS ORDINAIRES ( € )
Province/région
2005
2006
2007
2008
2009
2010
RBC
230.000
260.294
280.200
285.000
278.000
295.000
Brabant flamand
160.000
180.000
195.000
200.000
200.000
210.000
Brabant wallon
165.000
182.500
200.000
210.000
200.000
210.000
Région Flamande
132.000
150.000
163.000
170.000
175.000
180.000
Région Wallonne
90.000
100.000
115.000
125.000
125.000
129.900
Tableau 5 : Prix médian des appartements et des maisons ordinaires dans les trois
régions, le Brabant flamand et le Brabant wallon
En termes absolus, les prix médians pratiqués en RBC sont, pour les maisons ordinaires, peu
comparables avec ceux des autres Régions et des provinces limitrophes du Brabant flamand
et du Brabant wallon ( Tableau 5 ).835 A la Figure 24 et la Figure 25, l’évolution de ces prix
médians en RBC est comparée à celle des deux autres régions et des deux provinces du
Brabant. On note une différence frappante dans l’évolution à long terme des prix des maisons
ordinaires et des appartements. Le prix des maisons ordinaires a connu une hausse plus forte
35 U
ne comparaison interrégionale n’a pas beaucoup de sens, puisque les moyennes régionales en régions flamande et wallonne
font référence à un territoire beaucoup plus vaste, comprenant des zones très urbaines et très rurales, centrales et périphériques.
S’agissant de territoires limitrophes, la comparaison avec les provinces des Brabant flamand et wallon est déjà plus sensée.
( le quadruple par rapport à 1990 ) que celui dans les autres régions et les deux provinces du
Brabant, qui ont connu des hausses de 250 % à 300 %. Par contre, après 2005, le prix des
maisons ordinaires en RBC a augmenté au même rythme que celui dans les autres régions,
mais un peu plus fortement en comparaison avec le Brabant flamand et le Brabant wallon.
En matière d’appartements, les prix médians en RBC sont plus ou moins égaux à ceux de la
Flandre, et nettement plus élevés que ceux d’application en région wallonne ( Tableau 5 ). La
vente d’appartements dans les provinces des Brabant wallon et flamand, se caractérise par
un prix médian qui est légèrement supérieur à celui en région bruxelloise.936 En comparant
les évolutions de ces prix sur une période longue, force est de constater que le prix médian
des appartements à Bruxelles a connu une croissance moins rapide que celui dans les autres
régions et provinces. Au cours des cinq dernières années, l’évolution en RBC a été similaire
à celle dans le Brabant wallon, mais plus lente que celle dans le Brabant flamand. Ce sont
ces provinces qui ont connu les hausses les plus fortes des prix médians en termes absolus,
aussi bien depuis 1990 qu’après 2005.
Figure 24 : Prix médians de ventes ( relatifs ) des logements, indexés depuis 1990
Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult ( RF= Région flamande ; RW= Région
wallonne ; RBC= Région de Bruxelles-Capitale ; PBF= Province du Brabant flamand ;
PBW= Province du Brabant wallon )
Figure 25 : Prix médians de ventes ( relatifs ) des logements, indexés depuis 2005 Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
36 C
e prix inférieur peut être la conséquence de plusieurs facteurs : l’offre plus rare en appartements en périphérie, le fait qu’en périphérie les appartements sont généralement plus neufs, la présence d’une grande quantité de studios à Bruxelles, etc.
On observe au sein de la RBC des différences nettes en matière de prix absolus pour les
appartements et les maisons ordinaires. On note ici une scission Est-Ouest relativement nette.
Les prix de vente les plus élevés se pratiquent en général dans l’Est de la région, aussi bien
pour les appartements que pour les maisons ordinaires.
En 2010, les prix médians les plus élevés pour les appartements sont atteints à Uccle, Ixelles,
Woluwe-Saint-Lambert ( environ 220.000 € ) mais surtout à Woluwe-Saint-Pierre ( 279.000
€ ). Les prix les plus modestes se retrouvent à Anderlecht, Molenbeek, Koekelberg et Ganshoren, où ils oscillent autour des 150.000 € ou même plus bas. Les prix médians les plus
faibles pour les maisons ordinaires se situent également à Anderlecht et Molenbeek, ainsi
qu’à Koekelberg. Les prix restent, dans ces communes, inférieurs ou très légèrement supérieurs à 250.000 €. Les prix les plus élevés pour une maison ordinaire se retrouvent à Ixelles,
Etterbeek, Uccle, et les Woluwe. Les prix y oscillent entre 363.500 et 435.000 €.
A Woluwe-Saint-Pierre, la commune avec les prix médians les plus élevés pour les deux
types de biens, les prix des appartements et des maisons ordinaires sont respectivement
89 % et 106 % plus élevés en comparaison avec Anderlecht, la commune qui se caractérise
par les prix de vente les plus bas, et ce pour les deux typologies.
Figure 26 : Prix médians des appartements ( gauche ) et des maisons ordinaires
( droite ), 2010 – Carte : Idea Consult
La Figure 27 représente l’évolution des prix médians des maisons ordinaires et des appartements pendant la période 2005-2010. Dans la RBC, le prix des maisons ordinaires a
augmenté en moyenne de 28 %, autant que le prix des appartements. Saint-Josse est la
commune où le prix des appartements a augmenté le plus dans cette période, avec 59 %.
Le prix des maisons ordinaires a augmenté le plus à Ixelles, avec 46 %.
Au-delà de l’augmentation comparable des prix médians des maisons ordinaires et des appartements au sein de la RBC, il est frappant de constater qu’il y a une très faible corrélation
entre la hausse du prix des maisons ordinaires et du prix des appartements dans la plupart
des communes. La forte hausse du prix des maisons ordinaires à Ixelles ( +46 % ) et Molenbeek ( +40 % ) n’est pas aussi prononcée dans le prix des appartements. A Auderghem et
Watermael-Boitsfort, le prix des maisons ordinaires et des appartements n’a qu’augmenté
légèrement ( moins de 20 % ).
La forte hausse dans le prix des appartements s’observe surtout à Saint-Josse-ten-Noode,
et la hausse dans le prix des maisons ordinaires surtout à Evere. Ces communes, qui traditionnellement se caractérisaient par des prix plutôt modestes, se rapprochent en matière de
niveau des prix des logements donc rapidement des autres communes de la partie Est de
la région. Elles laissent dès lors loin derrière elles les communes de la partie Ouest de la
région, telles que Molenbeek et Anderlecht. Ce sont des exemples clairs de la divergence
forte et croissante qui existe en termes de niveau de prix entre l’Est et l’Ouest de la région.
Tous logements confondus ce sont les communes de Bruxelles, Etterbeek et Ixelles qui ont
connu les plus fortes hausses de prix.
