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Financement de la réhabilitation
par la surélévation ou l’extension
Synthèse de l’étude
Rédaction : NOBATEK, FCBA, GREThA
Version : Finale
Date : 22/09/2014
Le Financement de la Réhabilitation par la Surélévation ou l’Extension de SHON – Livrable final
0. SOMMAIRE
0. SOMMAIRE ....................................................................................................................................1
1. INTRODUCTION .............................................................................................................................2
1.1. Contexte ............................................................................................................................................. 2
1.2. Objectifs du projet et des livrables attendus ...................................................................................... 2
2. RETOURS D’EXPERIENCE ................................................................................................................4
2.1. Rencontres d’acteurs clés ................................................................................................................... 4
2.2. Analyse détaillée des opérations ciblées ............................................................................................ 8
2.3. Projets de surélévation et épaississement recensés .......................................................................... 8
2.4. Analyse transversale ........................................................................................................................... 9
3. ETUDE DU PARC EXISTANT...........................................................................................................11
3.1. Documents de référence ..................................................................................................................11
3.2. Bâtiments construits avant 1948 ......................................................................................................11
3.3. Bâtiments construits entre 1948 et 1974 .........................................................................................14
3.4. Bâtiments construits entre 1974 et 1989 .........................................................................................17
3.5. Bâtiments construits depuis 1990 ....................................................................................................21
4. APPROCHE ECONOMIQUE ...........................................................................................................22
4.1. Les déterminants du prix du foncier et immobilier ..........................................................................22
4.2. Une méthode de mesure des plus- et moins-values de localisation ................................................40
5. CONCLUSION ...............................................................................................................................73
6. BIBLIOGRAPHIE ............................................................................................................................74
6.1. Références économiques .................................................................................................................74
6.2. Ouvrages, publications et parutions .................................................................................................74
7. ANNEXES......................................................................................................................................75
1
1. INTRODUCTION
1.1. Contexte
Alors que la facture globale de la rénovation énergétique des bâtiments s’élève à presque 70 milliards
d’euros, la rénovation énergétique des bâtiments représente un enjeu environnemental majeur : 44 % de
la consommation énergétique finale et 21 % des émissions de gaz à effet de serre en France.
A titre d’exemple, l’objectif de réduction des consommations d’énergie primaire de l’ensemble du parc
des bâtiments de 38 % avant 2020, devrait contribuer activement à la réalisation l’objectif Facteur 41 en
2050 fixé par la loi POPE2. Ainsi, la transition énergétique ne pourra avoir lieu que si ce secteur évolue
massivement.
Les tensions foncières dans les grandes villes et la rareté des possibilités de construction de logement neuf
dans les grands centres urbains sont à l’origine de la crise du logement : offre neuve inexistante, pénurie
chronique de logements à la location, inflation du parc de logements anciens, production d’habitat de
qualité trop souvent « standard ».
Une des pistes a été apportée par un groupe de travail lancé à l’été 2012 sur les Financements innovants
de l’Efficacité Énergétique (FIEE) : la surélévation ou l’extension de bâtiment apparaissent dès lors comme
des solutions possibles pour contribuer au financement de travaux de rénovation sur un bâtiment.
En effet, la vente ou l’exploitation du vide supérieur aux bâtiments (le foncier aérien) comme l’extension
de surface plus généralement, permettent de générer une somme d’argent susceptible d’être investie au
profit de la performance du bâtiment. Ainsi, cette valeur ajoutée se fait sans aides, ni appel aux fonds
publics.
D’autre part, ce procédé favorise l’utilisation de principes constructifs modulaires, est l’occasion de
chantier innovant, propre, sec et rapide, favorables à la réduction des impacts sur les usagers comme sur
l’environnement.
1.2. Objectifs du projet et des livrables attendus
Ce projet a comme objectif d’analyser, évaluer et pondérer la question de l’extension de SHON par la
surélévation et/ou extension des bâtiments destinés à un usage de logements dans le cadre de l’habitat
1
En France, Facteur 4 désigne généralement l'engagement pris en 2003 devant la communauté internationale par le
chef de l'État et le Premier ministre de « diviser par un facteur 4 les émissions nationales de gaz à effet de serre du
niveau de 1990 d'ici 2050 ». Cet objectif a été validé par le « Grenelle de l'environnement » en 20072.
2
En France, la loi du 13 juillet 2005 de programme fixant les orientations de la politique énergétique, dite loi POPE,
établit les économies d'énergie comme la priorité absolue de la politique énergétique française. Elle définit des
mesures purement nationales (certificats d'économie d'énergie, par exemple) tout en transposant toutes les directives
européennes en œuvre dans le domaine à cette date.
2
social et de copropriétés, et donc l’ajout de surface utile, en tant que levier de financement de la
réhabilitation énergétique en France.
Il s’agit d’élaborer une méthode/outil simplifié d’aide à la décision multicritères et multi-objectifs destiné
à orienter les décisionnaires dans les opportunités techniques de rénovation financée par l’extension.
3
2. RETOURS D’EXPERIENCE
2.1. Rencontres d’acteurs clés
2.1.1. Bailleurs sociaux
2.1.1.1. Aquitanis pour l’opération IGH du Grand Parc à Bordeaux (33)
Aquitanis est un bailleur social, Office Public de l’Habitat de la Communauté Urbaine de Bordeaux datant
de 1920. Chiffre d’affaire : 98.6 millions d’euros.
Aquitanis travaille actuellement sur le vaste programme de réhabilitation de 530 logements des
résidences Gounod, Haendel et Ingres (G, H, I) dans le quartier du Grand Parc à Bordeaux. Cette
réhabilitation est la première étape d'un programme de plus de 2 300 logements dans ce secteur à
horizon 2017.
Cette cité se situe à 1600 mètres du centre-ville, et s’organise sur un vaste parc de 8 hectares avec de
nombreux commerces et équipements de proximité. Cette position privilégiée a été renforcée par
l’arrivée du tram à l’une des entrées du quartier. Le Grand Parc est intégré dans le périmètre distingué par
la Commission du Patrimoine mondial de l’Unesco.
Le compte-rendu de l’entretien est détaillé en Annexe de ce document.
2.1.1.2. Office 64 pour l’opération de la résidence Parme à Biarritz (33)
Constructeur et gestionnaire de logements sociaux, partenaire des collectivités locales depuis 60 ans,
l’OFFICE64 de l’Habitat (Office Public de l'Habitat des Pyrénées-Atlantiques) puise son fondement dans
des valeurs sociales, environnementales et de développement territorial.
L’Office 64 a livré dans le courant de l’été 2013 la première tranche de l’opération d’extension de la
résidence Parme à Biarritz. Le bailleur a ici opté pour l’exploitation de foncier disponible dans le but d’une
densification de bâtiments existants.
Un système constructif bois CLT (entreprise Egoin) est utilisé pour l’extension avec création de 21
logements, 1ère tranche du programme qui prévoit en tout la création de 42 logements.
Pour pallier aux difficultés d'accès au foncier sur cette commune littorale du Pays basque, le bailleur social
a décidé d'utiliser la surface résiduelle sur un de ses terrains, en l'occurrence celui du parc résidentiel
Parme composée de 14 bâtiments des années 1970 répartis sur un site de 3,1 hectares. « Comme ils
offraient au nord des pignons aveugles, nous avons imaginé d’ajouter des logements indépendants sur
chacun d'eux. Le choix du modulaire est venu naturellement car nous voulions minimiser au maximum
l'impact du chantier sur les résidents des bâtiments existants. Ce mode constructif permettait de réaliser
des micro-chantiers à l'arrière des quatre bâtiments qui ont reçu l'extension », explique François
Laffargue, directeur de la maîtrise d'ouvrage et de l'aménagement à l'office.
4
Coût au m2 de Surface utile : 1096 euros HT hors VRD, comprenant éléments d’aménagement intérieur
des modules préfabriqués (sanitaires, etc.). L’opération n’a cependant pas été rentable sur cette échelle
de 21 logements. La réplication sur une nouvelle tranche de 21 logements devrait permettre d’équilibrer
l’opération financièrement.
Cet entretien sera complété d’une rencontre avec l’architecte Lionel Gaertner (Agence LA Architecture).
L’opération a fait l’objet d’un article dans Le Moniteur, joint en annexe.
2.1.1.3. Paris Habitat pour l’opération Glossere à Paris (75)
Depuis le 30 mars 1987, l'Office public d'habitations à loyer modéré de la ville de Paris (OPHLM.VP) est un
Etablissement public à caractère industriel et commercial (Epic).
Depuis juillet 2008, l’office a une nouvelle identité et s’appelle Paris Habitat – OPH. Paris Habitat est
administré par un conseil d'administration constitué de 27 membres.
En 2011, Paris Habitat a rénové et requalifié 3561 logements.
C’est dans ce cadre que l’opération de GLOSSERE a été identifiée en 2009 sur la base d’une requalification
et d’une surélévation.
Cette opération concerne la réhabilitation d’un ensemble d’immeubles composé d’une tour et de 2
batiments R+4 sans ascenceur.
Le compte-rendu de l’entretien réalisé auprès du bailleur est détaillé en annexe de ce document.
2.1.2. Architectes
2.1.2.1. Barthélémy-Griño Architectes pour l’opération du CROUS de Nancy
La Résidence Universitaire de Boudonville à Nancy, construite en 1966 au sein d'un parc arboré, a besoin
d’être agrandit et rénovée afin d’offrir un plus grand confort aux locataires et améliorer la performance
thermique de l’existant.
Le compte-rendu de l’entretien réalisé avec Stéphanie Robin est détaillé en annexe de ce document.
2.1.2.2. Cabinet d’Architecture François PELLEGRIN
François PELLEGRIN est un architecte DPLG urbaniste DUP fortement impliqué dans des programmes liés à
l’habitat durable et écologique.
Il a créé son agence en 1979 et depuis se positionne sur des sujets relatifs aux économies d’énergie, la
performance énergétique, le recours à la préfabrication et au développement d’outils informatisés d’aide
à la conception.
Il fut de 2001 à 2005, Président de Union nationale des syndicats français de l’architecture (UNSFA).
5
Il intervient auprès du Conseil national de la Construction, de l’AFNOR et il est membre du bureau du
comité stratégique du Plan Bâtiment Durable depuis sa création.
Il a été lauréat de la consultation PUCA REHA de 2009 avec le projet RE(H)ARCHI texture.
Le compte-rendu de l’entretien réalisé avec François PELLEGRIN est détaillé en annexe de ce document.
2.1.3. Bureaux d’études
2.1.3.1. Pouget Consultants pour la réhabilitation énergétique d’un bâtiment tertiaire avec
surélévation à Nantes (44)
Le Bureau d’études POUGET Consultants, dirigé par André Pouget est un bureau d’études thermiques
dont le siège social est à Paris et également implanté sur Nantes.
Le cabinet travaille sur la réhabilitation avec surélévation d’un bâtiment tertiaire à usage de bureaux avec
surélévation. Le bâtiment existant représente 800m² désaffecté sur l’île de Nantes.
Maître d’ouvrage : copropriété privée constitués de 3 entités :

Pouget Consultant

Cabinet d’architecture Magnum

Economiste de la construction
Le compte-rendu de l’entretien réalisé avec André Pouget est détaillé en annexe de ce document.
2.1.3.2. BET Yves-Marie LIGOT pour l’opération de l’hotel Ibis de Nemours
Bureau d’études techniques spécialiste en construction bois. Intervient en maitrise d’œuvre associée avec
des architectes ou en étude techniques pour des entreprises. Intervient également en expertise et en
formation et notamment dans le domaine de la sécurité incendie. Membre de nombreuses commissions
de normalisation, membre du comité de rédaction de séquences bois et président de l’association
Ingénierie Bois Construction : www.i-b-c.fr
La direction de l’hôtel Ibis de Nemours souhaite augmenter la capacité d’accueil de son établissement en
créant une extension de 17 chambres. L’équipe de maîtrise d’œuvre propose de surélever d’un étage
plutôt que d’ajouter une extension en aile. Cela permet d’économiser du foncier mais surtout de
rationaliser les circulations, d’éviter des vis-à-vis entre chambre et d’envisager une solution thermique
globale grâce au prolongement des façades sur l’existant.
Le compte-rendu de l’entretien réalisé avec Yves-Marie Ligot est détaillé en annexe de ce document.
6
2.1.4. Entreprises de la construction
2.1.4.1. Arbonis, Vinci Construction
ARBONIS est la marque du secteur bois de VINCI Construction France. Présent depuis 1999 dans les
métiers du bois, VINCI Construction France a créé cette marque en 2007 afin de fédérer sous une même
étiquette les sociétés spécialisées dans la construction bois.
ARBONIS est aujourd'hui constituée de 4 sociétés (CAILLAUD LAMELLÉ COLLÉ, DUCLOUX, FARGEOT
LAMELLÉ COLLÉ, SATOB CONSTRUCTION BOIS) couvrant tous les métiers liés à la réalisation d'ouvrages en
structure bois. Chaque entreprise intégrée dans ARBONIS est une filiale avec sa propre autonomie
commerciale et technique.
Le compte-rendu de l’entretien réalisé avec Michel Perrin est détaillé en annexe de ce document.
2.1.5. Manifestations
2.1.5.1. Salon de la copropriété
Le Salon de la Copropriété s’est déroulé le les 1 » et 14 novembre 2013, Porte de Versailles à Paris.
Les stands étaient principalement tenus par des gestionnaires de patrimoine, quelques syndic de
copropriété nationaux, mais surtout des parisiens, des établissements bancaires et quelques entreprises
générales de rénovation.
Les questionnements concernant le financement de la rénovation par l’extension de SHON, la surélévation
ou la création de logements ont unanimement convergés sur les points suivants :

Difficulté de la prise de décision en copropriété

Méfiance des copropriétaires à l’égard d’ajout de niveaux au-dessus de leur logement ou même
d’extensions, même en tenant compte de potentielles réductions de charge ou revalorisation de
leur bien

Multiplicité des règlementations et contraintes techniques

Intérets divergeants entre copropriétaires bailleurs et copropriétaires résidents
Ce salon n’a permis de détecté aucun projet en copropriété, tous reconnaissent l’intérêt stratégique et le
potentiel de la copropriété, mais mettent l’accent sur le cas particulier de la copropriété et de ses règles
de fonctionnement.
2.1.5.2. La surélévation des immeubles en copropriété, Une réponse aux nouvelles
contraintes réglementaires et financières ?
Le colloque de Toulouse est un événement faisant partie d'une série de colloques organisés par l'Ordre
des Géomètres Expert de Midi-Pyrénées. Le thème de celui du 16 janvier était :
La surélévation des immeubles en copropriété
7
Une réponse aux nouvelles contraintes réglementaires et financières ?
Le public était très majoritairement composé de géomètres experts, auxquels s'ajoutaient quelques
notaires, avocats et administrateurs de biens. Très peu d’architectes ou entreprises de construction.
Les présentations étaient très axées sur le droit de l'urbanisme, de la construction, et des copropriétés et
plusieurs présentations n'étaient que verbales (sans support graphique) ce qui n’est pas simple à suivre
quand on n’a pas une formation en droit. Le compte-rendu qui suit est donc à prendre avec des
précautions particulières, certains propos ayant pu être mal interprétés ; il conviendra donc de les vérifier
le moment opportun. Par ailleurs, on note également que les modifications en cours (loi ALUR, fiscalité
relative à la prochaine loi de finances 2014) pourraient conduire à des évolutions substantielles du
contenu des propos émis lors de ce colloque.
Le compte-rendu de cette manifestation est détaillé en annexe de ce document.
2.2. Analyse détaillée des opérations ciblées
Il a été décidé d’étudier plus en détails 6 projets de réhabilitation dont le programme contenait
l’augmentation de la SHON. Ils couvrent différents la surélévation aussi bien que l’épaississement et ce sur
des bâtiments à usages divers (habitation, bureaux,…) :

Epaississement dans le quartier du Grand Parc à Bordeaux (Aquitanis)

Surélévation de l’hôtel Ibis de Nemours

Surélévation de Pouget Consultants à Nantes (projet MC2)

Surélévation au Mans (La Mancelle d’Habitation)

Epaississement à Agen (Agen Habitat)

Surélévation de la cité Glacière à Paris (Paris Habitat)
Les fiches de ces projets sont disponibles en annexe.
2.3. Projets de surélévation et épaississement recensés
Dans le cadre de ce projet, nous avons pu recenser 23 opérations, en majorité à usage d’habitation,
relevant de l’extension ou de l’épaississement. Nous nous sommes ici contentés de les lister et d’établir
une fiche synthétique de présentation (en annexe) sans les étudier plus en détails. Toutes ces opérations
n’ont pas fait l’objet d’une réhabilitation thermique mais elles permettent tout de même de mieux
comprendre les tenants et les aboutissants de ce type de projet.

Surélévation d’un foyer de migrants - Paris 13è

Surélévation rue des Amandiers – Paris 20è ( à compléter suite à entretien avec Elogie)

Surélévation rue Paul Courboulay – Le Mans

Surélévation du Parc - Nantes

Surélévation rue Delbet – Pairs 14è

Surélévation rue du Tage - Paris 13è
8

Surélévation à Issy les Moulineaux – ce projet n’a pas vu le jour

Surélévation d’une résidence étudiante - Paris 15è

Surélévation sur petit collectif – Vitry sur Seine

Surélévation d’un petit collectif à Paris

Surélévation à Boulogne-Billancourt

Surélévation université de Créteil

Surélévation à Coulaines (Le Mans)

Epaississement à Sablé/Sarthe

Epaississement à Bondy

Epaississement à Poitiers

Epaississement cité Daviel - Paris

Surélévation résidence Saint Exupéry - Vélizy

Surélévation quai du point du jour - Boulogne-Billancourt

Epaississement par oriels - Reims

Surélévation barre Balmont - Lyon

Epaississement barre Euclide - Tourcoing

Surélévation de la barre de la Provence - Poitiers
2.4. Analyse transversale
L’analyse de ces différents projets à permis de faire ressortir un ensemble de points bloquants, ou
synonymes de retard, pour des projets de réhabilitation avec augmentation de la SHON. Ce travail a été
une source d’informations primordiale pour la rédaction du guide à destination des maîtres d’ouvrage.
Les éléments suivants font partie des points les plus souvent soulevés :

Les résidents et voisins ne souhaitent pas voir le nombre de résidents augmenter, la mixité sociale
s’installer, leur environnement changer (masque, vue,…) ou craignent les nuisances issues de la
période des travaux. Ils peuvent alors contester le permis de construire ou faire pression sur le
bailleur pour faire trainer le projet.

Dans le cas de la copropriété, tous les décideurs ne sont pas dans la même situation financière,
certains sont propriétaires-occupants, d’autres propriétaires-bailleurs, ce qui peut poser problème
pour obtenir une majorité suffisante pour voter les travaux.

Les collectivités locales ne sont pas en accord avec la politique nationale de densification des
zones urbaines et ne favorisent donc pas ce type de projets.

L’installation d’un ascenseur est difficile du point de vue économique, technique ou de la gestion
du chantier mais obligatoire via la règlementation accessibilité ou des critères actuels de confort
des résidents.

La règlementation sismique a changé depuis le 1er mai 2014 ce qui oblige à prévoir une
intervention lourde pour remettre l’existant en état d’accueillir une structure supplémentaire. De
plus la structure existante peut ne pas être dimensionnée pour recevoir des charges non prévues
9
au moment de la construction. Les trames et tolérances de l’existant ne sont pas toujours
immédiatement compatibles avec les caractéristiques de la nouvelle structure.

L’intervention en site occupé nécessité une parfaite organisation du chantier pour limiter l’impact
sur les occupants. Les entreprises ne sont pas toutes formées sur les particularités de ce genre de
situation.

Dans le cas où des travaux ont été réalisés régulièrement (changement de menuiseries pas
exemple), le gain est réduit pour une opération de grande envergure.
10
3. ETUDE DU PARC EXISTANT
3.1. Documents de référence
Ces dernières années, plusieurs projets ont eu pour objet de répertorier les bâtiments existants et
d’établir des typologies en fonction des années de construction. On peut notamment citer RECOLCI qui
fait partie des programmes de recherche lauréats de l’appel à projets lancé par le PREBAT en 2007 (volet
technologie). Il est cofinancé par l’ADEME et a été labellisé par le pôle de compétitivité Advancity. Les
partenaires, tant industriels que professionnels du bâtiment (Saint-Gobain Isover, Aldès, Vinci
Construction France, EDF R&D ainsi que le cabinet d’architecture AETIC) sont placés sous la coordination
d’ArcelorMittal Research. Dans le cadre du programme Règles de l’Art Grenelle Environnement, le rapport
« Analyse détaillée du parc résidentiel existant » a été publié en Septembre 2012. Il donne une
cartographie du parc résidentiel français et contient un volet sur les caractéristiques des maisons
individuelles et l’autre sur les immeubles collectifs. Le guide Amélioration thermique des Bâtiments
Collectifs construits de 1850 à 1974 publié en 2011, liste un ensemble de typologies de bâtiments
collectifs mais il contient également des données techniques sur les problématiques liées à la
réhabilitation thermique et des exemples de cas concrets.
Ces trois références ont servis de base au travail présenté dans ce document.
3.2. Bâtiments construits avant 1948
3.2.1. Contexte
La Révolution industrielle marque l’augmentation des besoins en logements collectifs dans les villes pour
héberger les ouvriers qui affluent en masse et vivent dans des conditions d’hygiène parfois douteuses.
Suite à la promulgation d’une loi sur l’assainissement en 1848, les normes d’hygiène dans les logements se
diffusent et les habitats sont plus sains et aérés. L’eau, le gaz, et le chauffage central commencent à être
installés dans les logements collectifs à partir de la dernière décennie du XIXè siècle.
Les immeubles de type Habitation Bon Marché (HBM) représente une part importante des 300 000
logements construits pendant l’entre-deux guerres pour lutter contre la crise du logement (loi Loucheur).
Les premiers toit-terrasse apparaissent et remplacent les toitures traditionnelles alors que les façades se
simplifient et perdent leur rôle structurel.
3.2.2. Typologie des bâtiments
Jusqu’à la fin de la Seconde Guerre Mondial, les styles « Immeubles de bourg », « Haussmanniens »,
« Eclectiques » et « Habitat Bon Marché » sont les plus représentatifs des constructions de logements
collectifs.
11
3.2.2.1. Immeubles de bourg
Période de construction
Avant 1914
Situation géographique
Dans les centres des villes et
villages
Volume dans le parc français
<5%
Consommation énergétique liée au chauffage (kWhef/m²/an)
155 à 218
Volumétrie
R+3 à R+5+ combles
Parois verticales
Plancher haut et toiture
Plancher bas
Structure
Moellons, pierre de taille, brique
pleine et mixte, pan de bois
Isolation
aucune
Structure
Combles avec toiture double
pente, charpente en bois
Isolation
Aucune
Structure
Plancher en bois sur cave voutée
ou dallage sur terre plein
Isolation
Aucune
3.2.2.1. Immeubles Haussmannien
Avant 1948
Centres des grandes villes
<5%
165 à 217
Volumétrie
R+5 à R+7+ mansarde habitable
Parois verticales
Plancher bas
Plancher intermédiaire
Structure
Moellons sur cour ou refend,
pierre de taille, brique sur cour
ou refend, pan de bois sur cour
Isolation
aucune
Structure
Toit mansardé, charpente en bois
Isolation
Aucune
Structure
Plancher en bois sur solive bois
ou métalliques, voutains briques
plaines
Isolation
Aucune
Poutres et plancher bois
12
3.2.2.2. Immeubles éclectique
Avant 1948
Petites à grandes villes
<2%
194 à 255
Volumétrie
>R+5 avec combles habitables
Parois verticales
Plancher bas
Structure
Pierre, structure béton (avec
remplissage brique)
Isolation
aucune
Structure
Combles avec toiture double
pente, charpente en bois ou
structure en béton
Isolation
Aucune
Structure
Structure métal avec hourdis
brique ou ciment et plancher bois
Isolation
Aucune
Poutrelles métalliques avec
hourdis plâtre
3.2.2.3. Immeubles Habitat Bon Marché
Avant 1948
Grandes villes
<1%
166 à 218
Volumétrie
> R+6 + mansarde habitable
Parois verticales
Plancher bas
Structure
Brique, linteau de fer, appui
béton, moellons
Isolation
aucune
Structure
Combles habités, structure en
béton
Isolation
Aucune
Structure
Structure métallique ou bois et
plancher bois, dalle béton
Isolation
Aucune
hourdis plâtre
13
3.3. Bâtiments construits entre 1948 et 1974
3.3.1. Contexte
La fin de la Seconde Guerre Mondiale marque le début de la reconstruction suite aux dégâts occasionnés.
L’Etat prend en charge la gestion de la reconstruction des 4 000 000 logements nécessaires via
notamment la création du Ministère de la Reconstruction et de l’Urbanisme.
Dès 1950, les offices HBM, devenus offices Habitations à Loyers Modérés (HLM), sont chargés de mettre
en place une stratégie visant à la construction massive de logements sociaux. Les Zones à Urbaniser en
Priorité (ZUP), qui comprennent un minimum de 500 logements, et grands ensembles allant jusqu’à plus
de 2000 logements se multiplient sur tout le territoire, en majorité autour des grandes agglomérations.
Des ensembles de moins de 300 logements avec des standards de qualité améliorée et la mise en avant
d’un dialogue entre la nature et le bâti se construisent également. Le béton domine le marché des
matériaux de construction. La structure avec voiles et dalles béton est préférée aux constructions type
poteaux-poutres plébiscitées jusqu’alors.
A la fin des années 1960, le modèle des grands ensembles est remis en question, notamment, car il va à
l’encontre de la mixité sociale, les équipements proposés ne sont pas suffisants et ils sont très uniformes.
Les Zones d’Aménagement Concerté (ZAC) sont mises en place en 1967 pour succéder aux ZUP. A partir
de 1971, les tours sont interdites de construction dans les villes de moins de 500 000 habitants.
Entre 1948 et 1974, les logements collectifs sont de type « immeubles pastiches », « immeubles
bourgeois », « habitat intermédiaire », « petit collectif divers», « barres » et « tours ».
3.3.2.1. Immeubles pastiches
1948-1967
Centre-ville des bourgs et petites
villes
<2%
158 à 193
Volumétrie
R+2 combles habitables
Parois verticales
Structure
Poteau dalle et maçonnerie de
remplissage, maçonnerie de
parpaing, brique creuse,
maçonnerie de moellons équarris
Isolation
aucune
Structure
Plancher sur poutrelles béton,
treillis métalliques, entrevous
14
terre cuite
Plancher bas
Isolation
Isolation de 10cm en laine de
verre sous rampant
Structure
Plancher sur terre plein,
poutrelles et entrevous béton sur
cave
Isolation
Aucune
hourdis plâtre
3.3.2.2. Immeubles bourgeois
1948-1967
Grandes villes
7.1%
230 à 251
Volumétrie
R+6, combles habités
Parois verticales
Plancher bas
Structure
Structure béton avec remplissage
brique ou remplissage parpaing
de mâchefer
Isolation
aucune
Structure
Toiture terrasse ou combles
aménagés, dalle béton
Isolation
Aucune
Structure
Dalle béton pleine, entrevous
terre cuite/béton, poutrelles
métalliques
Isolation
Aucune
3.3.2.3. Habitat intermédiaire
1968-1974
Zone urbaine
< 2%
206 à 219
Volumétrie
R+3 à R+6
Parois verticales
Structure
Parpaing, brique creuse ou
pleine, panneaux préfabriqués
(béton de coffrage, panneaux
15
pleins, panneaux sandwichs)
Plancher bas
Isolation
aucune
Structure
aménagés, dalle pleine de béton
lourd
Isolation
Aucune
Structure
Dalle béton pleine de béton lourd
Isolation
Aucune
3.3.2.4. Petits collectifs divers
1948-1974
Zone urbaine
8%
171 à 230
Volumétrie
R+5
Parois verticales
Plancher bas
Structure
Poteau dalle et maçonnerie de
remplissage, maçonnerie de
parpaing, briques creuses,
maçonnerie moellons équarris,
début du préfabriqué
Isolation
aucune
Structure
Toiture terrasse ou double pente,
béton lourd, plancher sur solives
métalliques
Isolation
Isolant sous rampant
Structure
Dalle béton, poutrelle béton et
entrevous en terre cuite
Isolation
Aucune
3.3.2.5. Barres
1948-1974
Très grande ville, ZUP
4.6%
152 à 165
Volumétrie
> R+8
Parois verticales
Structure
Panneau préfabriqué, béton
16
banché, panneaux béton,
panneaux sandwichs
Isolation
aucune
Structure
Toiture terrasse, béton lourd,
Isolation
Plancher bas
Structure
Dalle béton sur parking ou soussol
Isolation
Aucune
3.3.2.6. Tours
1948-1974
Très grande ville
0.1%
162 à 180
Volumétrie
R+20, RdC sur pilotis pour le hall
Parois verticales
Structure
Panneau préfabriqué, béton de
coffrage, panneaux pleins,
panneaux sandwichs
Isolation
aucune
Structure
Toiture terrasse, béton lourd,
Isolation
Plancher bas
Structure
Dalle béton sur parking ou soussol
Isolation
Aucune
3.4. Bâtiments construits entre 1974 et 1989
3.4.1. Contexte
En 1977, les tours et barres sont définitivement condamnées par le POSS. On leur préfère alors des
ensembles de dimensions plus modestes. Les différences territoriales s’estompent complètement à cause
de la mise en œuvre de matériaux et de mode constructifs identiques sur l’ensemble du territoire. La
publication de la première règlementation thermique en 1974, à la suite du choc pétrolier de 1973,
entraine une augmentation des performances thermiques des nouvelles constructions à destination
d’habitation avec, notamment, une mise en place systématique d’isolant sur les parois extérieures. Elle
sera remplacée successivement par les RT1982 et RT1988. Chacune visant à baiser la consommation
d’énergie des bâtiments.
17
Les « habitats intermédiaires », « petits collectifs», « barres », « tours », et « immeubles 1982-1989» sont
caractéristiques de cette période.
3.4.2.1. Habitat intermédiaire
1975-1981
Zone urbaine
0.5%
102 à 131
Volumétrie
R+3 à R+5
Parois verticales
Plancher bas
Structure
Panneau préfabriqué, structure
béton, panneaux sandwichs,
maçonnerie enduite, pierre/brique
apparente
Isolation
R=2.3 m².K/W
Structure
Toiture terrasse ou comble, plancher
béton
Isolation
R=3.2 m².K/W pour les combles et
1.1 m².K/W pour les toitures
terrasses
Structure
Dalle pleine de béton sur vide
sanitaire, passage ouvert ou garage
Isolation
R=1 m².K/W pour les vides-sanitaires
Dalle pleine de béton
3.4.2.2. Petits collectifs divers
1975-1981
Zone urbaine
2.3%
85 à 112
Volumétrie
R+3 à R+5
Parois verticales
Structure
Panneau préfabriqué, structure
béton, panneaux sandwichs,
maçonnerie enduite,
pierre/brique apparente
Isolation
R=2.3 m².K/W
18
Plancher bas
Structure
Toiture terrasse ou double pente,
dalle pleine béton, plancher des
combles sur solives métalliques
Isolation
R=3.2 m².K/W pour les combles
et 1.1 m².K/W pour les toitures
terrasses
Structure
Isolation
R=1 m².K/W pour les videssanitaires et 0.7 pour les terrepleins
3.4.2.3. Barres
1975-1981
Très grandes villes, ZUP
2.5%
85 à 104
Volumétrie
> R+10
Parois verticales
Plancher bas
Structure
Structure en béton armé avec
enveloppe extérieure en béton
coulé sur place/préfabriqué en
panneaux, architectonique ou
maçonnerie de remplissage
Isolation
R=2.3 m².K/W
Structure
Toiture terrasse, dalle béton
isolée
Isolation
R=1.4 m².K/W pour les toitures
terrasses
Structure
Isolation
3.4.2.4. Tours
1975-1981
Très grandes villes
19
0.1%
123 à 157
Volumétrie
> R+10
Parois verticales
Plancher bas
Structure
Structure en béton armé avec
enveloppe extérieure en béton
coulé sur place/préfabriqué en
panneaux, architectonique ou
maçonnerie de remplissage
Isolation
R=2.3 m².K/W
Structure
Toiture terrasse, dalle béton
isolée
Isolation
R=1.4 m².K/W pour les toitures
terrasses
Structure
Isolation
3.4.2.5. Immeubles 1982-1989
1982-1989
Zone urbaine ou peu urbanisée
3.2%
61 à 97
Volumétrie
> R+6
Parois verticales
Plancher bas
Structure
Préfabriqué, béton structurel,
maçonnerie
Isolation
ITI, R=2.4 m².K/W
Structure
habitables, dalle béton
Isolation
R=4.8 m².K/W pour les combles
(isolation sous rampant), 1.7
m².K/W pour les toitures
terrasses
Structure
Dalle béton
Isolation
R=1.9 m².K/W pour les videssanitaires et 0.8 pour les terrepleins, polystyrène rapporté de
4/5cm
20
Dalle béton
3.5. Bâtiments construits depuis 1990
3.5.1. Contexte
En 2000, une nouvelle règlementation thermique apparait. Elle introduit la notion de confort d’été avec
des exigences sur la température maximale intérieure. Elle est remplacée par le RT2005
Les « habitats intermédiaires », « petits collectifs», « barres », « tours », et « immeubles 1982-1989» sont
caractéristiques de cette période.
3.5.2.1. Immeubles 1990-2000
1990-2000
Zone urbaine ou peu urbanisée
4.5%
56 à 87
Volumétrie
> R+6
Parois verticales
Plancher bas
Structure
Parpaing creux béton, briques
creuses ou pleines, béton
banché, panneaux préfabriqués,
façades rideaux
Isolation
R=3 m².K/W
Structure
habitables, dalle béton
Isolation
R=6 m².K/W
Structure
Dalle béton
Isolation
R=3 m².K/W
Dalle béton
21
4. APPROCHE ECONOMIQUE
4.1. Les déterminants du prix du foncier et immobilier
4.1.1. Les marchés fonciers
4.1.1.1. Généralités sur le prix du sol
Le terrain est un préalable à toute opération de construction. En première approche, il constitue un coût
de production pour l’opérateur immobilier. En effet, dans toute opération immobilière, les coûts peuvent
être divisés en deux catégories : une composante technique (coût de construction, frais divers…)
indépendante de la localisation ; une composante foncière, dont le prix intègre les avantages de la
localisation (Figure 1).
Figure 1 : Les composantes du prix de vente d’un bien immobilier (source : Granelle, 1997)
La question foncière a donné lieu à de très nombreux débats théoriques, notamment entre les tenants du
courant « standard » et les héritiers de la tradition marxiste3. En effet le sol, s’il est une matière première
fondamentale pour la production de logement, est un bien préexistant : il n’est pas produit. Si l’on se
réfère à l’analyse marxiste, qui fait découler la valeur d’un bien de la quantité de travail qui y est incluse
(concept de valeur-travail), le sol n’a donc pas de valeur. Il a pourtant un prix, qu’il s’agit d’expliquer.
Le prix du sol dépend essentiellement des usages qui sont faits du terrain : agriculture, habitat, activités,
équipements, etc. La théorie économique considère en effet le sol à la manière d’un investissement, ou
3
On trouvera un aperçu de ces controverses dans la synthèse proposée par Guigou (1982).
22
d’un placement financier : le prix d’un terrain aujourd’hui est égal à la somme des revenus futurs
actualisés qu’il procurera. Or, ces revenus sont conditionnés par l’usage qui est ou sera fait du terrain :
l’usage agricole, par exemple, procure des revenus bien inférieurs à l’usage résidentiel, ce qui explique
que les prix fonciers des terres agricoles soit en moyenne trente fois moins élevé que celui des terrains à
bâtir (et parfois cent fois moins dans certaines zones particulièrement tendues).
Puisque la valeur d’un terrain intègre les revenus futurs qu’il procure, le prix foncier a une forte
composante anticipée (Plantinga et al., 2002). Dès lors, tout facteur pouvant impacter les anticipations
des agents impactera également les prix actuels : à l’occasion de la rénovation d’un quartier de la ville ou
de la construction d’une infrastructure de transport, les agents anticipent un accroissement de la
demande foncière et immobilière qui se traduira dans les prix actuels (Geniaux et Napoleone, 2005). Plus
généralement, une anticipation de la croissance de la population urbaine conduira à une hausse anticipée
des revenus liés à la conversion des sols, et donc à une augmentation des prix des terrains à bâtir
(Cavailhès et Wavresky, 2003). Ce phénomène est connu sous le nom de « prime de croissance » (growth
premium) dans la littérature économique : selon Plantinga et Miller (2001), la croissance des prix fonciers,
toutes choses égales par ailleurs, est significativement plus élevée dans les villes à croissance rapide. La
prime de croissance peut être importante, et compter facilement pour moitié dans le prix du sol (Capozza
et Helsley, 1989).
La composante anticipée des prix fonciers implique que le sol est un bien hautement spéculatif, ce qui
signifie que les échanges sur le marché peuvent avoir pour seule motivation de réaliser une plus-value. En
outre, l’existence de la prime de croissance donne naissance au phénomène de « rétention foncière ».
Comme la construction sur un terrain nu est largement irréversible, il peut exister un intérêt à attendre
que celui-ci s’apprécie davantage avant de vendre (Archer, 1973). Il existe donc, dans le prix foncier, une
composante qui confère de la valeur à l’attente, appelée « valeur d’option ». Celle-ci se définit comme « la
valeur de la flexibilité dont on profite en retardant la construction » (Bar-Ilan et Strange, 1996, p. 87). Ce
raisonnement fonde théoriquement les comportements spéculatifs de rétention des terrains
(Cunningham, 2006).
A partir de ces éléments, les différentes composantes du prix foncier (dans le cas d’un terrain voué à la
construction) sont les suivantes (Figure 2) :