Figure 27 : Evolutions des prix médians des appartements et des maisons ordinaires
- Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
PRIX MEDIANS DES VENTES 1990 ET 2010
Prix médian maisons
ordinaires
Communes
1990
2010
Augm.
réelle38
Prix médian appartements
1990
2010
Augm.
réelle
Prix médian tous logements
confondus37
1990
2010
Augm.
réelle
Anderlecht
65.692 230.000
132 %
44.621 134.500
100 %
58.531 170.234
93 %
Auderghem
89.440 350.000
160 %
67.551 196.000
92 %
88.443 257.729
93 %
Berchem
79.326 270.000
126 %
49.579 155.000
107 %
67.526 198.304
95 %
Bruxelles
66.931 272.000
170 %
52.058 177.505
126 %
61.626 203.720
119 %
Etterbeek
88.605 380.500
185 %
55.776 190.000
126 %
65.962 238.486
140 %
Evere
79.326 290.000
142 %
54.537 175.000
113 %
62.907 199.148
110 %
Forest
74.368 302.500
170 %
54.537 159.000
93 %
65.337 192.902
96 %
Ganshoren
74.368 254.250
127 %
52.058 141.400
80 %
59.099 163.965
84 %
Ixelles
84.284 397.500
213 %
64.452 215.000
121 %
73.566 258.214
133 %
Jette
74.368 255.000
127 %
49.579 146.500
96 %
58.068 177.742
103 %
Koekelberg
74.368 260.000
132 %
57.016 153.500
79 %
62.395 172.160
83 %
Molenbeek
60.734 245.000
168 %
53.297 148.000
84 %
58.389 167.212
90 %
Saint-Gilles
73.129 299.000
171 %
42.142 150.000
136 %
64.182 198.886
105 %
Saint-Josse
60.734 239.000
161 %
49.579 135.000
81 %
56.089 163.800
94 %
Schaerbeek
69.410 275.000
163 %
52.058 175.000
123 %
64.238 204.738
111 %
Uccle
86.763 363.500
178 %
76.847 220.000
90 %
111.769 297.016
76 %
Watermael
86.763 345.000
164 %
74.368 188.250
68 %
98.449 289.747
95 %
WSL
99.157 400.000
168 %
74.368 217.500
94 %
84.800 260.889
104 %
WSP
91.721 435.000
215 %
99.157 279.000
87 %
121.659 368.584
101 %
RBC
74.368 295.000
163 %
58.255 170.000
94 %
72.165 211.826
95 %
Tableau 6 : Augmentation réelle des prix des ventes dans les communes de la RBC,
période 1990-2010 - Source : DGSIE – Calculs : IDEA Consult
37.Le prix médian tous logements confondus est une approximation, calculée par la moyenne des prix médians des maisons ordinaires, appartements et villas, pondérée par le nombre de transactions.
38.Par augmentation réelle est entendue l’augementation des prix en euros constants.
PRIX MEDIANS DES VENTES 2005 ET 2010
Communes
Prix médian maisons
ordinaires
Prix médian appartements
Prix médian tous logements
confondus39
2005
2010
Augm.
réelle
2005
2010
Augm.
réelle
2005
2010
Augm.
réelle
Anderlecht
193.475
230.000
7 %
103.000
134.500
18 %
152.115
170.234
1 %
Auderghem
295.000
350.000
7 %
162.500
196.000
9 %
225.989
257.729
3 %
Berchem
217.750
270.000
12 %
112.000
155.000
25 %
170.091
198.304
5 %
Bruxelles
202.500
272.000
21 %
137.500
177.505
16 %
163.202
203.720
12 %
Etterbeek
285.000
380.500
20 %
140.000
190.000
22 %
180.123
238.486
19 %
Evere
208.230
290.000
25 %
129.000
175.000
22 %
155.216
199.148
15 %
Forest
235.000
302.500
16 %
135.000
159.000
6 %
164.908
192.902
5 %
Ganshoren
202.500
254.250
13 %
120.000
141.400
6 %
139.773
163.965
6 %
Ixelles
272.700
397.500
31 %
160.000
215.000
21 %
194.984
258.214
19 %
Jette
210.000
255.000
9 %
113.200
146.500
16 %
141.092
177.742
13 %
Koekelberg
227.500
260.000
3 %
126.100
153.500
10 %
149.911
172.160
3 %
Molenbeek
174.263
245.000
27 %
125.000
148.000
7 %
135.411
167.212
11 %
Saint-Gilles
220.000
299.000
22 %
110.000
150.000
23 %
161.957
198.886
11 %
Saint-Josse
198.750
239.000
8 %
85.000
135.000
43 %
136.929
163.800
8 %
Schaerbeek
230.000
275.000
8 %
125.000
175.000
26 %
171.200
204.738
8 %
Uccle
280.000
363.500
17 %
170.000
220.000
16 %
237.817
297.016
12 %
Watermael
300.000
345.000
3 %
157.412
188.250
8 %
244.141
289.747
7 %
WSL
314.500
400.000
14 %
156.000
217.500
25 %
199.238
260.889
18 %
WSP
359.900
435.000
9 %
200.000
279.000
26 %
297.824
368.584
11 %
RBC
230.000
295.000
15 %
132.000
170.000
16 %
173.626
211.826
10 %
période 2005-2010 - Source : DGSIE – Calculs : IDEA Consult
A cause des différences fortes observées dans le profil socio-économique de la population,
le prix médian absolu des logements ne donne que peu d’indications sur l’accessibilité du
marché acquisitif. Pour pouvoir obtenir une idée générale de l’accessibilité des logements,
l’indicateur suivant est souvent utilisé : le nombre de revenus médians à dépenser pour l’achat
d’un logement à prix médian.1040 Plus élevé est cet indicateur, moins accessible le marché
immobilier. Sur les cartes de la Figure 28, cet indicateur est calculé pour les appartements.
A droite est représentée l’évolution de cet indicateur dans la période 2005-2010.1141
39.Le prix médian tous logements confondus est une approximation, calculée par la moyenne des prix médians des maisons ordinaires, appartements et villas, pondérée par le nombre de transactions.
40 P ar exemple : « Maatschappelijke effecten en indicatoren in de 13 centrumsteden », Studiedienst Vlaamse Regering, in het kader
van Stedenfonds 2008 – 2013, 2010.
41 La nuance doit être apportée que la plupart des ménages dans la région bruxelloise sont dépendants du marché locatif. Les augmentations des prix de ventes ne sont que répercutées partiellement, et souvent de façon décalée dans le temps, dans les prix des
baux locatifs. Par conséquent, l’accessibilité des biens immobiliers vis-à-vis des revenus n’a donc qu’une relation indirecte sur le
coût de se loger pour la majorité des ménages bruxellois.
Puisque les revenus médians ne sont pas très élevés à Ixelles et Woluwe-Saint-Pierre par
rapport au prix médian élevé des appartements, c’est dans ces communes où l’indicateur
est le plus élevé, et où l’accessibilité est dès lors la moins garantie. En raison des revenus très
modestes à Molenbeek, ce même indicateur est tout aussi négatif à Molenbeek. La situation
inverse se manifeste à Anderlecht : le nombre de revenus médians nécessaires à l’achat d’un
appartement au prix médian faible y reste encore relativement bas. En raison des revenus
relativement élevés, le nombre de revenus médians nécessaires à l’achat d’un appartement
au prix médian élevé est également relativement faible à Watermael-Boitsfort.
Lorsqu’une évolution positive des prix de l’immobilier n’est pas suivie d’une évolution proportionnelle des revenus, le nombre de revenus à dépenser pour l’achat d’un bien augmente,
et l’accessibilité au logement est mise sous pression. Dans la Région Bruxelloise, l’évolution
des prix au cours de la période 2005-2010 en matière d’accessibilité se fait le plus sentir à
Saint-Josse-ten-Noode et Schaerbeek. Les augmentations du prix des appartements dans ces
communes n’ont pas du tout été suivies par une augmentation des revenus. Le résultat est une
augmentation nette ( + 30 % ) du nombre de revenus médians à dépenser pour l’achat d’un
appartement à prix médian. L’augmentation du prix des appartements relativement élevée
à Woluwe-Saint-Lambert et Berchem-Sainte-Agathe a elle bien été suivie ( partiellement ) par
une augmentation des revenus médians. L’accessibilité du marché acquisitif y a donc moins
été mise à mal, du moins pour les appartements par une augmentation de moins de 7 %.
Figure 28 : Nombre de revenus médians à dépenser pour l’achat d’un appartement
médian ( gauche ) + évolution 2005 à 2010 ( droite ) – Source : DGSIE –
Cartes : IDEA Consult
Les chiffres dans le Tableau 9 reflètent un autre indicateur de l’accessibilité du marché acquisitif, notamment la quote-part logement1242 pour l’achat d’un appartement à prix médian et
d’une maison ordinaire à prix médian, pour les déciles de revenus nets ( après impôts ). Pour
calculer les quote-parts logement du tableau en question, nous avons uniquement considéré
les annuités liées à un crédit hypothécaire qui couvre 100 % du prix1343 d’achat, à acquitter
en 30 ans.1444
Les tableaux démontrent qu’en région bruxelloise, à l’heure actuelle, seulement une petite
portion des ménages a accès à un appartement à prix médian. En 2010, un ménage disposant d’un revenu D91545 devait attribuer 23 % de ses rentrées au remboursement de l’emprunt
hypothécaire. Pour un ménage avec un revenu D8 la quote-part logement s’élèverait déjà
à 32 %, ce qui dépasse le taux d’accessibilité de 30 %, utilisé dans la littérature.1646 Cela
signifie qu’en principe moins de 20 % des ménages bruxellois pourrait se permettre l’achat
d’un appartement à prix médian.
Une portion encore plus petite des ménages bruxellois a accès à une maison ordinaire à
prix médian située en région bruxelloise : en 2010, même un ménage avec un revenu D9
devait dédier 40 % de ses revenus au remboursement de son emprunt hypothécaire. Cela
signifie que moins de 10 % des ménages peuvent se permettre une maison ordinaire à
prix médian. Suite à la baisse des taux hypothécaires, l’accessibilité s’est au fait améliorée
légèrement depuis 2008 : un ménage au revenu D9 qui aurait acheté à l’époque une
maison ordinaire au prix médian, devait dédier 60 % de ses revenus aux annuités du crédit
hypothécaire.
Une première nuance importante à apporter ici est qu’il s’agit d’appartements et de maisons
à prix médians : l’accessibilité aux appartements et maisons vendus à des prix plus bas,
sera logiquement meilleure. Une autre réserve à prendre en compte est que les ménages qui
achètent, disposent en général d’un capital de base dont l’origine est diverse : épargnes,
aide financière de la part des parents, etc.
42 La ‘quote-part logement’ est la part du revenu net dépensée pour l’accès au logement. Il peut s’agir de loyers, de paiements
mensuels pour un crédit hypothécaire, des dépenses d’entretien, des charges…
43En faisant la supposition que les droits d’enregistrement, frais de notaire, … ne font pas partie du crédit hypothécaire et sont payés
au moment de l’achat du logement
44Le taux hypothécaire étant de 4,5 % pour 2005 et 2006 ; 5,8 % pour 2007 ; 6,2 % pour 2008 ; 3,2 % pour 2009 et 2,8 % pour
2010 ( www.immotheker.be ).
45Le niveau de revenus en-dessous desquels 90 % des déclarations fiscales se situent.
46Une quote-part d’un maximum de 30 % des revenus nets est généralement considérée comme étant acceptable pour un ménage.
( p.e. Winters S., De Vlaamse woonmarkt in Europees perspectief, HIVA, 2012 ).
Quote-part logement : achat d’un appartement médian dans la RBC, par revenu décile
Décile
2005
2006
2007
2008
2009
2010
D1
192 %
251 %
300 %
319 %
257 %
261 %
D2
88 %
99 %
109 %
108 %
85 %
85 %
D3
74 %
83 %
91 %
89 %
68 %
68 %
D4
63 %
70 %
76 %
76 %
59 %
59 %
D5
55 %
61 %
67 %
67 %
51 %
52 %
D6
48 %
54 %
59 %
59 %
45 %
46 %
D7
41 %
46 %
51 %
51 %
39 %
39 %
D8
34 %
38 %
41 %
41 %
32 %
32 %
D9
24 %
27 %
30 %
30 %
23 %
23 %
Tableau 8 : Quote-parts logement : achat d’un appartement à prix médian
Quote-part logement : achat d’une ‘maison ordinaire’ médian dans la RBC, par revenu décile
Décile
2005
2006
2007
2008
2009
2010
D1
334 %
441 %
543 %
639 %
446 %
452 %
D2
153 %
174 %
197 %
217 %
148 %
148 %
D3
128 %
146 %
165 %
178 %
119 %
118 %
D4
109 %
123 %
138 %
152 %
102 %
103 %
D5
96 %
108 %
121 %
133 %
89 %
90 %
D6
84 %
94 %
107 %
118 %
79 %
79 %
D7
72 %
82 %
92 %
102 %
68 %
68 %
D8
59 %
67 %
75 %
83 %
55 %
55 %
D9
43 %
48 %
54 %
60 %
40 %
40 %
Tableau 9 : Quote-parts logement : achat d’une maison ordinaire à prix médian
par revenu décile
De manière générale, le prix moyen est plus élevé que le prix médian. Ceci provient d’une
répartition déséquilibrée du prix des logements. Typiquement, un petit groupe de logements
très chers peut augmenter considérablement les prix moyens sans avoir une influence importante sur le prix médian. Le quotient entre le prix moyen et le prix médian, indiqué dans le
Tableau 5, est une mesure de la présence d’un segment haut de gamme qui se situe loin
au-dessus du reste.
En ce qui concerne les maisons ordinaires, ce chiffre est le plus élevé à Uccle, Bruxelles et
Etterbeek, tandis qu’il est quasiment inexistant à Molenbeek. Il y a sur le marché des appartements une grande différence entre le prix moyen et le prix médian à Bruxelles-Ville et dans
une moindre mesure à Saint-Gilles et Schaerbeek. Koekelberg est un cas particulier, dans le
sens que le prix moyen y est inférieur au prix médian, ce qui indique la présence de logements très peu chers à l’achat.