La rente agricole, qui correspond au prix minimum de référence ;

La prime de croissance

La valeur d’option

Les coûts de conversion (construction et viabilisation du terrain)

Enfin, une « rente résidentielle » décroissante avec la distance au centre, qui sera expliquée plus
loin.
23
Rente
Résidentielle
capitalisée
décroissante
avec la distance
Coût de conversion
Valeur d’option (risque de prix)
Croissance démographique
anticipée
Rente agricole capitalisée
distance
ville
agriculture
Figure 2: Les composantes du prix foncier (source : Hilal, 2008)
4.1.1.2. L’évolution des prix fonciers en France
Il existe plusieurs sources de données pour connaître l’évolution des prix fonciers en France, dont les deux
principales sont les données des Notaires (qui enregistrent toutes les transactions et alimentent une base
nationale) et celles des SAFER (qui enregistrent les transactions sur les marchés agricoles du fait de leur
droit de préemption).
Les dix dernières années ont vu un quasi-doublement des prix fonciers en France, y compris dans les zones
les plus tendues (Sud-Est de la France, Région Parisienne), qui s’est accompagné d’une diminution des
superficies moyennes vendues (Carte 1). En effet, l’inflation foncière a été bien plus forte que
l’accroissement des revenus des ménages, ce qui a conduit à une diminution des surfaces moyennes des
terrains afin d’amortir la hausse des prix.
24
Carte 1 : Evolution des prix et des superficies des terrains, 2000-2010 (source : Notaires)
Dans le même temps, la SAFER constatait une inflation foncière complètement déconnectée de l’inflation
sur les biens de consommation (Figure 3). Entre 1997 et 2010 (ce qui correspond à la phase haussière du
cycle immobilier en France), les prix des terrains à bâtir ont ainsi été multipliés par plus de 4, tandis que
l’indice des prix à la consommation était multiplié par seulement 1,2.
L’origine de cette très forte hausse des prix est complexe et multidimensionnelle. On peut évoquer, au
premier rang de celles-ci les politiques de lutte contre l’étalement urbain, qui conduisent à fermer de plus
en plus de terrains à l’urbanisation, et donc, à raréfier l’offre foncière. Ainsi, bien que les gisements
fonciers des communes (les terrains potentiellement urbanisables) restent importants, les terrains
effectivement constructibles sont peu nombreux : on peut parler, à ce sujet, de « foncier introuvable »
(Renard, 1997).
Figure 3: Evolution des différents segments de marché du marché foncier français, 1997-2010 (source : SAFER)
25
On a jusqu’ici parlé de marché foncier au sens général, mais il apparaît nécessaire de différencier plusieurs
segments au sein de ce marché : le sol n’est pas un bien suffisamment homogène pour évoquer un
marché unique. Au contraire, il existe plusieurs sous-marchés dont les logiques de fonctionnement
peuvent différer. Nous présentons la segmentation proposée par Joseph Comby, qui fait aujourd’hui
référence.
4.1.1.3. Les 3 principaux marchés fonciers
Joseph Comby décline trois modes de valorisation de l’espace, chacun décliné en deux segments, fonction
du statut initial du terrain et de sa destination (son usage), qui constituent autant de marchés fonciers au
fonctionnement différent :

Le marché des terrains naturels destinés à rester naturels.
•
Le marché des terrains naturels4 achetés pour une utilisation agricole ou forestière :
c’est le marché du foncier agricole. Le sol est un facteur de production. Le prix du
terrain est dépendant des revenus liés à son exploitation, revenus qui dépendent du
type de culture, des rendements (eux-mêmes déterminés par la combinaison de
capital et de travail mise en œuvre pour la production), enfin du prix du produit,
généralement déterminé de manière exogène (i.e. sur les marchés mondiaux de
produits agricoles).
•
Le marché des terrains naturels achetés pour un usage de loisirs ou de bien-être : le
terrain est ici un bien de consommation (terrain de chasse, élevage de chevaux…). Le
prix dépend, dans ce cas, de la satisfaction retirée par l’acquéreur, comme dans le
cas d’un bien de consommation classique.
Bien que l’on n’ait aucune mesure précise du phénomène, il est courant de considérer que ce dernier
sous-marché s’est considérablement développé ces dernières années. Cependant, ce marché est de peu
d’intérêt pour nous ici, et nous ne développerons pas plus avant.
4
S’il n’existe pas à proprement parler de terrain « naturel », on entend par là un terrain non construit.
26

Les marchés des gisements fonciers pour l’aménagement. Ils sont souvent appelés « marchés
aménageurs », car il s’agit de terrains achetés par un opérateur (« l’aménageur »), puis organisés
(remembrés), équipés, et revendus à un promoteur ou à la puissance publique, en fonction de
l’opération prévue. Ceux-ci se subdivisent en deux segments : les terrains naturels destinés à
l’urbanisation, et les terrains à recycler, « en renouvellement urbain », ces derniers impliquant des
coûts supplémentaires (destruction, dépollution…). Le prix du terrain est une sorte de compromis
entre l’usage actuel et l’usage futur, donc difficile à estimer précisément. Il est situé entre le prix
minimum, qui correspond au prix du terrain agricole, et le prix maximum, celui du terrain
constructible, mais la fourchette est très large (le second étant en moyenne 30 fois plus élevé que
le premier, et jusqu’à 100 fois dans les zones les plus tendues). Les opérations d’aménagement
sont de toutes sortes et de toutes tailles (de la petite opération de lotissement à l’équipement
urbain majeur). Le raisonnement de l’aménageur est fondé sur la nécessité d’équilibrer son bilan
(Figure 4). Le prix foncier dépendra essentiellement de la « charge foncière », c’est-à-dire du prix
de sortie du terrain équipé et aménagé, et des droits à construire existant sur le terrain
(notamment le COS).
Figure 4: Le raisonnement de l’aménageur
Les marchés fonciers des promoteurs ou des « produits finaux ». Les terrains vendus sur ces marchés sont
de nouveaux terrains à bâtir (terrains nus ouverts à l’urbanisation), des terrains urbains à recycler (en
renouvellement urbain), et des « droits à bâtir » en tissu existant. On distingue ces trois segments de
marché, dans la mesure où pour les premiers, il s’agit surtout de terrains à bâtir en périphérie, où la
qualité physique du terrain garde toute son importance, tandis que pour le dernier, qui nous intéressera
particulièrement, il s’agit de terrains « libérés » en tissu urbain existant, où la qualité du terrain n’a aucune
importance : le prix est surtout le reflet des possibilités de construction, des droits à bâtir. Le
raisonnement, dans ce cas, se fait selon le principe du compte à rebours (Figure 5). Le prix du foncier est
déterminé de manière résiduelle : connaissant le « prix de sortie » (prix de vente) du bien immobilier, le
promoteur en retire les coûts de construction, les frais annexes (essentiellement frais financiers et de
commercialisation), ainsi que sa marge, pour en déduire un « prix foncier admissible », qui représente le
27
prix maximal que le promoteur est prêt à payer pour le terrain. Ainsi, contrairement aux idées reçues,
c’est le prix immobilier qui détermine le prix foncier, et non l’inverse.
Figure 5: Le mécanisme du « compte à rebours »
Notons, pour ce dernier marché, que le raisonnement sous-jacent dépend essentiellement de la qualité
du maître d’ouvrage :

Si c’est un promoteur, le principe du compte à rebours s’applique.

Si c’est un bailleur social, le raisonnement est identique à celui du promoteur, aux contraintes
près. En effet, ses contraintes financières sont fortes (le prix de sortie est fixé réglementairement),
et il peut arriver que son prix foncier admissible soit supérieur au prix demandé par le vendeur. Le
bailleur social peut alors demander l’aide de la puissance publique, sous forme de subventions.

Si c’est un particulier (cas de 50% à 60% des constructions neuves en France), la valeur du foncier
dépend de la capacité financière de l’acheteur.
Le marché des droits à bâtir est particulièrement pertinent pour la détermination du prix du foncier en
tissu urbain dense. En effet, le « foncier aérien » peut être ramené au cas du terrain libéré en tissu urbain
existant, où le prix foncier dépend essentiellement de la capacité à construire et de la réglementation en
vigueur. La réglementation en matière immobilière a une telle importance que dans certains cas, c’est
essentiellement la nature du droit à construire qui va déterminer le prix du sol. Le raisonnement est
évident pour le droit le plus simple, la constructibilité d’un terrain : le passage d’un terrain vacant en zone
constructible dans un PLU peut amener à une multiplication du prix par 20 ou 30 ! Ce n’est pas le terrain
et ses qualités intrinsèques qui influent sur le prix, mais bien l’usage futur qui pourra en être fait,
dépendant essentiellement des droits à construire en vigueur.
28
Les droits à construire sur un terrain peuvent être à l’origine d’un effet de levier sur le prix foncier.
Prenons l’exemple du droit à construire le plus évident, le COS (Coefficient d’Occupation du Sol) 5 : un
doublement du COS, qui permet de multiplier par deux la surface construite sur un terrain de taille
donnée, aboutit bien à un doublement des coûts de construction, de la marge, ainsi que des frais annexes,
mais le prix du foncier aura tendance à plus que doubler (Figure 6). De même, une augmentation du prix
du m2 construit conduit à une augmentation plus que proportionnelle du prix au m2 de terrain.
Figure 6 : « Effet de levier » sur le foncier suite à une modification des droits à bâtir
Le raisonnement n’est pas forcément valable en sens inverse : en cas de baisse des prix immobiliers, les
prix fonciers ne sont pas automatiquement conduits à baisser. En effet, il est possible pour les
propriétaires, étant donné le faible coût du portage foncier (Levasseur)6, de conserver leur terrain en
attendant un retournement du marché : la rétention foncière qui en découle conduit à l’existence d’un
« effet de cliquet » qui bloque les prix fonciers à la baisse même en cas de baisse des prix immobiliers,
pour une durée de quelques années7.
4.1.1.4. Les facteurs de valorisation du foncier
Trois facteurs essentiels vont déterminer le prix de sortie immobilier, qui influe ensuite sur le prix du
foncier par le biais du compte à rebours :
5
Le COS établit un rapport entre la surface habitable (la SHON, Surface Hors Œuvre Nette) et la surface du terrain : un
COS de 0,5 implique que, pour un terrain de 1000 m2, la surface habitable ne doit pas être supérieure à 500 m2.
6
Le niveau des taxes sur le foncier non bâti est extrêmement faible dans le système fiscal français. Le « portage
foncier » désigne le fait de conserver un terrain sans l’utiliser.
7
Notons que ce phénomène de rétention foncière est aussi présent dans la phase haussière du cycle immobilier : il
s’agit alors de spéculation à la hausse (cf. supra).
29

L’accessibilité

La qualité sociale du quartier

Les « aménités »
Le facteur « accessibilité » est celui qui a le plus retenu l’attention chez les économistes. Le modèle
canonique en économie urbaine, dit « Alonso-Muth-Mills (AMM) », développé dans les années 1960,
décrit une ville monocentrique : dans son choix de localisation, le ménage arbitre entre l’accessibilité et la
consommation d’espace. La plus ou moins grande accessibilité est capitalisée dans les prix fonciers et
immobiliers, au sens où une localisation accessible permet d’économiser sur les coûts de transport, une
économie que l’on retrouve sous la forme d’un supplément de prix dans les localisations accessibles :
l’accessibilité est dite « capitalisée » (intégrée) dans le prix immobilier. Ainsi, la recherche d’une bonne
accessibilité suppose, à revenu égal, moins d’espace habitable. Au final, le ménage arbitre entre une
bonne accessibilité avec une surface réduite (localisation centrale), et une consommation d’espace élevée
au prix d’une faible accessibilité (localisation périphérique). On a là l’explication de la décroissance des
valeurs foncières et immobilières du centre vers la périphérie (Figure 7).
Figure 7 : L’équilibre urbain du modèle AMM
Lecture : la distance au centre est figurée en abscisse, les valeurs foncières (prix au m2) en ordonnées. Ra
désigne le prix du sol agricole, qui sert de référence ; xmax désigne l’étendue maximale de la ville, c’est-àdire le lieu où les valeurs urbaines sont au même niveau que les valeurs agricoles.
Ce modèle a été amendé depuis, en raison notamment de l’émergence d’une structure urbaine
polycentrique : les emplois se sont peu à peu déplacés du centre vers la périphérie, pour se regrouper
dans des centres périphériques d’emploi, souvent situés à proximité d’infrastructures de transport à fort
gabarit (du type rocade). On peut alors se demander dans quelle mesure les centres périphériques,
généralement de plus petite taille que le centre principal, « répliquent » le gradient de prix observé pour
ce dernier. En théorie, la répartition des prix peut prendre plusieurs formes suivant les relations entre le
centre principal et ses centres secondaires (Figure 8) :
30