PRIX MOYEN PAR RAPPORT AU PRIX MEDIAN, 2010
Communes
Maisons ordinaires
Appartements
Médian
Moyen
Rapport
Médian
Moyen
Rapport
Anderlecht
230.000
245.855
1,07
134.500
148.360
1,10
Auderghem
350.000
372.604
1,06
196.000
215.987
1,10
Berchem
270.000
274.408
1,02
155.000
162.810
1,05
Bruxelles
272.000
305.158
1,12
177.505
213.480
1,20
Etterbeek
380.500
424.266
1,12
190.000
212.530
1,12
Evere
290.000
303.772
1,05
175.000
192.173
1,10
Forest
302.500
312.891
1,03
159.000
176.454
1,11
Ganshoren
254.250
264.642
1,04
141.400
148.087
1,05
Ixelles
397.500
436.394
1,10
215.000
242.476
1,13
Jette
255.000
263.526
1,03
146.500
155.577
1,06
Koekelberg
260.000
280.366
1,08
153.500
152.319
0,99
Molenbeek
245.000
245.983
1,00
148.000
152.665
1,03
Saint-Gilles
299.000
326.191
1,09
150.000
176.883
1,18
Saint-Josse
239.000
250.506
1,05
135.000
151.285
1,12
Schaerbeek
275.000
302.423
1,10
175.000
200.766
1,15
Uccle
363.500
414.335
1,14
220.000
251.293
1,14
Watermael
345.000
365.846
1,06
188.250
209.872
1,11
WSL
400.000
426.096
1,07
217.500
233.724
1,07
WSP
435.000
478.366
1,10
279.000
306.387
1,10
RBC ( moyenne )
295.000
336.217
1,14
170.000
201.484
1,19
Tableau 10 : Prix moyen des maisons ordinaires et des appartements, par rapport
au prix médian dans les communes de la RBC, 2010
66
89
79
67
89
79
74
74
84
74
74
61
73
61
69
87
87
99
92
74
Anderlecht
Auderghem
Berchem
Bruxelles
Etterbeek
Evere
Forest
Ganshoren
Ixelles
Jette
Koekelberg
Molenbeek
Saint-Gilles
Saint-Josse
Schaerbeek
Uccle
Watermael BF
Woluwe SL
Woluwe SP
RBC
( moyenne )
1990
77
104
104
92
94
74
67
77
65
64
74
92
79
76
80
90
72
82
89
70
1991
84
112
114
99
104
79
74
79
67
79
87
90
87
87
87
87
77
89
94
79
1992
94
134
121
117
109
84
77
89
81
87
96
104
99
99
104
99
87
105
112
87
1994
94
128
133
124
117
83
74
87
76
89
97
100
99
99
89
104
86
102
104
82
1995
95
129
121
116
119
89
78
87
77
82
96
110
103
103
97
104
85
99
114
82
1996
99
143
127
129
124
93
81
87
82
82
99
110
105
99
99
108
87
99
125
89
1997
104
139
149
124
135
95
74
103
82
90
100
112
112
103
102
119
94
99
121
92
1998
112
149
149
147
130
102
104
103
87
101
113
120
126
113
116
124
99
117
132
99
1999
112
136
149
146
136
105
93
112
94
114
109
124
126
121
117
129
107
119
136
99
2000
121
146
157
141
131
117
100
113
104
122
136
126
126
125
134
134
115
124
146
116
2001
129
161
161
147
149
135
123
133
103
126
129
129
139
124
143
145
121
134
149
112
2002
144
164
161
166
160
141
136
142
131
138
146
150
137
141
154
155
136
144
155
136
2003
150
155
157
175
167
149
147
130
126
153
155
150
155
150
158
161
137
162
160
150
2004
230
360
315
300
280
230
199
220
174
228
210
273
203
235
208
285
203
218
295
194
2005
Tableau 11 : Prix médians des ventes de maisons ordinaires ( 1.000 € )
87
121
118
102
107
84
78
87
74
79
87
96
97
94
87
99
81
87
109
79
1993
PRIX MEDIANS DE VENTE DES MAISONS ORDINAIRES ( en milliers € )
260
380
368
300
310
250
235
265
220
245
225
298
248
280
275
300
245
224
310
205
2006
281
385
385
345
345
290
260
249
185
250
260
325
245
297
260
320
256
260
330
228
2007
285
415
363
350
390
260
260
275
250
243
254
370
273
270
250
325
278
265
330
220
2008
278
385
360
321
350
265
255
265
213
230
250
370
235
267
253
315
260
258
330
235
2009
295
435
400
345
364
275
239
299
245
260
255
398
254
303
290
381
272
270
350
230
2010
45
68
50
52
56
55
55
52
64
50
57
53
42
50
52
77
74
74
99
58
Anderlecht
Auderghem
Berchem
Bruxelles
Etterbeek
Evere
Forest
Ganshoren
Ixelles
Jette
Koekelberg
Molenbeek
Saint-Gilles
Saint-Josse
Schaerbeek
Uccle
Watermael BF
Woluwe SL
Woluwe SP
RBC
( moyenne )
1990
59
87
74
76
82
50
38
37
59
57
50
62
57
56
56
58
58
54
67
46
1991
62
94
74
78
75
55
42
46
57
62
56
67
58
60
59
57
62
55
72
50
1992
63
102
74
79
86
52
42
45
67
53
61
69
62
62
62
62
65
61
77
50
1994
62
109
74
74
81
51
37
47
59
59
58
63
60
59
58
55
66
55
72
52
1995
61
76
71
84
78
50
32
50
62
57
56
69
56
62
67
52
62
56
74
48
1996
62
99
74
69
79
51
38
52
62
57
55
66
61
59
62
59
62
63
74
52
1997
67
112
81
74
87
55
61
53
67
67
55
69
57
62
64
62
68
68
76
55
1998
69
113
87
94
94
62
42
41
66
72
57
74
66
69
68
67
72
63
78
57
1999
74
117
94
87
95
62
51
67
68
74
62
82
67
71
82
72
74
69
98
59
2000
77
128
99
94
104
67
52
59
69
77
64
89
69
77
77
81
79
69
95
59
2001
84
141
74
100
109
75
45
75
83
84
74
96
77
85
87
86
89
72
96
68
2002
99
158
124
123
124
85
63
82
94
87
80
110
85
90
105
105
104
84
112
85
2003
113
181
135
120
130
110
73
98
100
97
103
134
118
110
116
119
120
112
126
88
2004
Tableau 12 : Prix médians des ventes des appartements ( 1.000 € )
62
99
81
89
79
50
43
45
64
57
59
65
62
59
62
55
62
59
82
50
1993
PRIX MEDIANS DE VENTE DES MAISONS ORDINAIRES ( en milliers € )
132
200
156
157
170
125
85
110
125
126
113
160
120
135
129
140
138
112
163
103
2005
148
225
180
163
180
145
96
143
135
125
125
177
127
153
145
147
147
128
174
115
2006
155
239
190
170
202
150
111
145
135
130
135
190
140
150
150
153
157
147
180
128
2007
161
245
200
185
190
160
121
150
145
138
145
185
135
157
155
175
175
145
214
133
2008
160
245
200
175
200
150
118
131
145
139
145
205
140
150
150
180
170
150
185
130
2009
170
279
218
188
220
175
135
150
148
154
147
215
142
158
175
190
178
155
196
135
2010
2.2 La dispersion des prix de ventes
Une analyse très utile est l’étude des prix percentiles1747 des ventes. Ceux-ci peuvent donner
une indication sur les évolutions disparates qui se déroulent très fréquemment dans les différents segments du marché du logement.
A la Figure 29 : Evolution de la dispersion des prix des maisons ordinaires ( P10, P25, P50,
P75 et P90 ) – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult, l’évolution des prix percentiles
P10, P25, P50, P75 en P90 des maisons ordinaires est répartie dans le temps. Le saut de
données entre 2004 et 2005 est à nouveau visible ici.1848
Le graphique pour les appartements dans la Figure 30 démontre que les différents segments
de ce marché ne connaissent pas une évolution exactement semblable. La diminution des
prix médians en 2009 est seulement suivie dans les segments haut de gamme.
Il est à noter qu’en général, la dispersion s’amplifie pour les deux types de biens résidentiels.
Figure 29 : Evolution de la dispersion des prix des maisons ordinaires
( P10, P25, P50, P75 et P90 ) – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
47 Un prix percentile est le prix sous lequel un certain pourcentage des ventes se situe. Le prix percentile 90 ou P90 par exemple est
plus élevé que 90 % des ventes, et surpassé par 10 % des ventes. Par définition, le prix percentile 50 ou P50 égale le prix médian.
Les prix percentiles suivants étaient disponibles pour les analyses : P10, P25, P50, P75 et P90.
48 Voir l’introduction de ce chapitre.
Figure 30 : Evolution de la dispersion des prix des appartements,
années 1990-2010 – ( P10, P25, P50, P75 et P90 ) Source : DGSIE –
Graphique : IDEA Consult – Légende : voir Figure 29
La Figure 31 révèle l’évolution depuis 2005 des segments différents dans les marchés des
maisons ordinaires et des appartements en région bruxelloise. Pour les maisons ordinaires,
les segments ont évolué de façon relativement similaire, avec une croissance des prix P50
et P75 de presque 30 %, et une croissance des prix un peu plus forte dans les segments
extérieurs : presque 40 % pour les prix P10 et P90. Dans le marché des appartements, il
est remarquable que les prix ont augmenté beaucoup plus dans les segments de prix bas.
Les prix P10 ont augmenté de 100 %, par rapport aux prix P90 qui ont augmenté de moins
de 60 %. Ainsi, la pression dans la partie bas de gamme a augmenté nettement dans les
dernières années.