Dans le cas de substituabilité entre les activités des deux centres (les deux centres comportent les
mêmes activités économiques), on retrouve une réplication du gradient du centre principal autour
des centres périphériques ;

Dans le cas d’activités complémentaires au contraire (un centre spécialisé dans l’industrie, un
autre dans les loisirs, par exemple), la localisation optimale est alors « entre les deux » centres, et
le gradient adopte une forme caractéristique de « bosse » entre les deux centres.
Figure 8: Gradients de prix dans la ville polycentrique selon les relations entre les centres (source : Gaschet et Pouyanne, 2008)
Le facteur « qualité sociale du quartier ». La ville voit coexister sur son territoire quartiers « riches » et
quartiers « pauvres », le parc de logements étant un reflet très-fidèle du peuplement du quartier. Il faut
donc s’intéresser aux raisons théoriques de la formation, au sein de l’espace urbain, de quartiers
homogènes socialement ou en termes de revenus, un phénomène nommé stratification socio-spatiale de
l’espace urbain (Figure 9).
31
Figure 9 : La stratification socio-économique de l’espace urbain : l’exemple de Bordeaux (source : Gaschet)
Les travaux des années 1960-1970 (Schelling, 1969 ; Rose-Ackerman, 1976) ont établi que la préférence
des individus pour l’homogénéité sociale était à l’origine de ce phénomène. Cette préférence émane
d’externalités de voisinage, négatives en cas de fortes différences sociales, mais positives en cas de
proximité sociale (Descamps). Il y aurait donc une logique « d’entre-soi » dont une manifestation
contemporaine exagérée est les gated communities, des quartiers fermés fonctionnant quasiment en
autarcie par rapport au reste de l’espace urbanisé (Le Goix). Ce type de quartiers, cherchant à s’isoler de
la ville, ressort de ce que Jacques Donzelot appelle la « sécession urbaine » (2003) organisée par les
classes sociales les plus élevées.
La tendance au regroupement de populations socialement homogènes est en congruence forte avec le
parc de logements. Premièrement, en raison de la concentration géographique du logement social dans
certaines zones de l’agglomération, une concentration qui agit comme repoussoir pour les classes sociales
moyennes et hautes. Deuxièmement, parce que certains mécanismes de planification urbaine permettent
de filtrer les populations sur la base de leur revenu, en agissant sur le gisement foncier communal. Ainsi
par exemple, une politique de zonage restrictive, en sanctuarisant certaines parties du territoire
communal, accroît la rareté foncière et, toutes choses égales par ailleurs, tend à accroître les prix du
foncier (Jaeger et Plantinga, Géniaux, Pouyanne et al.). Il est ainsi possible d’influer sur le peuplement
communal en triant les populations sur la base des prix fonciers8.
Le facteur « aménité » correspond à l’ensemble des avantages hors-marché retirés d’une localisation
particulière. A la suite de l’apport de Brueckner, Thisse et Zenou (1999) on distingue les aménités
« centrales » (patrimoine historique, vie culturelle, variété des commerces…) et les aménités
8
Aux Etats-Unis, le même résultat est obtenu en jouant sur la taille minimale des lots fonciers : c’est la politique de
minimum lot zoning.
32
« naturelles » (présence de nature, vue sur mer…). La recherche de ces aménités par les agents, due à
l’accroissement de bien-être qu’elles leur procurent, conduit à une forte demande pour les biens fonciers
et immobiliers situés à proximité de ces aménités. L’offre étant limitée, ce supplément de demande
conduit à une hausse des prix ; en d’autres termes, le supplément de satisfaction, traduit en bénéfices
pour l’agent, est capitalisé (intégré) dans les prix. Un courant important de la littérature économique s’est
intéressé à la question dite des « espaces ouverts » (McConnell et Walls, 2005), qui produisent des
externalités d’usage du sol, du type disponibilité d’un paysage, d’espaces récréatifs, ou encore la
sensation d’intimité (Irwin et Bockstael, 2004). Les conclusions de cette littérature sont sans ambiguïté : le
voisinage d’un espace ouvert tend à accroître de façon significative les prix fonciers et immobiliers,
comme par exemple un parc urbain (Poudyal et al., 2009), un espace forestier (Lutzenhiser) ou même,
tout simplement, un terrain non construit (Irwin, 2002).
Comme le foncier est subordonné à l’immobilier, à travers lee mécanisme du compte à rebours, les
facteurs de formation des prix exposés ci-dessus s’appliquent pour une grande partie aux marchés
immobiliers. Certaines spécificités de l’immobilier existent néanmoins, que nous développons ici.
4.1.2. Les marchés immobiliers
Sur le marché immobilier se rencontrent une offre et une demande de logement.
On distingue généralement la demande de l’investisseur (ou bailleur), qui raisonne en termes de
rendement (combien rapporte le bien par rapport à ce qu’il coûte) de la demande du propriétaireoccupant, pour qui l’achat immobilier n’est pas source de revenu, mais d’économies (ne pas payer de
loyer). Si théoriquement, les deux demandes ne sont pas dissociables (tout se passe comme si le revenu
du propriétaire-bailleur était un loyer qu’il se verse à lui-même), on considère néanmoins que le prix de
l’immobilier dépend :

Dans le cas de l’investisseur, du taux de rendement du bien immobilier, approché par des critères
tels que la valeur actualisée nette ;

Dans le cas du propriétaire-occupant, de sa capacité d’emprunt, c’est-à-dire de son taux d’effort
(capacité de remboursement en rapport avec son revenu). Sa demande est alors dépendante des
taux d’intérêt bancaires et de son apport personnel, qui vont déterminer sa capacité d’emprunt.
A un niveau supérieur, il est possible d’évaluer les besoins en logement à l’échelle d’un territoire, grâce à
l’analyse des différentes composantes influant sur les besoins (Figure 10) : du côté demande, l’apport de
population, déterminé par le solde naturel et le solde migratoire ; les décohabitations (jeunes,
divorcés…) ; la demande de résidences secondaires. Du côté offre, le renouvellement du parc existant et le
nombre de logements vacants sont les logements dans lesquels peut se loger cette nouvelle demande ; le
différentiel constitue alors les besoins en logements, i.e. le nombre de nouveaux logements qu’il est
nécessaire de produire pour satisfaire la demande. On est alors conduit à étudier l’offre de logements.
33
Figure 10 : La prévision des besoins en logement (source : Granelle, 1997)
En ce qui concerne l’offre de logements, il est nécessaire de différencier la promotion privée de la
promotion publique. La promotion privée réalise du logement collectif et du logement individuel. Dans le
cas du logement collectif, le promoteur apporte le financement ; la conception est généralement réalisée
par un architecte ou en interne par le promoteur, aidé par un bureau d’études techniques ; la production
est réalisée par une entreprise de BTP, tandis que la commercialisation des logements est effectuée par
une agence immobilière et/ou le promoteur lui-même. On a ainsi une répartition des rôles et des revenus
tout au long de la chaîne de valeur.
Le logement se caractérise par un processus de production relativement long : environ deux ans, pendant
lesquels le financeur fait l’avance et supporte tout le risque de l’opération. Il engage d’abord ses capitaux
propres, puis les emprunts. Les recettes ne s’engagent qu’à partir du moment où les logements sont
terminés, soit un délai moyen de deux ans (Figure 11). Le dispositif de vente en EFA (Etat Futur
d’Achèvement, ou vente « sur plans ») permet de réduire la durée pendant laquelle le promoteur engage
ses fonds, et donc de réduire le risque de l’opération.
34
Figure 11 : Schéma financier d’une opération de promotion destinée à la vente (source : Granelle, 1997)
Dans le cas de la production de logements individuels, la logique est largement comparable.
Généralement, les opérations groupées (de type lotissement) sont réalisées par un promoteur (appelé
« builder »), et le schéma général est le même que pour le logement collectif. Mais la majorité du marché
est de l’auto-construction (60% environ de la construction individuelle neuve) : le ménage finance luimême l’opération de bout en bout, et supporte donc le risque de l’opération.
A la suite des travaux de Jean-Charles Castel (2007), on considère que, contrairement à une idée reçue, la
construction de logements individuels est moins coûteuse (ramenée au m2 construit) que le logement
collectif, en raison notamment des nombreux aménagements réglementaires nécessaires (sécurité,
assainissement…) dans le collectif. C’est une explication parmi d’autres de l’ampleur prise par l’étalement
urbain, malgré les nombreuses politiques correctrices mises en place depuis une vigtaine d’années.
Enfin, la promotion publique de logements obéit à des règles spécifiques. Il n’y a pas de calcul de
rentabilité, puisque les loyers sont administrés, même si les organismes HLM ne peuvent s’abstraire
complètement des logiques de rentabilité.
35
4.1.2.1. L’hypothèse d’équilibre dynamique avec adaptation retardée : le « cycle en nid
d’abeille »
Les cycles immobiliers sont réputés être en lien avec les cycles économique généraux. Sur la Figure 12
sont portés, en abscisses le nombre de vente (ou de « mutations »), en ordonnées les prix au m2. Une
phase d’expansion du marché se traduit dans un premier temps par un fort accroissement des mutations
avec une faible croissance des prix ; les prix s’adaptent avec retard, et tendent à augmenter, tandis que le
nombre de mutations reste stable. Ensuite, c’est le retournement : les prix continuent à augmenter puis
stagnent, tandis que le nombre de mutations diminue sensiblement. Les prix finissent par s’ajuster avec
retard et diminuent, tandis que les mutations restent peu nombreuses. Ensuite, le cycle recommence.
Figure 12 : le cycle en nid d’abeille
4.1.2.2. Immobilier et revenus des ménages : la courbe de Friggit
Jacques Friggit a établi qu’habituellement, les prix immobiliers étaient étroitement connectés au pouvoir
d’achat des ménages. En calculant un simple rapport entre un indice de prix du logement et le revenu
disponible du ménage, on devrait se situer dans le « Tunnel de Friggit », c’est-à-dire ne pas s’écarter de la
valeur de référence normalisée à 1 (Figure 13).
36
Figure 13 : La Courbe de Friggit (source : site personnel de Jacques Friggit)
Les déviations observées par rapport au « Tunnel » s’observent au début des années 1990 sur le marché
parisien, une époque de récession économique où s’est développée une bulle spéculative sur le marché
immobilier. La déviation observée depuis 1997, qui concerne indifféremment l’ensemble du marché
immobilier français, représente un cas sans précédent depuis les années 1960 : une véritable explosion
des prix (les prix immobiliers auraient doublé entre 1997 et 2007, selon l’opinion communément admise)
combinée à une stagnation des revenus des ménages : la conséquence est une dégradation très forte du
« pouvoir d’achat logement » des ménages, que l’on peut relier à de nombreux facteurs : la pénurie de
foncier et de logement depuis la fin des années 1990, l’explosion de la « bulle Internet » au début des
années 2000 qui conduisent les investisseurs à privilégier des valeurs-refuges telles que l’immobilier, etc.
4.1.2.3. La décomposition des prix immobiliers : la méthode des prix hédoniques
Les stratégies de différenciation des produits provoquent une très forte hétérogénéité des biens et des
services proposés sur les marchés. Ceux-ci étant incomparables entre eux, il est difficile d’opérer une
comparaison par les prix. La théorie de la demande proposée par Lancaster (1966) établit ainsi que, si les
biens sont incomparables entre eux, il est possible de les décomposer en un ensemble de caractéristiques
comparables. Chaque bien peut ainsi être ramené à un « panier d’attributs ». Cette théorie s’applique
particulièrement aux biens immobiliers, très difficilement comparables en raison de la multitude
d’attributs qui les caractérisent.
La méthode des prix hédoniques présuppose que chaque bien est composé d’attributs séparables les uns
des autres, qui ont chacun une valeur appelée « prix implicite » (shadow price)9 parce qu’elle existe mais
9
Pour comprendre la méthode des prix hédoniques, on s’inspire de l’exemple proposé par ??? en 1999 : supposons
que, posté à la sortie d’un supermarché, on puisse juste observer le contenu d’un caddy, et la facture globale, sans
37
ne s’échange sur aucun marché. Ces prix implicites peuvent être obtenus à partir d’un nombre suffisant
d’abservations, à condition de connaître le prix du bien et la quantité de chaque caractéristiques qu’il
contient. Les biens immobiliers se caractérisent par :

Des attributs intrinsèques : surface habitable, état général, nombre de pièces, etc.