En évaluant une période plus étendue, on peut observer clairement que, sur le marché des
appartements, la pression a augmenté le plus dans les segments bas de gamme. Les prix
P10 ont augmenté de plus de 400 % depuis 1990, en comparaison à une croissance des
prix P90 de moins de 250 %. Les différents segments de marché des maisons ordinaires ont
quant à eux plus évolué en parallèle. Néanmoins, on y peut observer une évolution plus
forte des prix P90 depuis 1990.
Figure 31 : Evolution des percentiles en RBC, périodes 1990-2010 et 2005-2010 –
L’analyse des prix percentiles démontre une nouvelle fois la forte variation entre les marchés
acquisitifs de chacune des communes bruxelloises. Surtout la dispersion des prix des segments se manifeste de manière très diverse. La dispersion est assez modeste dans le marché
des maisons ordinaires des communes comme Berchem-Sainte-Agathe, Evere et Ganshoren.
Par contre, Etterbeek, Ixelles et Saint-Gilles connaissent une dispersion très large. La raison
sous-jacente est l’hétérogénéité du patrimoine des maisons ordinaires dans ces communes.
En raison d’une dispersion large, le prix P10 pour appartements à Ixelles est comparable
à celui de Ganshoren, bien qu’Ixelles soit une des communes les plus chères en matière
de prix médians, et que Ganshoren soit une des communes les moins chères. A l’inverse,
le prix P90 pour des appartements à Saint-Gilles est plus élevé que celui de WatermaelBoitsfort, tandis que le prix médian est d’un niveau beaucoup plus bas à Saint-Gilles. Ce
phénomène est causé par l’hétérogénéité du marché de maisons ordinaires dans certaines
communes comme Ixelles et Saint-Gilles, avec un éventail de prix allant du très accessible
au très exclusif.
Figure 32 : La dispersion des prix des maisons ordinaires dans les communes de la
RBC, 2010 – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult – Légende : voir Figure 29
Figure 33 : La dispersion des prix des appartements dans les communes de la RBC,
2010 – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult – Légende : voir Figure 29
Finalement, les évolutions récentes ( 2005-2010 ) des prix percentiles sont analysés1949. Ici, on
peut observer également une image très variable, ce qui signifie que chaque commune de
la région bruxelloise connaît sa propre dynamique sur le marché des logements.
En matière de maisons ordinaires ( Figure 34 ), la pression sur les prix a augmenté le plus
dans les segments bas, et moins dans les segments haut de gamme : c’est le cas à Ganshoren, Berchem-Sainte-Agathe, Molenbeek et surtout Evere et Koekelberg, où le prix P10 a
doublé depuis 2005. A Auderghem par exemple, on peut observer une évolution inverse,
tandis qu’à Forest et Woluwe-Saint-Lambert il y a peu de différence entre l’évolution des différents segments de prix. Dans quelques communes, la pression a augmenté surtout dans les
extrêmes du marché, notamment à Schaerbeek, Saint-Gilles, Uccle et Watermael-Boitsfort.
Figure 34 : Evolution des prix percentiles des maisons ordinaires dans les
communes de la RBC, période 2005-2010 – Source : DGSIE –
49 E
n annexe, et pour des raisons d’exhaustivité, on a également ajouté les mêmes graphiques pour la période 1990-2010. Comme
les prix de 2010 sont de loin supérieurs à ceux de 1990, il n’était pas réellement intéressant de réaliser des comparaisons. Par
ailleurs, le saut dans les données ( voir ci-avant ) s’est manifesté dans cette période, contribuant également à cette difficulté de
comparer des données sur une si large période.
En matière d’appartements ( Figure 35 ), on peut observer également ces différentes formes
d’évolution des segments de prix. La pression a augmenté dans les segments bas du marché
à Saint-Gilles, Uccle, Ganshoren, Bruxelles et surtout Watermael-Boitsfort et Saint-Josse, avec
des augmentations des prix P10 de respectivement 80 % et 100 %. L’évolution inverse s’est
manifestée notamment à Evere, Etterbeek et Auderghem. Par contre, il y a peu de différence
entre les segments du marché à Jette et Molenbeek, tandis que la pression a augmenté dans
les extrêmes du marché à Anderlecht, Koekelberg, Schaerbeek et Forest.
Figure 35 : Evolution des prix percentiles des appartements dans les communes de
la RBC, période 2005-2010 – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
Les figures des évolutions à plus long terme, entre 1990 et 2010 ( Figure 36 et Figure 37 ),
peuvent être partiellement trompeuses, en raison du saut des données entre 2004 et 2005
dont il a déjà été question plus haut. Néanmoins, on y observe l’énorme évolution que les
prix ont subie pendant deux décennies.
En ce qui concerne l’évolution des prix des maisons ordinaires, surtout l’évolution des prix
P10 d’environ 600 % ( ce qui signifie une multiplication des prix par 7 ) à Koekelberg et Evere
est remarquable. Les prix des maisons haut de gamme ont augmenté surtout à Etterbeek,
Saint-Gilles, Uccle et les Woluwes, où ils ont quintuplé. L’évolution de ces prix dans la
période 2005-2010 étant somme toute assez modérée, une grande part des augmentations
des prix ont eu lieu avant 2005.
Quant aux évolutions des prix des appartements dans la période 1990-2010, moins d’aberrations s’observent. Néanmoins, le prix P10 a augmenté de plus de 300 % ( un quadruplement ) dans les communes de Bruxelles, Auderghem, Berchem, Molenbeek en WoluweSaint-Lambert. Une tendance générale est que la pression a augmenté surtout dans les
segments bas de gamme.
Figure 36 : Evolution des prix percentiles des maisons ordinaires dans les communes
de la RBC, 1990-2010
Figure 37 : Evolution des prix percentiles des appartements dans les communes de
la RBC, 1990-2010
2.3. Conclusions
2.3.1 Tendances générales
En termes absolus, les prix médians des maisons ordinaires en RBC dépassent largement
le niveau de prix qui est d’application dans les autres régions du pays ainsi que dans les
provinces des Brabant wallon et flamand ( cf. Tableau 5 ). En ce qui concerne les appartements, la situation est plus nuancée, avec des prix médians en région bruxelloise qui sont
plus ou moins égaux avec la moyenne flamande et légèrement en deçà du prix médian des
appartements vendus dans les provinces limitrophes.
L’augmentation du prix des logements ces dernières années ne s’est, contre toute attente,
par contre pas plus fortement manifestée en RBC qu’en Flandre ou en Wallonie, comme
le démontre la Figure 25. Au contraire, l’augmentation de 32 % du prix des appartements
peut même être qualifiée de faible en comparaison avec les autres régions. Si l’on observe
les prix réels, il en ressort même que depuis 2007 les prix des logements en RBC se sont
stabilisés ( cf. Figure 23 ). Cependant, depuis 1990, le prix réel des logements a considéPage 60 Observatoire des ventes de biens résidentiels en Région de Bruxelles-Capitale 1990-2010
rablement augmenté. Il a, en région bruxelloise, quasiment doublé pour les appartements
et quasiment triplé pour les maisons ordinaires. Après une légère hausse dans les années
1990, la plus forte hausse en prix réel s’est produite entre 2000 et 2007.
Les prix de vente les plus élevés, aussi bien pour les maisons ordinaires que pour les appartements, s’observent dans les communes résidentielles dans le Sud et l’Est de la région bruxelloise, ce qui est visible à la Figure 26. Ces différences absolues sont en réalité étroitement
liées au patrimoine de logements existants, avec souvent des logements plus grands, plus
confortables ou situés dans un environnement plus calme. Toutefois, une très forte polarisation s’observe entre l’Est et l’Ouest de la RBC : les communes situées du côté Est ont connu
une évolution beaucoup plus positive du prix des logements que celles situées à l’Ouest.