Des attributs extrinsèques, liés à l’environnement : peuplement du quartier, présence d’aménités,
qualité des équipements (notamment scolaires), etc.
La méthode des prix hédoniques permet ainsi de connaître le prix marginal implicite de chacune des
caractéristiques des biens immobiliers : par exemple, pour la surface habitable, à combien est valorisé un
mètre carré de surface supplémentaire (Cavailhès, 2005 – Tableau 1). Il est ainsi possible de déterminer la
valeur attribuée par les agents à un certain nombre d’aménités dès lors qu’elles sont mesurables, celles-ci
n’ayant pas de prix si elles ont une valeur : par exemple, la proximité à un terrain inconstructible
(Geoghegan, 2003), la vue et le paysage (Cavailhès et al., 2009), la distance au littoral (Dachary-Bernard et
al., 2012), et même le climat (Cavailhès et al., ?).
La méthode des prix hédoniques permet également d’estimer l’effet « pur » de la localisation sur le prix :
l’indice estimé contrôle tous les facteurs intrinsèques du bien, ce qui revient à établir que tous les biens
immobiliers sont identiques en termes de qualité, de surface, etc. Dès lors, les différences de prix ne
proviennent que de la localisation spécifique du bien, sans préjuger de l’origine précise de ces différences
de prix, excepté le fait qu’elles proviennent des caractéristiques de l’environnement. La carte ci-après
illustre l’estimation d’un tel indice pour l’agglomération bordelaise (Figure 14).
Figure 14 : Indice de prix hédonique : l’impact « pur » de la localisation sur le prix de l’immobilier (source : Décamps et Gaschet)
connaitre le prix de chaque produit. Avec un nombre d’observations suffisant, il est possible de retrouver le prix de
chaque produit.
38
Tableau 1: Prix implicites des caractéristiques des biens immobiliers (source : Cavailhès, 2005)
39
4.2. Une méthode de mesure des plus- et moins-values de localisation
Nous proposons dans cette partie une méthode de mesure des plus- ou moins-values liées à la
localisation basée sur la méthode hédonique. L’aire d’étude est l’agglomération bordelaise, avec un
zoom sur le Quartier du Grand-Parc qui nous intéresse au premier chef. Le choix de l’aire d’étude s’est
fait en fonction de la disponibilité des données et de notre connaissance particulièrement précise du
terrain (Pouyanne, …). La méthode détaillée ici est largement reproductible sur d’autres aires
métropolitaines, à condition de disposer des données de transactions immobilières ; nous avons utilisé
ici la base PERVAL, mais on peut aussi se servir de la base dite « PATRYM » issue des fichiers de la
DGFIP, mise à disposition gratuitement des collectivités locales.
4.2.1. La méthode des prix hédoniques
La méthode des prix hédoniques s’est développée à la suite de l’article fondateur de S. Rosen (1974),
en continuité des travaux de précurseurs tels que Griliches (1961). L’application de cette méthode au
logement s’est particulièrement développée dans les années 1970-1980, et continue encore
aujourd’hui de susciter de nombreuses études. Elle est en effet particulièrement bien adaptée à
l’analyse d’un marché complexe tel que celui du logement.
L’intuition de départ est la suivante : le logement est par nature un bien hétérogène, et il est très
délicat dans ces conditions de comparer les prix immobiliers, encore plus d’en analyser les facteurs de
formation. L’idée est donc, en se basant sur la théorie de la demande de Lancaster (1966), de
considérer que le bien logement est une combinaison de caractéristiques homogènes, dont il est
possible de calculer le prix implicite (ou hédonique) : « bien que le panier agrégé [de caractéristiques]
n’aie pas de prix commun, les composantes en ont un » (Sheppard, 1999, p. 1597). L’enjeu est donc de
décomposer le prix global d’un bien complexe en prix élémentaires de chacun des attributs qui
constituent ce bien10.
Le ménage maximise son utilité sous contrainte de revenu. Son programme est le suivant :
Max U  U Z , H 
Ss c. Y  p Z .Z  p H .H
Où H est le bien logement, Z un bien composite regroupant tous les autres achats, Y le revenu du
ménage. Le bien logement peut être représenté par un vecteur de caractéristiques xi :
H  H ( x1 , x2 ...xi )
10
Pour comprendre la méthode des prix hédoniques, on s’inspire de l’exemple proposé par Sheppard en 1999 :
supposons que, posté à la sortie d’un supermarché, on puisse juste observer le contenu d’un caddy, et la facture
globale, sans connaitre le prix de chaque produit. Avec un nombre d’observations suffisant, il est possible de
retrouver le prix de chaque produit.
40
En résolvant le programme, on obtient par les conditions de premier ordre le prix hédonique pi de la
caractéristique xi. C’est un prix implicite (shadow price), dans la mesure où il ne fait pas véritablement
l’objet d’un échange sur le marché. Il est par ailleurs égal au taux marginal de substitution de la
caractéristique au bien composite. Il s’agit bien d’un prix marginal, associé à une minuscule variation
de la caractéristique étudiée.
pi 
p H
xi
4.2.1.1. Limites de la méthode
Les différentes critiques que l’on peut adresser à cette méthode sont aujourd’hui bien connues. Audelà des problèmes d’ordre technique que nous développons ci-après, il faut être conscient que
l’analyse hédonique des marchés immobiliers repose sur un certain nombre d’hypothèses (bien
discutées dans Cavailhès et Joly, 2006, pp. 84-86) : d’abord, le fait que l’on prête aux agents un certain
type de rationalité, qui écarte par exemple la possibilité de comportements ostentatoires, ce qui fait
dire à J.-P. Lacaze (2002) que « les prix hédoniques n’expliquent pas les femmes nues sculptées sur les
façades des immeubles » ; ensuite, l’hypothèse d’un ajustement de marché sans coût ni délai écarte
l’existence, pourtant évidente et reconnue (e.g. Quan, 2002), de coûts de transaction sur le marché
immobilier (coûts de recherche de l’information, notamment) ; enfin, l’hypothèse de continuité de
l’offre d’attributs est indispensable à l’analyse hédonique (dans la mesure où l’on pratique l’analyse
marginaliste – techniquement, la dérivation de fonctions nécessite que celles-ci soient continues),
alors que l’on sait pertinemment que se posent des problèmes d’indivisibilité des biens et
d’incompatibilité des caractéristiques qui biaisent les résultats. Beaucoup de variables utilisées en
analyse hédonique sont discrètes, et non continues : ainsi, la variable « nombre de pièces » ne prend
que des valeurs entières. Ces limites « structurelles » de l’analyse hédonique introduisent des biais
dans les résultats, mais n’empêchent pas de la pratiquer.
4.2.1.2. Données
La base de données PERVAL de transactions immobilières
La qualité des données est un problème crucial en analyse hédonique (Sheppard, 1999). Nous avons
pu disposer de la base de transactions PERVAL, actuellement la base la plus complète et la mieux
renseignée en France. Nous nous restreignons, dans le cadre de cette étude, à l’analyse du marché
des appartements.
La base de données dite PERVAL est constituée des références immobilières du Notariat. Elle recense
les transactions immobilières enregistrées par les études de notaires. Elle est construite sur une base
déclarative (les études notariales peuvent choisir de l’alimenter ou pas), mais sa représentativité est
assez forte (de l’ordre de 80% des transactions dans les grandes villes, avec une certaine variabilité de
ce taux selon les quartiers).
La base PERVAL regroupe un ensemble d’informations extrêmement riches sur les biens immobiliers :
caractéristiques du bien, de l’acheteur et du vendeur, etc. – en tout, plus de 80 variables, inégalement
renseignées il est vrai. Elle est à ce jour considérée comme la base de données la plus fiable et la plus
41
représentative pour les études sur le marché immobilier. En outre, chaque transaction est référencée
à l’échelle de la parcelle cadastrale, ce qui permet une géolocalisation extrêmement précise, à la
dizaine de mètres près11.
Etant donné la qualité des données, le travail de « nettoyage » de la base n’a éliminé que peu de
transactions. Un simple filtre sur les variables incluses dans le modèle nous a permis d’identifier et
d’éliminer les observations « aberrantes » - peu nombreuses au demeurant. Au final, la base recense
28 197 transactions immobilières d’appartements sur le territoire de l’agglomération bordelaise (cf.
Carte 1, à 3), pour la période 2000 – 2010 (les données sont bisannuelles).
Carte 1. Périmètre d’étude : l’agglomération bordelaise
Source : Corine Land Cover 2006
11
Il est donc nécessaire, pour géolocaliser les transactions de PERVAL, de disposer de la couche du cadastre
numérisé, mise à disposition par l’IGN.
42
Carte 2. Géolocalisation des transactions à la parcelle cadastrale
Source : PERVAL, IGN, CLC 2006
43
Carte 3. : Géolocalisation des transactions à la parcelle cadastrale : le quartier « Grand Parc »
Source : PERVAL, IGN, CLC 2006
44
Données complémentaires : la construction d’un Système d’Information Géographique (SIG)
Le prix d’un bien immobilier dépend à la fois de ses caractéristiques propres, dites intrinsèques
(surface habitable, nombre de salles de bain…), mais aussi des caractéristiques de son environnement,
dites extrinsèques : type de peuplement du quartier, présence d’aménités à proximité, etc. Si les
variables intrinsèques sont bien renseignées par PERVAL, il est nécessaire de compléter la base par un
certain nombre de variables extrinsèques, issues d’autres sources de données :

La localisation au sein de l’agglomération, que l’on approche généralement par la distance au
centre12, notamment dans une ville de type monocentrique telle que Bordeaux ;

L’accessibilité du logement, que l’on peut appréhender par la proximité à une station de tram,
à une route structurante, etc. Il est donc nécessaire de disposer de la « couche »
géographique des transports de l’agglomération ;

Le peuplement du quartier, mesuré soit par la distribution des catégories socioprofessionnelles (source : INSEE RGP), soit encore par le niveau de revenu du quartier (on
utilise généralement le revenu médian pour éviter les distorsions dues au calcul du revenu
moyen, très sensible aux valeurs extrêmes – source : INSEE-DGFIP).
En outre, la géolocalisation des transactions immobilières se faisant à une échelle extrêmement fine
(celle de la parcelle cadastrale), il est préférable de compiler les variables extrinsèques à l’échelle la
plus fine possible. La maille communale sera considérée par les puristes comme trop grossière, et on
lui préfèrera le découpage territorial des IRIS, actuellement le plus fin dans le système statistique
français13.
Les IRIS (Ilôts Regroupés pour l’Information Statistique) constituent des quartiers d’environ 2 000
habitants, utilisés par l’INSEE pour décliner certains résultats du RGP depuis 199914. Ici, nous avons pu
disposer de toutes les variables pertinentes à cette échelle (voir le découpage en IRIS en Annexe –
Carte A et B).
12
Rappelons que les prix immobiliers décroissent continûment avec la distance au centre (cf. Rapport
Intermédiaire).
13
Evidemment, il ne s’agit pas d’une règle d’airain. Certaines variables considérées comme importantes peuvent
n’être disponibles qu’à l’échelle communale, auquel cas elles pourront être retenues.
14
Pour plus d’informations sur les IRIS, voir
http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/iris.htm
45
On peut estimer le prix moyen des appartements à l’échelle de l’IRIS (Cartes 4 et 5). Notons que la
méthode hédonique doit obligatoirement utiliser le prix global de la transaction, et non le prix au
mètre carré. En effet, l’utilisation du prix au mètre carré pose des problèmes statistiques
d’endogénéité, dans la mesure où, dans le raisonnement de l’acheteur, le prix et la surface sont
appréhendés ensemble, comme deux variables non indépendantes.
Carte 4. Prix moyen des appartements à l’IRIS (euros constants 2004)
Source : PERVAL, INSEE IGN, CLC 2006
46
Carte 6. Prix moyen des appartements à l’IRIS (euros constants 2004) – zoom Grand Parc
Source : PERVAL, INSEE IGN, CLC 2006
La représentation cartographique des prix moyens des appartements (Cartes 4 et 5) montre que,
contrairement à ce qui est attendu, c’est en périphérie que les prix sont les plus élevés, alors que les
valeurs sont plus faibles au centre-ville. Ceci s’explique très simplement par la composition du parc
immobilier, notamment la taille des appartements : ceux du centre-ville sont nettement plus petits,
dans la mesure où il faut rentabiliser au mieux un foncier cher. Au contraire, les appartements en
périphérie ont une surface habitable en moyenne nettement plus grande. La représentation des prix
au mètre carré donnerait bien des valeurs supérieures au centre, et décroissantes au fur et à mesure
que l’on s’éloigne du centre-ville.
47
4.2.2. Une méthode de calcul de l’effet de localisation « pur » sur les prix des
appartements en deux étapes
Nous nous fondons sur la méthode hédonique pour construire une méthode d’estimation d’effet
« pur » de la localisation sur la valeur immobilière. Cette méthode permet, à l’échelle d’un quartier
(les IRIS), de mesurer les déviations par rapport au prix « normal » ou « attendu » si les prix
décroissaient régulièrement du centre vers la périphérie comme le suppose la théorie économique
urbaine (Alonso, 1964). Elle prend soin de contrôler statistiquement (neutraliser) l’effet des
caractéristiques intrinsèques sur le prix (dans la mesure des données disponibles : on ne prend pas en
compte, par exemple, les « femmes nues sur les façades »).
4.2.2.1. Première étape : estimation d’un modèle hédonique simple
Il s’agit donc d’estimer un prix implicite moyen pour l’ensemble des caractéristiques intrinsèques à
l’échelle de l’agglomération, au moyen d’un modèle hédonique. Cela revient à supposer que le
marché immobilier de l’agglomération est homogène (i.e. non segmentable en sous-marchés) ; si
cette hypothèse est tenable dans le cas d’une ville de la taille de Bordeaux, elle serait rejetée dans le
cas de l’application de cette méthode à l’agglomération francilienne, par exemple. C’est alors à
l’économètre de définir un périmètre pour lequel il considère que le marché immobilier peut être
considéré comme homogène.
Le choix des variables intrinsèques est large, car PERVAL en rensigne un nombre important. Certaines
sont de peu d’importance pour expliquer le prix de la transaction (par ex. l’age de l’acheteur), mais
d’autres sont indispensables : notamment, des variables muettes sur la date de transaction lorsqu’on
étudie une période assez large (ce qui est le cas ici, 10 ans), afin de tenir compte de la position de la
transaction dans le cycle immobilier ; le type d’appartement, la surface habitable, le nombre de
pièces, la présence d’un parking, l’année de construction (les appartements récents étant
théoriquement plus valorisés que les anciens).
Aux caractéristiques intrinsèques, on ajoute un certain nombre de caractéristiques extrinsèques de
quartier. Le nombre de celles-ci peut varier en fonction des données dont a pu disposer l’économètre.
Leur forme aussi varie, mais on utilise généralement des variables muettes (i.e. prenant la valeur 0 ou
1) plutôt que des distances, pour éviter la multicolinéarité entre les variables (cf. encadré). Par
exemple, plutôt que d’avoir la distance exacte de chaque transaction à un arrêt de transports en
commun en site propre, on lui préfèrera une variable muette, prenant la valeur 1 si l’appartement est
à moins de 500 m., et 0 s’il est éloigné de plus de 500 m. Le choix du seuil est à la discrétion de
l’économètre : il pourra le baser soit sur un temps de trajet « raisonnable » parcouru à pied (500 m. à
vol d’oiseau représentent environ 10 minutes à pied), soit tester différents seuils et retenir celui qui
donne les meilleurs résultats.
ENCADRE. LA MULTICOLINEARITE
Soit le modèle de régression linéaire multiple (à k variables explicatives) suivant :
y i    k .xik   i
; i  1,..., N
48
où yi est la variable expliquée, xik l’ensemble des k variables explicatives, βk l’ensemble des
 i les résidus, qui ont les propriétés habituelles, c’est-à-dire qu’ils sont
coefficients de régression, et
indépendants et identiquement distribués suivant une loi normale d’espérance nulle et de variance
2.
Y  X .   
Il est plus pratique de le noter sous forme matricielle :
( N ,1)
( N , K ) ( K ,1)
( N ,1)
où K est le nombre total de variables explicatives. La variance estimée de l’estimateur bk est :

V bk   S 2  X ' X 
où
S kk2
1

kk
e '.e
 k k
n  1 est l’écart-type du coefficient estimé bk.
Il est possible de montrer que :
V bk  
2
k.
2
1  R .S
2
k.
2
kk
R est le coefficient de corrélation issu de la régression de xk sur toutes les autres variables
R2
explicatives. S’il y a multicolinéarité, alors k . est élevé : xk est collectivement liée aux autres variables
où
du modèle (ou individuellement liée à une autre variable et indépendante de tous les autres). La
variance du coefficient bk est élevée, sa valeur pouvant aller jusqu’à l’infini en cas de multicolinéarité
parfaite (
R k2.
=1). Or le test d’inférence statistique standard sur la significativité de bk est le test du t de
Student :
t
bk
V bk 
 t N K
On comprend que le coefficient de régression bk a une probabilité d’autant plus faible d’être
considéré comme significatif que son écart-type est élevé : la multicolinéarité biaise les résultats. En
pratique, les manifestations de la multicolinéarité sont : de faibles changements dans les données
produisant des larges modifications dans l’estimation des paramètres ; les écarts-type des coefficients
sont élevés (et leur niveau de signification faible), même si la régression semble bonne au vu de la
valeur du R2 ; les coefficients peuvent avoir un signe opposé à celui attendu, ou des amplitudes
démesurées (Greene, 2000, p. 256).
Les diagnostics de multicolinéarité sont nombreux, le plus souvent utilisé étant le VIF (Variance
Inflation Factor), qui présente l’avantage de tester chaque variable avec toutes les autres, donc d’offrir
non pas un seul diagnostic pour l’ensemble de la régression, mais un diagnostic séparé pour chaque
variable, ce qui permet d’identifier la ou les variables à l’origine du problème. Sa valeur ne doit pas
dépasser 10 sous peine de problème sévère de multicolinéarité. Si c’est le cas, il est nécessaire de
transformer la variable ou de la remplacer par une variable du même type.
Dans cette étude, nous avons retenu les variables suivantes : la distance à l’hypercentre sous forme
inverse (pour éviter la multicolinéarité – cf. McDonald et Prather, 1994), un ensemble de variables
muettes basées sur la distance à une infrastructure de transport (autoroute, station de tramway…),
ainsi qu’un ensemble de variables liées aux aménités négatives du quartier (variables d’environnement
49
pouvant être à l’origine d’une moins-value) : proximité ou inclusion dans une ZUS (Zone Urbaine
Sensible), proximité à une zone industrielle ou commerciale (cf. Tableau 1 pour la liste et la définition
des variables).
Tableau 1. Définition et source des variables utilisées
Intitulé
Définition
Source
Indicatrices de date de transaction (réf : 2000)
PERVAL
Type d'appartement (standard, duplex, etc. - ref : studio)
PERVAL
DATMUT02
DATMUT04
DATMUT06
DATMUT08
Variables intrinsèques
DATMUT10
APPTSTD
DUPLEXTRIP
TYP_NR
NBR_PIECES
Nombre de pièces
PERVAL
NBR_SDB
Nombre de salles de bains
PERVAL
PARKING
Présence d'un parking (muette)
PERVAL
Appartement au rez-de -chaussée (muette)
PERVAL
Indicatrices de date de construction (ref : avant 1913)
PERVAL
MOINS5ANS
Appartement de moins de 5 ans (muette)
PERVAL
LOG_SURFHA
Surface habitable (en log)
PERVAL
RDC
CONST_13_48
CONST_48_69
CONST_70_80
Variables extrinsèques
CONST_81_90
MD_GARE
Proximité à une gare SNCF (< 500 m.) (muette)
IGN
MD_TRAM
Proximité à un arrêt de tramway (<200 m.) (muette)
CUB
MD_BLVD
Proximité aux boulevards (< 150 m.) (muette)
IGN
MD_LYCEE
Proximité à un lycée public (< 200 m.) (muette)
CG33
MD_COLL
Proximité à un collège public (< 200 m.) (muette)
CG34
Proximité à un échangeur routier (< 500 m.) (muette)
IGN
MD_AUTO
Proximité à une autoroute (< 200 m.) (muette)
IGN
MD_INDCO
Proximité à un établissement industriel ou commercial (< 500 m.) (muette)
IGN
Proximité (<200 m.) ou inclusion dans une ZUS (muette)
Observatoire des ZUS
Revenu médian à l'IRIS
INSEE, DGFIP
Distance à l'hôtel de ville (forme inverse)
IGN
MD_ECHANG
MD_ZUS
REV_ME
ID_HYPER
Une fois la base de données constituée, l’estimation peut être effectuée : on aura soin de prendre le
logarithme naturel du prix afin de « lisser » les différences de prix. La méthode la plus rigoureuse
consiste à utiliser la transformation dite « de Box-Cox » sur le prix et tester différentes formes
fonctionnelles15, mais généralement le logarithme naturel est la forme la plus couramment retenue,
car elle donne les meilleurs résultats. Au final, on retient la spécification suivante :
ln Pi      j C j ,i   k Ek ,i   i Di   i
j
15
k
Pour plus d’informations, voir Box et Cox (1964). On utilise en complément le test de Vuong (1989).
50
où lnPi est le logarithme du prix du bien i, Cj,i les j variables de contrôle concernant les caractéristiques
des biens immobiliers, Ek,i les k variables de contrôle d’environnement issues des IRIS où est localisé le
bien i, Di la distance à l’hypercentre. Les i sont des résidus i.i.d. (indépendants de la variable
expliquée et supposés identiquement distribués : ils sont supposés suivre une loi normale d’espérance
nulle et d’écart-type identique) aux propriétés habituelles.
L’estimation se fait au moyen de la méthode des MCO (Moindres Carrés Ordinaires). En cas
d’endogénéité, il est nécessaire de passer par la méthode des variables instrumentales (i.e. remplacer
la variable endogène par une ou plusieurs variables exogènes qui lui sont corrélées).
Le tableau de résultats (Tableau 2) donne, pour chaque variable, le coefficient estimé, l’écart-type du
coefficient (standard error), la valeur du t de Student (t-value) ainsi que sa probabilité associée. On
considère généralement qu’une probabilité inférieure à 5% (soit un t d’environ 2) est le seuil de
significativité du coefficient. Les diagnostics sont donnés par le R2 ajusté (Adjusted R-squared) : ici égal
à 0,79, ce qui signifie que la régression est capable d’expliquer 79% de la variance des prix. La qualité
de l’estimation, comparée aux standards dans la littérature, est donc excellente.
La lecture du tableau est aisée : ainsi, pour la variable « moins de 5 ans », le coefficient est égal à
0,356, très significatif (Tableau 2). Cela signifie que le fait qu’un appartement vendu ait été construit il
y a moins de 5 ans augmente le logarithme naturel de son prix de 0,35 en moyenne sur l’ensemble du
territoire.
La plupart des variables estimées sont significatives : les dates de transaction sont significatives et
toutes positives, l’année de référence étant 2000, la première année : on se situe bien dans la phase
haussière du cycle immobilier, débutée en 1997, et les prix commençant à augmenter moins vite à
partir de 2008 (les coefficients cessent de croître), date généralement retenue pour la fin du cycle. Les
variables de type d’appartement sont également significatives et positives, ce qui signifie qu’un
appartement standard ou duplex/triplex se vend plus cher qu’un studio, la catégorie de référence. Le
nombre de pièces, le nombre de salles de bain et la disponiblité d’un parking sont également positifs
et significatifs, ces caractéristiques apportant une plus-value au logement. A l’inverse, la variable « rezde-chaussée » est négative car elle lui apporte une moins-value (en raison des nuisances acoustiques
et de la faible luminosité). Les indicatrices de date de construction sont également significatifs,
montrant une certaine plus-value pour l’ancien (construction entre 1913 et 1948) et le récent
(construits entre 1981 et 1999). Enfin, la surface habitable est extrêmement significative et positive,
comme on pouvait s’y attendre. A noter que, cette dernière variable étant elle aussi en logarithme,
elle est interprétable directement en termes d’élasticité de substitution : ainsi, toutes choses égales
par ailleurs, pour un coefficient de 0,624, augmenter la surface de l’appartement de 1 m2 consuit à
augmenter son prix de 0,62%.
En ce qui concerne les variables d’accessibilité, la proximité à une station de tramway est source de
plus-value, reflétant le gain d’accessibilité qu’il procure. Notons que, du point de vue économique,
l’accès au réseau de tramway permet de diminuer l’utilisation de sa voiture personnelle pour un
certain nombre de trajets, donc de réaliser des économies sur ses dépenses de transport ; cette
économie se retrouve bien capitalisée dans les prix de l’immobilier. En revanche, la proximité à une
gare SNCF, aux boulevards et à une autoroute est plutôt source de moins-value : ici, l’effet d’une
amélioration de l’accessibilité est plus que compensé par l’effet dépréciatif des nuisances de ce type
d’infrastructures (bruit, qualité de l’air…).
51
Tableau 2. Résultats de l’estimation de première étape
Variables intrinsèques
Variables
Std. Error
t value
Pr(>|t|)
Significativité
(Intercept)
7.751
2.15E-02
360.794
< 2e-16
***
DATMUT02
0.16
6.39E-03
25.053
< 2e-16
***
DATMUT04
0.438
6.22E-03
70.432
< 2e-16
***
DATMUT06
0.714
6.30E-03
113.366
< 2e-16
***
DATMUT08
0.781
6.67E-03
117.087
< 2e-16
***
DATMUT10
0.806
6.53E-03
123.459
< 2e-16
***
APPTSTD
0.132
6.34E-03
20.839
< 2e-16
***
DUPLEXTRIP
0.203
9.57E-03
21.224
< 2e-16
***
TYP_NR
0.069
1.40E-02
4.904
9.45E-07
***
NBR_PIECES
0.045
2.34E-03
19.321
< 2e-16
***
NBR_SDB
0.077
5.34E-03
14.431
< 2e-16
***
PARKING
0.086
4.35E-03
19.796
< 2e-16
***
RDC
-0.04
4.31E-03
-9.35
< 2e-16
***
CONST_13_4
0.04
8.43E-03
4.712
2.46E-06
***
CONST_48_6
-0.108
6.13E-03
-17.625
< 2e-16
***
CONST_70_8
-0.05
5.88E-03
-8.491
< 2e-16
***
CONST_81_9
0.037
6.43E-03
5.739
9.62E-09
***
MOINS5ANS
0.356
5.08E-03
70.134
< 2e-16
***
LOG_SURFHA
0.624
6.05E-03
103.158
< 2e-16
***
-0.024
7.90E-03
-2.995
0.00275
**
MD_TRAM
0.065
5.05E-03
12.937
< 2e-16
***
MD_BLVD
-0.026
9.91E-03
-2.658
0.00786
**
MD_LYCEE
0.038
9.52E-03
3.971
7.16E-05
***
MD_COLL
-0.006
9.34E-03
-0.627
0.53075
MD_GARE
Variables extrinsèques
Coefficient
MD_ECHANG
0.008
8.45E-03
0.99
0.32214
MD_AUTO
-0.054
1.24E-02
-4.356
1.33E-05
MD_INDCO
0.002
4.86E-03
0.359
0.71985
-0.109
7.08E-03
-15.422
< 2e-16
***
0
5.78E-07
25.978
< 2e-16
***
0.046
3.62E-03
12.72
< 2e-16
***
MD_ZUS
REV_ME
ID_HYPER
***
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.2876 on 28167 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7903,
Adjusted R-squared: 0.7901
F-statistic: 3661 on 29 and 28167 DF, p-value: < 2.2e-16
Enfin, la variable d’accessibilité à un lycée est significative, reflétant les stratégies de localisation des
ménages. On n’a malheureusement pas, dans le système statistique français, de variable qualitative
sur le niveau des lycées ou des collèges. Comme attendu, la variable de proximité ou d’inclusion dans
une ZUS (Zone Urbaine Sensible) est négative, relfétant une moins-value très significative associée à ce
52
zonage. A l’inverse, le revenu médian de l’IRIS dans lequel se situe la transaction est positif et
fortement significatif : le peuplement du quartier a une influence certaine sur les prix immobiliers,
comme l’a montré, dans le cas de Bordeaux, la thèse d’Aurélien Décamps (Décamps, ?). Et pour finir,
la distance à l’hypercentre est fortement significative, reflétant la structure monocentrique de
l’agglomération bordelaise et son influence sur les prix immobiliers. Notons que la réplication de cette
méthode à une agglomération de type polycentrique nécessiterait une méthode plus complexe, car il
faudrait prendre en compte l’ensemble des distances aux sous-centres. Pour plus de précisions sur ce
point, on pourra se reporter à Gaschet et Pouyanne (2009).
4.2.2.2. Deuxième étape : la construction d’un indicateur de valorisation de la
localisation
La deuxième étape de la méthode développée ici consiste à reconstituer, pour chaque transaction, un
prix estimé en fonction de ses caractéristiques, auxquelles on applique le coefficient moyen de
l’agglomération (voir Tableau 3). Ce prix estimé consiste à raisonner de la manière suivante : on
considère que chaque caractéristique du bien a le même prix implicite, quelle que soit la localisation
au sein de la ville.
Une fois obtenu, pour chacune des transactions, un prix estimé, il s’agit de le comparer au prix réel :
on calcule l’écart entre le prix réel et le prix estimé. La différence entre les deux représentera alors la
plus-value (si l’écart est positif) ou la moins-value (si l’écart est négatif) lié à la localisation spécifique
du bien, c’est-à-dire aux facteurs extrinsèques non pris en compte dans l’analyse. Ces facteurs sont
divers : liés à la vue, à l’accessibilité à certaines aménités (culturelles, du type musée ou opéra ;
naturelles, du type parc public, forêt communale…), etc. On ne cherche pas à les préciser, mais à
mesurer la part du prix non expliquée par l’estimation hédonique.
Considérer que l’écart entre le prix estimé et le prix effectivement constaté représente la plus- ou
moins-value liée à la localisation du bien repose sur les hypothèses suivantes :

L’homogénéité des préférences des agents : on suppose, comme c’est le cas en théorie
économique et dans la méthode hédonique, que les agents ont la même structure de
préférences : on exclut ainsi un certain nombre de déviations par rapport au phénomène
moyen observé, par exemple l’individu passionné de surf prêt à payer plus cher si son
logement est proche de la plage. En fait, on ne suppose pas que les individus sont tous
identiques, mais on raisonne « comme si » (as if) ils l’étaient, en supposant que les déviations
positives et négatives par rapport au comportement moyen tendent, lorsque le nombre
d’observations est suffisamment élevé, à s’annuler (Friedman, 1953).