C’est surtout dans le prix des appartements que se produit cette évolution : par une forte
hausse du prix des logements dans des communes situées à l’Est telles que Schaerbeek,
Saint-Josse-ten-Noode, Evere, Etterbeek, elles dépassent à présent des communes situées à
l’Ouest telles que Forest et Koekelberg ( cf. Tableau 7 ).
Puisque l’évolution de la qualité moyenne du patrimoine des logements est vraisemblablement relativement moindre en comparaison avec l’évolution des prix, l’attractivité accrue
de certaines communes doit s’expliquer autrement. Dans beaucoup de cas, une pénurie
de l’offre peut en être à la base. Cela ne semble pas être le cas pour la RBC ; comme est
démontré par la Figure 7, il n’existe qu’une très faible corrélation entre d’une part la pénurie
de l’offre de logements par rapport à l’accroissement du nombre de ménages et d’autre
part la hausse des prix. Une raison effective pourrait être une attractivité générale accrue
de la partie Est de la région, liée au développement plus important d’activités économiques
dans cette partie de la région,2050 et possiblement son meilleur désenclavement, la proximité
des institutions européennes, ou encore un meilleur niveau d’équipement ou une plus grande
revalorisation de l’image de ces communes par rapport à certaines communes situées dans
la partie Ouest.
Une autre constatation importante est le fait qu’une hausse du prix des appartements n’est
pas toujours liée à une hausse aussi forte du prix des maisons ordinaires, comme illustré à
la Figure 27. Cela peut être en partie lié à l’évolution démographique que chacune des
communes a rencontrée. Une forte croissance des tranches d’âge des trentenaires et quarantenaires, en combinaison avec l’afflux des expatriés et immigrants issus de l’UE, entraîne
à Uccle et Ixelles une pression sur le marché résidentiel des maisons ordinaires, qui n’est
que suivi très modérément par une pression sur le marché des appartements. Les évolutions démographiques attendues peuvent encore venir amplifier ce phénomène dans les
années à venir. En effet, est prévue à Ixelles une augmentation du nombre de trentenaires et
quarantenaires. L’évolution considérable du prix des appartements à Saint-Josse-ten-Noode
perdurera vraisemblablement en raison de la hausse prévue du nombre de vingt-trente ans.
Cette même hausse du nombre de vingt-trente ans occasionnera probablement une hausse
à court terme du prix des appartements encore temporairement à la traîne dans les communes de Molenbeek et Anderlecht, et ce en dépit des développements socio-économiques
moins satisfaisants dans ces communes.
50 « Brussel 2020 deel Economie », IDEA Consult, 2012, une étude dans le cadre de la région bruxelloise, AATL. Surtout les activités
récentes en matière de services financiers, médias, télécommunications, immobilier, services juridiques, ... se situent notamment
dans la partie Est de la région bruxelloise.
L’évolution du prix des logements dans certaines communes diffère très fortement de l’évolution des revenus. Cela engendre une évolution très disparate en matière d’accessibilité du
marché acquisitif ( cf. Figure 28 ). Ainsi, les prix des appartements à Saint-Josse-ten-Noode,
Schaerbeek et Etterbeek ont suivi la forte hausse de ceux dans le reste des communes
situées à l’Ouest de la région. Les revenus médians n’y ont cependant pas évolué proportionnellement aux prix des logements, avec pour résultat une accessibilité bien moindre pour
les appartements dans ces communes. Cela à l’opposé de communes telles qu’Auderghem
et Watermael-Boitsfort où la hausse des prix va de pair avec une augmentation similaire
des revenus. En termes absolus, les communes situées à l’Ouest de la région, telles qu’Anderlecht, Ganshoren, Berchem et Jette sont encore aujourd’hui les communes avec les prix
de logements les plus abordables. Des communes comme Ixelles et Woluwe-Saint-Pierre
connaissent, en dépit de revenus relativement élevés, l’accessibilité la plus faible en matière
d’appartements.
2.3.2. Dispersion des prix de vente
L’évolution des prix percentiles indique sur quels segments du marché la pression s’accroît ou
diminue. Pour les appartements, il ressort qu’aussi bien à court terme ( depuis 2005 ) qu’à
long terme ( depuis 1990 ), c’est sur les segments de prix les plus faibles que la pression sur
le marché immobilier résidentiel s’est le plus fortement manifestée ( cf. Figure 31 ). Cette évolution s’explique aussi en partie par les évolutions démographiques que la RBC a connues ces
dernières années, entre autres un fort rajeunissement de sa population, avec une forte hausse
du nombre de vingt-trente ans, ainsi qu’un afflux important de jeunes immigrants étrangers.2151
L’évolution démographique prévue pour les années à venir, laisse sous-entendre la continuation de cette tendance de croissance accrue du nombre de vingt-trente ans. Cette tendance
est directement liée au fait que la tranche d’âge des moins de vingt ans est aujourd’hui
fortement représentée en région bruxelloise.
En ce qui concerne l’évolution des prix percentiles sur le marché des maisons ordinaires, la
situation est différente : autant à court qu’à long terme, les prix pratiqués sur les segments supérieurs ont fortement augmenté ( cf. Figure 31 ). Les raisons ici sont possiblement le nombre
croissant d’expatriés qui sont prêts à payer le prix pour des maisons de ville,2252 ou encore
les promoteurs immobiliers qui font dans la démolition-reconstruction ou dans la division de
logements. Ces pratiques de promotion immobilière augmentent considérablement la valeur
d’un bien et engendrent une diminution additionnelle de la part des maisons unifamiliales
dans le patrimoine. Les maisons unifamiliales restantes sont vendues à des familles jouissant
d’un budget important ou des familles prêtes à payer des prix élevés.
Il en résulte une polarisation du marché du logement bruxellois, où la demande est supérieure à l’offre principalement dans le segment inférieur des appartements et le segment
supérieur des maisons ordinaires. Il est fort probable que ces phénomènes dans les seg-
51 P ar ailleurs, on peut expliquer cette évolution partiellement par l’effort important de la région bruxelloise pour la rénovation avec
les primes de rénovation et les subsides, notamment octroyés dans le cadre des contrats de quartier. Les investissements entraînent
une revalorisation du patrimoine du bas du marché, ce qui cause une augmentation des prix P10.
52 La nuance doit être apportée qu’il s’agit de, entre autres, maisons de maître. Les villas luxueuses sur des terrains de plus de 5 ares
sont comprises dans les chiffres pour les villas et pas dans les chiffres des ‘maisons ordinaires’.
ments extrêmes du marché acquisitif engendrent des ‘débordements’ des ménages vers des
communes situées hors de la région.
Les différences importantes en termes de valeurs absolues dans la dispersion des prix percentiles dans les 19 communes, telles que représentées à la Figure 32 et Figure 33, illustrent
bien la manière dont chaque commune bruxelloise constitue en réalité un marché résidentiel
à part entière. La vaste dispersion de ces prix percentiles à Uccle, Etterbeek et Ixelles traduit l’hétérogénéité du patrimoine et la présence de plusieurs entités de marché résidentiel
au sein d’une même commune.2353 En outre, la dynamique des différents segments dans la
période suivant 2005 est également très variée dans l’ensemble des communes bruxelloises
( cf. Figure 34 et Figure 35 ). Par conséquent, il y a lieu de considérer que le marché résidentiel acquisitif de chaque commune est tellement unique, qu’il est très difficile, sinon impossible, d’indiquer des tendances régionales. Les différences dans l’évolution absolue des prix
et l’évolution relative entre les différents segments reflètent la nécessité d’une analyse propre
à chaque entité et d’une politique particulière en matière de logement basée sur celle-ci. En
effet, une politique de logement qui est adéquate pour une commune, pourrait, suite à la
présence de dynamiques divergentes, même avoir des effets indésirables dans une autre.