Les variables intrinsèques sont suffisamment bien renseignées : il est bien sûr illusoire de
vouloir renseigner parfaitement ce type de variables : les « prestations », dans le langage des
agents immobiliers (présence d’un parquet ancien, hauteur sous plafond…), sont trop
nombreuses et, parfois, de type trop qualitatif (subjectif) pour pouvoir les prendre en compte
de manière complète ou même satisfaisante. Néanmoins, PERVAL est, à ce jour, la base la plus
complète sur ce point. On a également une variable décrivant l’état de l’appartement
(nécessité de faire des travaux ou pas), mais elle n’était jamais significative dans les
régressions et a été enlevée.
53
Une fois obtenu, pour chacune des transactions, la plus- ou moins-value liée à la localisation du bien
immobilier, on peut la cartographier. Cependant, la cartographie à l’échelle de la transaction offre peu
d’intérêt : en effet, l’information est tellement fine qu’il est très difficile de dégager une tendance
claire, encore moins de l’expliquer de manière cohérente. Aussi, il est préférable de calculer la
moyenne (ou la médiane) à l’échelle du découpage utilisé pour les régressions, ici les IRIS (si les
variables sont computées à l’échelle communale, il est préférable de calculer la moyenne à cette
échelle). Il est nécessaire de retenir un seuil de représentativité pour ce calcul, ici 10 transactions –
mais ce seuil est laissé à la discrétion de l’économètre. Le résultat est représenté sur les Cartes 6 et 7.
4.2.2.3. Résultats : le Grand Parc au confluent des 2 zones de sur-values de localisation
La cartographie de la plus- ou moins-value immobilière liée à la localisation recoupe bien ce que l’on
sait par ailleurs du marché immobilier bordelais (Cartes 6 à 9). On y détecte les quartiers
traditionnellement valorisés du centre-ville (l’hypercentre, continué en direction de Caudéran et du
Bouscat), mais aussi des quartiers en réhabilitation récente, particulièrement dynamiques ces
dernières années (Saint-Michel, Bacalan, Belcier, Bastide – les quartiers qui forment le fameux « arc de
développement durable » et concentrent la plupart des projets urbanistiques de la Communauté
Urbaine).
Certains quartiers sont aussi caractérisés par des moins-values de localisation : beaucoup de quartiers
périphériques, au-delà de la rocade (particulièrement dominés par de l’habitat individuel), ou encore
la rive droite (Lormont et Cenon).
Ce qui est particulièrement intéressant de noter, c’est la position privilégiée du quartier du Grand
Parc : il se situe au confluent des deux grandes zones de sur-values de localisation (Carte 7). Il se
caractérise donc par une excellente localisation au sein de l’agglomération, particulièrement valorisée
par les acheteurs. Aussi les projets de réhabilitation du quartier, éventuellement d’augmentation de la
densité, prennent tout leur sens. On notera ici tout l’intérêt de la méthode, car les prix réels des
appartements (Cartes 5 et 6) ne montraient pas la même image : grâce à notre méthode, il est
possible d’isoler l’effet « pur » de la localisation, en neutralisant les effets de composition du parc des
quartiers sur le prix.
Afin de contrôler l’effet-taille du prix, on peut calculer également la déviation en pourcentage entre le
prix réellement observé et le prix estimé (Cartes 8 et 9). L’image donnée par ces écarts relatifs est très
comparable à celle que donnent les écarts absolus. On y détecte aussi très clairement la structure
moncentrique de l’agglomération bordelaise, la plus-value relative se réduisant au fur et à mesure que
l’on s’éloigne de l’hypercentre, pour devenir quasi-systématiquement négative dans les zones au-delà
de la rocade.
54
Carte 6. Ecart moyen entre prix réel et prix estimé (en euros)
Source : PERVAL, INSEE
55
Carte 7. Ecart moyen entre prix réel et prix estimé (en euros) – zoom Grand Parc
56
Carte 8. Ecart moyen entre prix réel et prix estimé (en %)
57
Carte 9. Ecart moyen entre prix réel et prix estimé (en %) – zoom hypercentre
58
4.2.3. Annexe
Carte A. Le découpage en IRIS (source : INSEE, 2009)
59
Carte B. Le découpage en IRIS : zoom intra-rocade (source : INSEE, 2009)
60
Tableau A. Résultats détaillés par IRIS, 2000-2010
2000
N° IRIS
Commune
2002
2004
Différence prix
Différence prix
Prix réel (€) Prix estimé (€)
réel - prix
N Prix réel (€) Prix estimé (€)
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
IRIS
16
BASSENS
NORD
NS
NS
NS
1
NS
NS
NS
5
NS
20
BEGLES
LA CASTAGNE - LA FERRADE
NS
NS
NS
2
NS
NS
NS
2
89 084
21
BEGLES
LA RAZE
NS
NS
NS
2
NS
NS
NS
2
NS
NS
NS
22
BEGLES
CENTUJEAN
NS
NS
NS
1
98 588
68
NS
NS
NS
23
BEGLES
SEMBAT
113 925
24
BEGLES
BIRAMBITS
NS
26
BEGLES
MAIRIE BOURG
NS
NS
90 425
81 139
NS
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
NS
86 924
5
2 160
1
NS
NS
NS
28 390 73
NS
3
NS
NS
NS
2
NS
NS
15 777
NS
NS
NS
1
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
0
-828 23
15 869 19
NS
NS
NS
0
1
NS
NS
NS
27
BEGLES
ARGOUS
35
BLANQUEFORT
MAJOLAN
59 502
36
BLANQUEFORT
CENTRE VILLE
100 133
37
BLANQUEFORT
SATURNE
NS
NS
NS
3
NS
40
BORDEAUX
LE LAC 1
NS
NS
NS
0
42
BORDEAUX
BACALAN 1
NS
NS
NS
43
BORDEAUX
BACALAN 2
NS
NS
NS
46
BORDEAUX
CHARTRONS - GRAND-PARC 1
63 790
56 503
47
BORDEAUX
93 287
77 109
48
BORDEAUX
50 299
57 566
50
BORDEAUX
90 512
73 057
51
BORDEAUX
78 789
61 487
52
BORDEAUX
55 020
50 757
53
BORDEAUX
NS
54
BORDEAUX
72 978
62 574
55
BORDEAUX
60 072
55 091
56
BORDEAUX
56 762
58 148
57
BORDEAUX
LA BASTIDE 1
NS
58
BORDEAUX
LA BASTIDE 2
59
BORDEAUX
61
60 330
84 264
NS
129 702
66 255
5 141
29
104 579
92 017
16 742
NS
19
119 782
NS
NS
NS
0
NS
0
7 287 16
16 178 27
NS
-7 267 16
17 454 53
17 302 95
4 263 11
NS
71 396
4
108 759
14
4
17 450
NS
62 035
N
28
0
2
8
94 850
9 729
17
109 691
NS
NS
10 091
NS
10
1
NS
0
NS
NS
NS
NS
NS
127 044
0
18
NS
NS
0
1
10 453
18
91 603
79 377
12 226
28
NS
96 961
NS
30 083
NS
0
2
69 593
59 140
84 955
79 782
5 174
22
150 469
138 297
12 172
81
55 369
60 024
-4 656
10
125 930
110 782
15 148
66
116 739
135 492
-18 753
NS
22
NS
NS
NS
NS
NS
NS
0
7
NS
NS
NS
6
124 425
103 476
20 949
12
NS
NS
5
3
139 986
107 898
32 088
23
152 686
131 896
20 789
10
10 404 36
4 981 42
102 432
72 140
30 292
33
163 365
115 646
47 719
30
66 602
61 667
4 935
38
100 968
91 917
9 052
51
74 209
59 240
14 969
19
100 478
77 234
23 243
20
NS
-1 386 24
NS
1
123 246
96 752
36
153 489
141 263
12 226
60
NS
NS
NS
2
NS
NS
26 494
NS
1
146 544
117 262
39
LA BASTIDE 3
NS
NS
NS
1
NS
NS
NS
6
NS
29 282
NS
BORDEAUX
LA BASTIDE 5
NS
NS
NS
7
NS
NS
NS
5
99 327
86 769
12 557
0
11
62
BORDEAUX
HOTEL DE VILLE -QUINCONCES 1
62 418
48 905
69 798
11 457
44
BORDEAUX
35 007
42 729
64 500
65 990
64
BORDEAUX
68 045
60 535
2 643 52
-3 296 117
7 943 37
81 255
63
65
BORDEAUX
54 673
51 605
66
BORDEAUX
46 751
43 004
67
BORDEAUX
72 870
61 013
NS
13 512 67
-7 722 72
72 012
69 369
50 751
54 046
7 510 49
3 068 49
68 673
60 730
104 401
84 256
-1 490 117
20 145 36
55 488
52 410
3 077
52
82 645
71 261
11 384
64
3 747 27
11 857 30
57 125
53 591
3 534
50
79 101
69 749
9 352
43
84 384
66 732
17 652
45
93 883
74 575
19 307
44
61
2006
N° IRIS
Commune
2008
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
IRIS
2010
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
N
16
BASSENS
NORD
NS
NS
NS
2
NS
NS
NS
2
NS
NS
NS
7
20
BEGLES
LA CASTAGNE - LA FERRADE
NS
NS
NS
4
NS
NS
NS
5
NS
NS
NS
4
21
BEGLES
LA RAZE
NS
NS
NS
5
-4 061 14
NS
NS
NS
4
22
BEGLES
CENTUJEAN
153 544
NS
NS
NS
23
BEGLES
SEMBAT
NS
NS
12 636
NS
146 570
152 901
-6 331
55
24
BEGLES
BIRAMBITS
NS
NS
NS
1
26
BEGLES
MAIRIE BOURG
NS
NS
NS
6
27
BEGLES
ARGOUS
NS
NS
NS
3
35
BLANQUEFORT
MAJOLAN
112 850
36
BLANQUEFORT
CENTRE VILLE
NS
NS
12 859
NS
8
NS
37
BLANQUEFORT
SATURNE
NS
NS
NS
2
NS
40
BORDEAUX
LE LAC 1
NS
NS
NS
84 878
42
BORDEAUX
BACALAN 1
NS
NS
NS
0
1
43
BORDEAUX
BACALAN 2
NS
NS
NS
2
46
BORDEAUX
126 117
106 441
19 676
26
105 690
95 524
47
BORDEAUX
170 125
134 948
35 177
31
173 968
142 930
48
BORDEAUX
158 304
151 643
171 287
169 011
50
BORDEAUX
NS
NS
6 662 119
NS
2
51
BORDEAUX
NS
NS
NS
52
BORDEAUX
53
BORDEAUX
54
BORDEAUX
168 176
126 571
41 604
31
196 475
149 377
55
BORDEAUX
152 136
134 929
17 207
38
147 056
123 002
56
BORDEAUX
150 476
109 626
40 850
20
145 264
108 245
57
BORDEAUX
LA BASTIDE 1
203 776
184 667
92
231 680
216 857
58
BORDEAUX
LA BASTIDE 2
19 109
NS
59
BORDEAUX
LA BASTIDE 3
122 547
154 760
-32 213
42
186 839
172 180
61
BORDEAUX
LA BASTIDE 5
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145 417
7 578
66
149 733
132 181
62
BORDEAUX
101 695
88 614
13 081
55
147 410
117 263
63
BORDEAUX
100 878
90 634
10 244
98
132 844
116 432
64
BORDEAUX
125 616
112 735
12 881
38
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120 372
65
BORDEAUX
129 166
102 301
26 865
57
117 001
94 305
66
BORDEAUX
117 377
101 959
15 418
49
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67
BORDEAUX
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28 710
33
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166 180
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NS
NS
126 566
NS
NS
NS
159 400
26
NS
NS
NS
8
NS
NS
NS
0
2
NS
NS
NS
4
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14
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6 215 18
NS
2
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169 611
-11 550
NS
17
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2 473
13
NS
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NS
6
NS
NS
11
5
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20
9
9
175 245
NS
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NS
NS
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156 568
NS
2
-9 275 73
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NS
NS
122 763
NS
145 422
NS
NS
141 073
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2
4
-3 267
12
NS
NS
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NS
20
NS
9
1
6
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77
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46
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-3 125
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NS
NS
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NS
6
NS
NS
NS
4
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NS
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NS
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NS
NS
NS
NS
NS
6
NS
NS
NS
NS
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41
155 897
125 714
30 183
33
62
2000
68
BORDEAUX
69
BORDEAUX
70
BORDEAUX
2002
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
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73 542
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49 206
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68 190
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13 641
SAINT-SEURIN - FONDAUDEGE 1
41 493
41 746
73 175
66 218
-253 21
6 957
71
BORDEAUX
110 793
73 379
72
BORDEAUX
58 754
61 350
73
BORDEAUX
60 010
58 518
74
BORDEAUX
67 761
60 778
75
BORDEAUX
92 032
75 500
76
BORDEAUX
82 442
64 289
77
BORDEAUX
92 414
80 868
78
BORDEAUX
54 749
52 424
79
BORDEAUX
VILLA PRIMEROSE PARC BOR.-CAUDERAN 1
74 090
69 318
80
BORDEAUX
106 343
79 922
81
BORDEAUX
NS
82
BORDEAUX
79 812
71 838
83
BORDEAUX
50 484
52 858
84
BORDEAUX
72 721
67 716
85
BORDEAUX
LESTONAT - MONSEJOUR 1
80 272
70 314
86
BORDEAUX
72 949
68 023
87
BORDEAUX
64 039
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88
BORDEAUX
83 989
61 755
89
BORDEAUX
64 883
61 341
90
BORDEAUX
NS
91
BORDEAUX
46 309
55 686
92
BORDEAUX
70 583
68 158
93
BORDEAUX
86 341
71 462
94
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 1
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46 037
95
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 2
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61 140
96
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 3
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51 149
97
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 4
56 132
40 501
98
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 5
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35 185
99
BORDEAUX
SAINT-BRUNO - SAINT-VICTOR 1
69 740
62 413
100
BORDEAUX
40 311
101
BORDEAUX
53 534
N° IRIS
Commune
IRIS
NS
NS
2004
N
41
119 417
46
39
88 206
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
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30 693
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13 462
22
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32
31
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20
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120 926
24 778
29
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61 269
-589
22
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93 810
7 625
34
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59 461
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24
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119 960
-985
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33
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42
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32
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42
8
112 781
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16
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-5 077
32
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24
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27
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56 501
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36
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-7 201
32
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102 296
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22
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29
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35
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65
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86
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29
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17
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-5 804
19
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6 945
29
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-2 243
21
NS
NS
8
NS
NS
NS
9
NS
NS
NS
5
-9 377 15
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1 623
24
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18
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-6 801
37
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27
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28
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22
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-28 631
23
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-96 28
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75 175
2 170
33
78 743
82 424
-3 681
53
63
2006
68
BORDEAUX
69
BORDEAUX
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
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141 620
43 766
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18 091
70
BORDEAUX
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111 835
10 820
2010
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
31
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129 381
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71
BORDEAUX
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27
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BORDEAUX
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BORDEAUX
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BORDEAUX
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75
BORDEAUX
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3 245
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76
BORDEAUX
115 733
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BORDEAUX
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BORDEAUX
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25
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BORDEAUX
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30
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BORDEAUX
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35
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BORDEAUX
164 239
168 904
-4 665
10
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82
BORDEAUX
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150 159
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19
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83
BORDEAUX
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141 611
-10 729
24
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84
BORDEAUX
147 654
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18
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BORDEAUX
139 251
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86
BORDEAUX
124 264
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-6 454
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87
BORDEAUX
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126 351
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38
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BORDEAUX
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149 630
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89
BORDEAUX
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24
139 500
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90
BORDEAUX
143 543
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-20 383
24
91
BORDEAUX
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3 815
13
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92
BORDEAUX
158 744
162 972
-4 228
43
171 881
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93
BORDEAUX
153 659
144 339
9 320
22
131 037
135 852
94
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 1
71 767
70 044
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12
104 108
85 462
95
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 2
107 533
116 236
-8 704
27
123 271
125 757
96
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 3
125 982
143 175
-17 193
18
118 100
114 183
97
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 4
110 889
97 152
13 738
19
126 760
115 809
98
BORDEAUX
SAINT-AUGUSTIN 5
136 715
134 498
2 217
17
177 038
161 503
99
BORDEAUX
99 986
109 662
-9 676
23
100
BORDEAUX
162 788
171 123
-8 335
34
161 668
152 760
101
BORDEAUX
111 925
116 730
-4 805
44
137 477
131 254
N° IRIS
Commune
2008
IRIS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
N
43
22
17
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-8 510 18
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153 561
12 674
22
151 842
157 251
-5 408
36
24 865 19
17 515 25
157 387
136 484
20 903
26
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4
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16
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26
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15
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32
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20
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11
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11 519
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-22 896
NS
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121 823
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19
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15
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30
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9
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116 429
1 791
15
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184 223
-16 504
19
164 757
158 115
6 643
80
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
8
9
64
2000
N° IRIS
Commune
2002
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