2.3.3. Conclusion générale
Ce qui ressort de cette étude est la diversité du marché résidentiel rencontré dans les différentes communes de la région de Bruxelles-Capitale, où des données telles que le contexte
démographique et socio-économique, le type de patrimoine existant, le nombre de transactions, les prix actuels et leur évolution diffèrent fortement par commune. En réalité, ces
différences ne sont pas tributaires des frontières communales : dans des communes comme
Ixelles, Schaerbeek et Bruxelles on peut noter différentes « entités » de marché résidentiel,
tandis que d’autres dynamiques se produisent au sein d’entités qui franchissent les frontières
communales.
Il en résulte que la seule manière d’avoir une meilleure connaissance du fonctionnement du
marché résidentiel en RBC, autant pour les chercheurs que les responsables politiques, est de
disposer de données ne se limitant pas aux communes. C’est méritoire que de telles données
sont déjà disponibles en grande partie pour le cadre socio-économique et démographique.
Les données en matière de patrimoine, transactions et prix sur le marché secondaire restent
par contre à la traîne. En utilisant les données enregistrées au cadastre, il est néanmoins
tout à fait envisageable de distribuer à la demande des données anonymes à des niveaux
géographiques plus restreints que celui de la commune, ou même de les mettre à disposition
du grand public. De cette manière, les chercheurs pourront dresser un meilleur portrait du
marché résidentiel et de son évolution, et les responsables politiques pourront, quant à eux,
travailler de manière plus efficace et fondée.
53 A
vec Ixelles comme exemple connu, avec des entités sur le marché des logements très différenciées comme Matongé, Malibran,
Etangs d’Ixelles, quartier Louise, Châtelain,...
V. Annexes
1. Glossaire
Expression
Explication
Accessibilité
Une mesure de base pour évaluer l’accessibilité générale du
marché acquisitif. Elle est calculée en divisant le prix médian
pour un appartement ou une maison ordinaire par le revenu
médian. Ainsi, on obtient, à titre indicatif, combien de revenus
annuels un ménage ‘médian’ doit dépenser pour l’achat d’un
logement à prix médian.
Appartement
Logement faisant partie d’un bâtiment avec des parties en
copropriété ( toit, façades, sol, … )
Logement
Chaque unité d’habitation inscrit au cadastre.
Maison mitoyenne
Logement avec emprise au sol, avec deux façades.
Maison ouverte
Logement quatre façades, avec emprise au sol.
Maison
semi-ouverte
Logement avec emprise au sol, avec trois façades.
Synonyme de ‘logement avec emprise au sol’.
A subdiviser de deux façons :
– ‘villas, bungalows et maisons de campagne’ et ‘maisons
d’habitation ordinaires’ ( appelé ‘maisons ordinaires’ dans le
Maison unifamiliale
rapport )
– ‘maisons ouvertes’, ‘maisons semi-ouvertes’, ‘maisons
mitoyennes’
Marché secondaire
Le marché de biens immobiliers sous régime des droits
d’enregistrement ( construits depuis 2 ans ou plus ).
Patrimoine de
logements
L’ensemble d’unités d’habitation inscrites au cadastre.
Prix médian
La médiane est la valeur qui permet de partager une série en
deux parties égales. Le prix médian est donc celui qui indique
que la moitié des transactions immobilières ont eu cours à un
prix inférieur et l’autre moitié à un prix supérieur.
Prix réel
Synonyme de ‘prix en euros constants’. Prix hypothétique par
rapport à un moment de référence, faisant la supposition
que l’inflation générale depuis ce moment était de 0. Le
calcul des prix réels s’est fait sur base de l’indice des prix de
consommation ( IPC ). Le prix médian réel de 2010 égale le
prix médian absolu de 2010 * IPC 1990 / IPC 2010.
Prix percentile
Un prix percentile est le prix sous lequel un certain pourcentage
des ventes se situe. Le prix percentile 90 ou P90 par exemple
est plus élevé que 90 % des ventes, et surpassé par 10 % des
ventes. Par définition, le prix percentile 50 ou P50 est égal au
prix médian. Les prix percentiles suivants étaient disponibles
pour les analyses : P10, P25, P50, P75 et P90.
Quote-part
logement
La part du revenu net d’un ménage dépensé pour l’accès
au logement. Il s’agit des loyers, des termes d’un crédit
hypothécaire, des dépenses d’entretien, des charges,…
Une quote-part d’un maximum de 30 % du revenu net est
généralement considéré comme acceptable pour un ménage.
Revenu décile
Un revenu décile est le revenu sous lequel une certaine dizaine
de pourcentages des revenus se situe. Le revenu décile 9
ou D9 par exemple est plus élevé que 90 % des revenus, et
surpassé par 10 % des revenus. Par définition, le revenu décile
5 ou D5 est égal au revenu médian.
Revenu fiscal
Le ‘revenu total net imposable’, qui est le total des revenus bruts
d’origine professionnelle, immobilière, mobilière et diverse
( allocations, pensions,… ) moins les dépenses déductibles.
Solde migratoire
L’immigration absolue moins l’émigration absolue égale le
solde migratoire.
Villas, bungalows
et maisons de
campagne
Subdivision de ‘maison unifamiliale’. Les villas se distinguent
des ‘maisons d’habitation ordinaires’ par la superficie du
terrain : lorsque la superficie est de plus de 5 ares, une maison
individuelle est catégorisée comme ‘villa’.
2. Sources
• Albrecht J. et Van Hoofstat R., Huisvesting in tijden van schaarste – naar een renovatie
van het woonbeleid, Itinera Institute, 2011
• Andrews, D. ( 2010 ), « Real House Prices in OECD Countries – The Role of Demand Shocks
and Structural and Policy Factors », OECD Economics Department Working Papers.
• Atwaroe P., ‘Het afschaffen van de hypotheekrente-aftrek’, Erasmus Universiteit
Rotterdam, 2009
• Deboosere P., Eggerickx T., Van Hecke E., Wayens B. : De Brusselse bevolking :een
demografische doorlichting, KULeuven, 2009
• De Graaf B., Briene M. et Volkerink B : Effecten fiscale herziening hypohteekrenteaftrek,
Ecorys, 2010
• Deny E., « De private huurmarkt in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest – analyse van de
gevraagde huurprijzen », Ministère de la RBC, Direction des études et des statistiques,
2002
• Huyghebaert N., Etude sur l’importance du crédit à la consommation et du crédit
hypothécaire dans l’économie belge, KULeuven, 2012
• Toder, Turner, Lim en Getsinger ( 2010 ), Reforming the Mortgage Interest Deduction,
Urban Institute and Tax Policy Center
• Vanneste D., Thomas I. et Goossens L. : « Woning en woonomgeving in België »,
Monografie van de Socio-economische enquête, 2007
• Winters S., De Vlaamse woonmarkt in Europees perspectief, HIVA, 2012
• Architecture Workroom Brussels, « Naar een visionaire woningbouw : kansen en
opgaven voor een trendbreuk in de Vlaamse woonproductie. », 2012.
• Bevolkingsprojecties 2010-2020 voor het Brussels Hoofdstedelijk Gewest, Cahiers de
l’IBSA, mai 2010
• Maatschappelijke effecten en indicatoren in de 13 centrumsteden, Studiedienst Vlaamse
Regering, in het kader van Stedenfonds 2008 – 2013, 2010
• De Doncker H., Crédits aux particuliers – Analyse des données de la Centrale des
Crédits aux Particuliers, Working paper document n° 78, NBB, Janvier 2006
• Rapports annuels de l’Union Professionnelle du Crédit
• « Le fisc et votre habitation », www.fintro.be
• http ://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1468-0297.2011.02424.x/pdf, p548-550
• http ://minfin.fgov.be
• http ://nbb.be
• http ://www.belgium.be/fr/logement/achat_et_vente/Pret_hypothecaire/avantages_fiscaux/
3. Figures
Figure 1 : Evolution de la population dans les régions Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult.......................................................... 11
Figure 2 : Evolution de la population dans la RBC –
source : DGSIE – graphique : IDEA Consult...........................................................13
Figure 3 : Solde des migrations avec l’étranger, par 1.000 habitants
de la région concernée – source : DGSIE – graphique : IDEA Consult.........................13
Figure 4 : Soldes migratoires ( en haut ) et taux d’immigration relatifs ( en bas )
dans la période 2005-2010 – source : IBSA – graphique : IDEA Consult.....................14
Figure 5 : Différence de taux de croissance attendu annuellement, comparé
à la moyenne de la RBC, pour la période 2010-2020 – Source et carte : IBSA...........15
Figure 6 : Evolution des revenus par déclaration, en termes absolus ( en haut )
et relatifs ( en bas ) – source : DGSIE....................................................................16
Figure 7 : Revenus médians par déclaration ( = par ménage ) ( haut ) et évolution
dans la période 2005-2010 ( bas ) – source DGSIE – Carte : IDEA Consult.................17
Figure 8 : Evolution du parc de logements dans la RBC Source : AGDP ( cadastre ) – Graphique : IDEA Consult........................................... 20
Figure 9 : Evolution du parc de logements en chiffres absolus, période 2005-2010 Source : AGDP ( cadastre ) – Graphique : IDEA Consult........................................... 20
Figure 10 : Evolution du nombre de logements ( gauche en tête ), du nombre
d’appartements ( droite en tête ) et du nombre de maisons mitoyennes ( en bas )
dans la période 2005-2010 - Source : AGDP ( cadastre ) – Cartes : IDEA Consult.........21
Figure 11 : Nombre de logements par famille dans la RBC, 2010 Source : IBSA – Graphique : IDEA Consult........................................................... 23
Figure 12 : Surplus de ménages par an, comparé à l’évolution du nombre
de logements, 2005-2010 – Source : IBSA – Graphique : IDEA Consult..................... 24
Figure 13 : Primes dans la rénovation 2005-2009 ( gauche ) et superficie habitable
moyenne des logements 2009 ( droite ) - Source et carte : IBSA................................ 25
Figure 14 : Proportion d’appartements ( en haut ) et de maisons semi-ouvertes
et ouvertes ( en bas ) dans le parc de logements dans la RBC, 2010 Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult......................................................... 26
Figure 15 : Nombre de permis par rapport au nombre de logements
supplémentaires dans la RBC - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult................ 27
Figure 16 : Nombre de permis octroyés dans la RBC ( en haut ) et proportion
de maisons unifamiliales dans les permis octroyés ( en bas ) Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult......................................................... 28
Figure 17 : Nombre de permis octroyés par commune et par rapport au parc de
logements ( en haut ) et proportion de maisons unifamiliales dans les permis octroyés,
par commune ( en bas ) - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult........................ 29
Figure 18 : Evolution du nombre de transactions par 1.000 logements
Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult......................................................... 33
Figure 19 : Evolution du nombre de ventes de biens résidentiels en
Région de Bruxelles-Capitale - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult................. 33
Figure 20 : Evolution de la proportion des transactions par type de bien
dans la RBC - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult...................................... 34
Figure 21 : Evolution du nombre de transactions dans la période 1990-2010
( en haut ) et dans la période 2005-2010 ( en bas ) Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult......................................................... 36
Figure 22 : Nombre de transactions par 1.000 logements par commune
dans la RBC en 2010 - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult......................... 39
Figure 23 : Evolution des prix médians entre 1990 et 2010 dans la RBC,
absolus et réels - Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult
( maisons = maisons ordinaires )..........................................................................41
Figure 24 : Prix médians de ventes ( relatifs ) des logements, indexés depuis 1990 Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult ( RF= Région flamande ; RW= Région
wallonne ; RBC= Région de Bruxelles-Capitale ; PBF= Province du Brabant flamand ;
PBW= Province du Brabant wallon )................................................................... 42
Figure 25 : Prix médians de ventes ( relatifs ) des logements, indexés depuis 2005 Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult......................................................... 42
Figure 26 : Prix moyens des appartements ( gauche ) et des maisons ordinaires ( droite ),
2010 – Carte : Idea Consult............................................................................. 43
Figure 27 : Evolutions des prix médians des appartements et des maisons ordinaires Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult......................................................... 44
Figure 28 : Nombre de revenus médians à dépenser pour l’achat d’un appartement
médian ( gauche ) + évolution 2005 à 2010 ( droite ) –
Source : DGSIE – Cartes : IDEA Consult.............................................................. 47
Figure 29 : Evolution de la dispersion des prix des maisons ordinaires
( P10, P25, P50, P75 et P90 ) – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult............... 53
Figure 30 : Evolution de la dispersion des prix des appartements, années 1990-2010 –
( P10, P25, P50, P75 et P90 ) Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult.................. 54
Figure 31 : Evolution des percentiles en RBC, périodes 1990-2010 et 2005-2010 –
Figure 32 : La dispersion des prix des maisons ordinaires dans les communes
de la RBC, 2010 – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult.............................. 56
Figure 33 : La dispersion des prix des appartements dans les communes
de la RBC, 2010 – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult.............................. 56
de la RBC, période 2005-2010 – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult........... 57
Figure 35 : Evolution des prix percentiles des appartements dans les communes
de la RBC, période 2005-2010 – Source : DGSIE – Graphique : IDEA Consult........... 58
de la RBC, 1990-2010................................................................................... 59
Figure 37 : Evolution des prix percentiles des appartements dans les communes
de la RBC, 1990-2010................................................................................... 60
4. Tableaux
Tableau 1 : Nombre de logements par ménage dans les communes
de la RBC, 2005-2010................................................................................... 23
Tableau 2 : Evolution du nombre de transactions exprimées en %
Source : DGSIE – Calculs : IDEA Consult............................................................. 35
Tableau 3 : Nombre de transactions ( maisons ordinaires + villas + appartements )
par commune, 1990-2010............................................................................... 37
Tableau 4 : Part de marché par type de biens en 1990, 2005 et 2010,
par commune - Source : DGSIE – Calculs : IDEA Consult......................................... 38
Tableau 5 : Prix médian des appartements et des maisons ordinaires
dans les trois régions, le Brabant flamand et le Brabant wallon.................................41
période 1990-2010 - Source : DGSIE – Calculs : IDEA Consult................................ 45
période 2005-2010 - Source : DGSIE – Calculs : IDEA Consult................................ 46
Tableau 8 : Quote-parts logement : achat d’un appartement à prix médian................. 49
Tableau 9 : Quote-parts logement : achat d’une maison ordinaire à prix médian
par revenu décile........................................................................................... 49
Tableau 10 : Prix moyen des maisons ordinaires et des appartements, par rapport
au prix médian dans les communes de la RBC, 2010 –
Tableau 11 : Prix médians des ventes de maisons ordinaires ( 1.000 € ).......................51
Tableau 12 : Prix médians des ventes des appartements ( 1.000 € )............................52
Observatoire de l’Habitat de
la Région de Bruxelles-Capitale
Service de communication et d’études de la
Société du Logement de la Région de Bruxelles-Capitale
Commandes
SLRB
45 / 55 rue Jourdan, 1060 Bruxelles
E-mail : [email protected]
Tél. : 02 533 19 83

Observatoire des ventes de biens résidentiels - SLRB

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