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-431
NS
NS
NS
8
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50 493
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IRIS
2004
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
80 600
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N
51
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39
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13
102
BORDEAUX
103
BORDEAUX
104
BORDEAUX
105
BORDEAUX
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29 912
106
BORDEAUX
51 164
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107
BORDEAUX
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33 991
108
BORDEAUX
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109
BORDEAUX
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110
BORDEAUX
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BORDEAUX
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112
BORDEAUX
NS
113
BORDEAUX
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114
BORDEAUX
NANSOUTY 2
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115
BORDEAUX
NANSOUTY 3
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116
BORDEAUX
NANSOUTY 4
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34 796
117
BORDEAUX
NANSOUTY 5
32 154
35 715
118
BORDEAUX
NANSOUTY 6
NS
119
BORDEAUX
NANSOUTY 7
NS
120
BORDEAUX
NANSOUTY 8
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48 027
121
BORDEAUX
NANSOUTY 9
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35 828
122
BORDEAUX
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NS
NS
NS
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NS
NS
NS
4
NS
NS
NS
1
123
BORDEAUX
GARE SAINT-JEAN 2
NS
NS
NS
2
NS
NS
NS
3
NS
NS
NS
5
124
BORDEAUX
GARE SAINT-JEAN 3
NS
NS
NS
NS
NS
NS
3
NS
NS
NS
125
BORDEAUX
GARE SAINT-JEAN 4
NS
NS
NS
0
4
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75 303
-6 526
25
126
BORDEAUX
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NS
NS
NS
5
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48 618
-517
10
59 297
127
BOUSCAT (LE )
JEAN MOULIN
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62 472
92 295
92 219
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24
156 019
128
BOUSCAT (LE )
CENTRE - ERMITAGE
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6
125 775
129
BOUSCAT (LE )
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53 003
130
BOUSCAT (LE )
AUSONE - LES ECUS
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62 368
131
BOUSCAT (LE )
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55 004
132
BOUSCAT (LE )
MARCEAU - TIVOLI
104 158
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133
BOUSCAT (LE )
BARRIERE DU MEDOC
132 577
90 004
134
BOUSCAT (LE )
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135
BOUSCAT (LE )
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136
BRUGES
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-878
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1 402
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55 510
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45
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44
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36
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NS
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NS
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NS
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NS
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NS
NS
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NS
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NS
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3
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17
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10
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NS
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20
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NS
NS
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NS
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NS
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NS
NS
NS
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NS
NS
NS
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NS
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NS
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NS
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NS
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NS
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94 795
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2006
102
BORDEAUX
103
BORDEAUX
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BORDEAUX
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2010
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
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15
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96 609
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105
BORDEAUX
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BORDEAUX
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BORDEAUX
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BORDEAUX
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BORDEAUX
NS
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BORDEAUX
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BORDEAUX
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BORDEAUX
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BORDEAUX
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BORDEAUX
NANSOUTY 2
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-9 923
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88 870
115
BORDEAUX
NANSOUTY 3
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20
93 659
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116
BORDEAUX
NANSOUTY 4
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53
84 837
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117
BORDEAUX
NANSOUTY 5
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15
NS
118
BORDEAUX
NANSOUTY 6
NS
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NS
119
BORDEAUX
NANSOUTY 7
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120
BORDEAUX
NANSOUTY 8
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121
BORDEAUX
NANSOUTY 9
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BORDEAUX
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123
BORDEAUX
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NS
NS
NS
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NS
NS
NS
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NS
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BORDEAUX
GARE SAINT-JEAN 3
NS
NS
NS
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NS
NS
NS
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NS
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BORDEAUX
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126
BORDEAUX
GARE SAINT-JEAN 5
127
BOUSCAT (LE )
JEAN MOULIN
128
BOUSCAT (LE )
CENTRE - ERMITAGE
129
BOUSCAT (LE )
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130
BOUSCAT (LE )
AUSONE - LES ECUS
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157 288
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131
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120 108
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25
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BOUSCAT (LE )
BARRIERE DU MEDOC
NS
NS
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NS
134
BOUSCAT (LE )
CHENERAIE - LAVIGNE
NS
NS
135
BOUSCAT (LE )
HIPPODROME - LAFON - FELINE
NS
NS
136
BRUGES
TOUR DE GASSIES - TREULON
N° IRIS
Commune
2008
IRIS
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NS
NS
NS
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125 441
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NS
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NS
NS
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NS
NS
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NS
NS
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NS
NS
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14
77 421
120 573
NS
33
101 792
15
138 391
35
7
-1 770
NS
N
17 131 21
193 470
198 389
5
1
-4 919
43
66
2000
N° IRIS
Commune
2002
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
CENTRE VILLE
56 819
61 450
68 459
72 322
-4 631 24
-3 863
LA MARIANNE - SAINTE GERMAINE
NS
NS
NS
6
NS
NS
NS
IRIS
2004
N
28
125 788
60
6
138 477
110 923
137
BRUGES
138
BRUGES
139
BRUGES
CIMETIERE NORD - PETIT BRUGES
NS
NS
NS
140
BRUGES
VILLABOIS - LA HUTTE
NS
NS
NS
146
CENON
PALMER 1
65 189
55 891
148
CENON
CAVAILLES - CAMPARIAN
63 637
77 757
150
CENON
SARAILLERE - RONCEVAL - SEIGLIERE
46 878
51 501
151
CENON
GRAND PAVOIS - CIMETIERE ST PAUL
NS
NS
-4 623 10
NS
8
153
CENON
BAS CENON - COURS VICTOR HUGO - GAMBETTA
NS
NS
NS
1
90 831
154
CENON
BAS CENON - COURS VERDUN - TESTAUD
NS
NS
NS
4
NS
NS
22 453
NS
155
CESTAS
GAZINET NORD
NS
NS
NS
NS
NS
CESTAS
BOURG - CROIX D'HINS
0
6 952 23
NS
158
NS
NS
165
EYSINES
CANTINOLLE
NS
NS
166
EYSINES
BOURG
0
9 522 31
167
EYSINES
LA LESQUE
NS
NS
NS
0
168
EYSINES
VIGEAN
NS
NS
NS
170
EYSINES
GRAND LOUIS
NS
NS
NS
0
4
171
EYSINES
MIGRON
67 400
172
FLOIRAC
LA SOUYS
NS
175
FLOIRAC
COTEAUX
NS
180
GRADIGNAN
SAINT GERY
181
GRADIGNAN
MALARTIC
NS
183
GRADIGNAN
LOUSTALOT
NS
184
GRADIGNAN
MOULINEAU
NS
NS
7
NS
GRADIGNAN
LE BRANDIER
NS
NS
23 783 11
NS
5
NS
185
NS
NS
NS
7
68 752
186
GRADIGNAN
ORNON
NS
NS
NS
187
GRADIGNAN
NAUDET
31 521
85 845
NS
86 753
63 842
101 504
24 884
4
NS
NS
NS
6
0
9 298 55
-14 120 19
NS
NS
NS
8 733
0
55
-2 238
10
78 893
NS
77 230
63 071
79 958
NS
57 898
NS
71 225
NS
NS
60 136
NS
4
119 529
10 925
NS
21
-6 194
10
NS
67 262
4
5
NS
NS
0
1
0
3
NS
NS
NS
0
NS
NS
NS
NS
NS
NS
2
NS
NS
NS
0
7
NS
NS
NS
2
77 831
NS
NS
NS
5
NS
NS
-20 378
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
0
5
NS
NS
NS
0
3
NS
NS
NS
5
12
NS
NS
NS
7
3
NS
NS
NS
2
2
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
3 819 27
NS
5
NS
NS
NS
61 198
32 162
25
NS
NS
29 702
61 068
-11 773
NS
NS
77 721
NS
78 159
NS
NS
9
130 453
16
NS
NS
15 884
NS
60 023
66 387
27
13 587
NS
1
4 329 11
NS
6
9
NS
97 336
14
91 084
68 378
3
NS
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
128 004
-2 216
136 142
2 336
89 837
75 200
81 860
NS
7 976
15
4 882
15
NS
56 315
7
99 337
NS
90 779
98 209
93 801
NS
79 350
NS
9
5 536
18
11 429
NS
10
-3 777
13
NS
72 529
4
2
89 570
82 760
6 810
21
NS
48 829
46 721
2 108
22
74 766
72 782
1 985
11
33 634
43 857
-10 224
38
54 984
63 313
-8 329
45
113 284
97 291
13
85 279
88 961
-3 682
12
131 446
-15 186
0
20
123 148
GRADIGNAN
BRANNES
194
HAILLAN (LE )
BARAILLOT
NS
NS
NS
0
195
HAILLAN (LE )
BECHADE
NS
NS
NS
NS
NS
196
HAILLAN (LE )
MIOTTE
NS
NS
NS
0
1
15 993
NS
NS
NS
202
LEOGNAN
CENTRE
NS
NS
NS
2
NS
205
LEOGNAN
SUD
NS
NS
NS
0
NS
215
LORMONT
CITE CARRIET 1
NS
NS
NS
216
LORMONT
CITE CARRIET 2 - LA CROIX ROUGE
NS
NS
NS
0
1
NS
NS
NS
9
1 819 17
-7 278 35
188
NS
14
6
NS
NS
0
4
116 260
NS
NS
0
105 816
NS
NS
NS
NS
-17 332
NS
NS
NS
NS
0
5
NS
NS
NS
0
2
NS
NS
NS
0
NS
NS
NS
0
14
67
2006
N° IRIS
Commune
2008
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
CENTRE VILLE
125 607
132 369
-6 762
LA MARIANNE - SAINTE GERMAINE
NS
NS
NS
IRIS
2010
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
14
154 191
156 791
115 426
134 338
-2 600 19
-18 912
8
203 562
201 390
NS
NS
NS
2 172 17
137
BRUGES
138
BRUGES
139
BRUGES
CIMETIERE NORD - PETIT BRUGES
157 972
175 857
-17 884
78
140
BRUGES
VILLABOIS - LA HUTTE
164 048
175 665
-11 617
37
NS
NS
146
CENON
PALMER 1
90 426
100 138
-9 712
21
98 333
103 198
148
CENON
CAVAILLES - CAMPARIAN
NS
NS
NS
9
NS
150
CENON
SARAILLERE - RONCEVAL - SEIGLIERE
100 360
10
151
CENON
GRAND PAVOIS - CIMETIERE ST PAUL
NS
NS
10 340
NS
153
CENON
BAS CENON - COURS VICTOR HUGO - GAMBETTA
NS
NS
154
CENON
BAS CENON - COURS VERDUN - TESTAUD
NS
155
CESTAS
GAZINET NORD
158
CESTAS
BOURG - CROIX D'HINS
165
EYSINES
CANTINOLLE
107 235
166
EYSINES
BOURG
144 758
167
EYSINES
LA LESQUE
NS
NS
NS
168
EYSINES
VIGEAN
NS
NS
170
EYSINES
GRAND LOUIS
NS
NS
171
EYSINES
MIGRON
NS
172
FLOIRAC
LA SOUYS
NS
175
FLOIRAC
COTEAUX
114 810
146 034
180
GRADIGNAN
SAINT GERY
139 165
133 569
181
GRADIGNAN
MALARTIC
183
GRADIGNAN
LOUSTALOT
143 977
132 307
11 670
13
184
GRADIGNAN
MOULINEAU
167 317
144 152
13
185
GRADIGNAN
LE BRANDIER
NS
NS
23 165
NS
186
GRADIGNAN
ORNON
NS
NS
NS
187
GRADIGNAN
NAUDET
99 712
89 489
188
GRADIGNAN
BRANNES
62 694
73 980
194
HAILLAN (LE )
BARAILLOT
NS
195
HAILLAN (LE )
BECHADE
NS
196
HAILLAN (LE )
MIOTTE
202
LEOGNAN
205
LEOGNAN
215
216
4
184 096
194 362
-10 266
77
184 260
191 701
-7 441
18
95 389
101 012
-5 623
28
NS
-4 865 21
NS
7
NS
NS
NS
8
NS
NS
NS
5
NS
NS
NS
5
9
NS
NS
NS
6
NS
NS
NS
8
NS
4
NS
NS
NS
NS
NS
NS
2
NS
NS
1
NS
NS
NS
0
2
NS
NS
NS
NS
NS
NS
137 633
149 816
180 392
NS
-36 323
NS
15
NS
-12 183 13
NS
1
144 069
NS
0
3
-37 469
19
149 883
160 696
159 808
156 050
3 758
32
-6 894
33
143 900
146 654
-10 813 53
-2 754 14
162 145
168 161
-6 016
20
155 790
167 382
-11 592 61
NS
2
160 130
166 169
NS
0
4
NS
7
163 463
142 347
174 842
167 861
6 981
28
NS
NS
8
185 727
186 612
21 116 66
-885 26
162 935
168 391
-5 455
59
NS
NS
3
169 687
158 270
181 629
184 468
-2 838
12
-31 224
14
136 566
140 472
11 416 43
-3 906 17
121 705
138 219
-16 514
23
5 596
18
157 943
144 795
13 148 14
NS
4
151 182
163 602
22
NS
144 704
151 652
NS
NS
6
NS
NS
NS
131 664
NS
185 340
19
-9 265 26
NS
2
110 700
176 075
N
NS
NS
NS
129 528
NS
2 135 11
NS
8
7
154 988
168 882
3
154 538
162 026
10 223
14
104 540
101 572
36
71 860
77 613
NS
-11 286
NS
9
163 284
NS
NS
NS
NS
NS
0
5
CENTRE
NS
NS
NS
2
NS
NS
NS
0
SUD
NS
NS
NS
NS
NS
NS
LORMONT
CITE CARRIET 1
NS
NS
NS
0
2
NS
NS
NS
0
6
LORMONT
CITE CARRIET 2 - LA CROIX ROUGE
10
NS
NS
NS
4
121 667
124 901
-3 234
NS
169 491
183 519
NS
-13 895 23
-7 488 20
2 968 10
-5 753 32
NS
NS
NS
NS
4
5
-6 039 101
NS
5
NS
NS
-12 421
NS
NS
NS
NS
2
8
177 675
169 681
7 994
24
185 086
170 296
14 790
51
121 750
128 220
-6 470
12
NS
NS
NS
9
67 796
74 220
-6 424
27
-20 234 20
NS
2
168 403
174 474
-6 071
37
152 296
156 445
-4 149
18
-6 122 43
169 995
181 655
175 614
NS
170 567
NS
188 272
-11 660 101
NS
1
NS
NS
-17 705
NS
NS
NS
NS
12
2
0
68
2000
N° IRIS
Commune
2002
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
LE BOURG - LE VIEUX BOURG
NS
NS
NS
7
NS
NS
NS
IRIS
217
LORMONT
218
LORMONT
GENICART 3
222
LORMONT
LISSANDRE
42 130
57 008
223
LORMONT
ZUP
45 854
53 442
224
LORMONT
Z.I. QUATRE PAVILLONS - LA GARDETTE
227
MERIGNAC
CENTRE-VILLE 1
53 232
228
MERIGNAC
CENTRE-VILLE 2
NS
229
MERIGNAC
CENTRE-VILLE 3
53 745
54 755
230
MERIGNAC
CENTRE-VILLE 4
82 639
76 990
231
MERIGNAC
CAPEYRON 1
56 187
62 545
232
MERIGNAC
CAPEYRON 2
48 465
53 682
233
MERIGNAC
CAPEYRON 3
80 699
77 728
234
MERIGNAC
ARLAC 1
NS
235
MERIGNAC
ARLAC 2
52 061
237
MERIGNAC
ZONE COMMERCIALE - CHEMIN LONG
NS
238
MERIGNAC
LE JARD
NS
239
MERIGNAC
BOURRAN
240
MERIGNAC
PIQUEY
NS
241
MERIGNAC
EYQUEMS
NS
242
MERIGNAC
LES PINS
243
MERIGNAC
LA FORET
NS
245
MERIGNAC
LA GLACIERE
NS
246
MERIGNAC
BOURDILLOT
48 038
47 651
247
MERIGNAC
LE BURCK
22 329
43 819
248
MERIGNAC
BEUTRE
NS
NS
NS
0
NS
251
MERIGNAC
BEAUDESERT
NS
NS
NS
0
252
MERIGNAC
Z.I DU PHARE
NS
NS
NS
254
PAREMPUYRE
CENTRE
NS
NS
NS
255
PAREMPUYRE
EST
NS
NS
NS
260
PESSAC
MADRAN
NS
NS
261
PESSAC
NOES
NS
NS
262
PESSAC
BELLEGRAVE
263
PESSAC
LE BOURG
NS
264
PESSAC
LES ECHOPPES
265
PESSAC
LE MONTEIL
NS
NS
67 593
86 166
42 495
NS
NS
51 566
NS
NS
49 576
NS
2004
8
NS
N
9
7
56 575
59 421
-2 846
19
72 859
78 227
-5 368
18
-14 878 17
-7 588 27
48 592
64 205
-15 613
22
79 654
90 053
-10 399
19
55 974
59 019
-3 045
14
78 367
86 050
-7 683
15
NS
1 433
0
55
2 886
0
47
3
NS
NS
0
1 665 51
NS
9
NS
69 963
NS
NS
NS
68 530
NS
NS
87 472
NS
NS
84 586
NS
NS
7
-1 010 11
5 648 56
64 392
67 136
-2 743
12
88 213
82 981
5 232
14
76 081
80 421
-4 340
14
119 150
122 767
-3 617
28
-6 358 58
-5 217 11
63 147
72 022
-8 875
59
91 036
100 014
-8 978
72
60 026
66 243
-6 217
17
79 684
89 981
-10 297
38
2 971 30
NS
7
82 671
84 157
-1 486
17
112 128
117 570
-5 442
17
-6 432
38
-6 390
18
-2 605
27
1 010
14
11 419
15
NS
4
NS
NS
8
74 448
NS
NS
2 125 32
7
NS
NS
NS
6
NS
NS
NS
9
NS
NS
NS
6
98 577
NS
NS
NS
9 315 14
9
NS
NS
NS
NS
76 851
NS
17 005
NS
42
8 586
10
-1 529
28
NS
NS
67 975
59 321
NS
NS
65 468
76 326
NS
2 485 38
NS
1
54 856
NS
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
NS
65 862
69 504
83 977
80 956
3
90 652
387 28
-21 490 46
68 542
37 436
3
1
72 997
NS
93 075
83 635
NS
NS
NS
79 430
NS
NS
99 465
86 239
NS
3
NS
97 567
NS
7
4
NS
2
3 021
10
109 974
98 555
83 880
6 771
47
116 638
114 059
2 579
21
70 105
-1 562
35
84 049
87 927
-3 878
59
49 539
28
57 021
68 926
-11 906
NS
38
NS
-12 103
NS
NS
NS
14
0
NS
0
NS
NS
0
4
NS
7
0
NS
NS
0
97 901
NS
NS
0
NS
NS
38 270
NS
NS
NS
0
NS
NS
NS
0
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
0
9
NS
NS
NS
0
3
NS
NS
NS
5
NS
NS
NS
5
21
NS
NS
NS
NS
-12 361 10
NS
4
55 420
62 852
NS
NS
NS
NS
NS
NS
4
NS
NS
NS
NS
NS
NS
4
92 560
91 290
-7 432
1 271
9
68 147
3
NS
23
76 122
NS
59 632
80 600
NS
85 573
6
0
8
-12 453
NS
18
-9 452
12
3
69
2006
N° IRIS
Commune
2008
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
LE BOURG - LE VIEUX BOURG
106 595
119 230
-12 635
GENICART 3
122 469
115 360
7 109
IRIS
2010
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
10
NS
NS
NS
5
NS
NS
NS
N
16
-20 308
NS
10
217
LORMONT
218
LORMONT
222
LORMONT
LISSANDRE
114 910
142 182
-27 273
18
223
LORMONT
ZUP
132 603
134 774
-2 172
49
224
LORMONT
Z.I. QUATRE PAVILLONS - LA GARDETTE
227
MERIGNAC
CENTRE-VILLE 1
914
0
36
228
MERIGNAC
CENTRE-VILLE 2
229
MERIGNAC
CENTRE-VILLE 3
112 482
109 832
2 650
0
13
230
MERIGNAC
CENTRE-VILLE 4
158 636
136 821
21 816
11
231
MERIGNAC
CAPEYRON 1
125 075
130 944
-5 869
79
130 522
144 135
232
MERIGNAC
CAPEYRON 2
120 097
121 756
-1 659
31
118 068
126 906
233
MERIGNAC
CAPEYRON 3
149 231
144 080
5 151
13
170 625
185 806
234
MERIGNAC
ARLAC 1
146 073
142 341
3 732
11
148 041
156 365
235
MERIGNAC
ARLAC 2
96 572
107 773
37
143 775
146 300
237
MERIGNAC
ZONE COMMERCIALE - CHEMIN LONG
NS
NS
-11 201
NS
1
NS
238
MERIGNAC
LE JARD
115 256
121 930
-6 674
14
NS
239
MERIGNAC
BOURRAN
118 945
119 238
-292
32
240
MERIGNAC
PIQUEY
168 141
175 468
-7 327
50
241
MERIGNAC
EYQUEMS
118 364
127 167
-8 804
11
242
MERIGNAC
LES PINS
NS
NS
NS
2
243
MERIGNAC
LA FORET
NS
NS
NS
5
134 186
139 149
245
MERIGNAC
LA GLACIERE
95 834
114 132
-18 298
19
129 547
138 217
246
MERIGNAC
BOURDILLOT
102 584
107 639
-5 056
44
114 619
111 962
247
MERIGNAC
LE BURCK
69 731
88 010
26
75 822
100 503
248
MERIGNAC
BEUTRE
-18 280
NS
NS
NS
251
MERIGNAC
BEAUDESERT
34
252
MERIGNAC
Z.I DU PHARE
254
PAREMPUYRE
CENTRE
255
PAREMPUYRE
EST
260
PESSAC
MADRAN
261
PESSAC
262
PESSAC
263
PESSAC
LE BOURG
264
PESSAC
LES ECHOPPES
265
PESSAC
LE MONTEIL
NS
114 817
NS
NS
143 923
NS
NS
113 903
NS
NS
124 391
NS
1
NS
NS
19 532
NS
NS
NS
NS
164 180
-35 440
NS
17
128 740
0
1
131 323
NS
NS
NS
117 271
125 946
-8 675
14
1
154 881
171 350
-16 470
40
2 722 35
125 651
124 065
1 586
55
NS
NS
116 921
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
128 929
NS
166 526
NS
115 744
127 905
-9 344
20
NS
9
171 185
160 533
10 652
24
131 385
139 714
-8 329
65
166 820
166 084
736
26
-15 181 20
-8 324 14
152 724
158 005
-5 281
33
116 625
124 527
-7 902
29
125 419
127 200
-1 780
54
NS
-2 524 85
NS
4
NS
NS
8
137 500
156 077
-18 577
12
129 301
2 517
20
NS
2 294 18
4
131 818
NS
166 055
169 248
-3 193
67
171 521
-4 994 19
NS
7
119 873
134 541
-14 668
14
179 956
166 378
13 578
14
-4 963 13
-8 670 15
136 952
131 698
5 254
11
112 000
126 734
-14 734
14
2 657 37
-24 681 23
109 521
116 923
-7 402
29
125 783
133 810
-8 027
41
143 647
152 869
-9 222
32
21 080
17
-3 498
16
-18 936
26
126 635
NS
89 091
NS
3
NS
NS
NS
163 283
97 088
105 146
-8 058
13
139 342
130 620
109 798
-4 766
16
153 354
160 846
86 370
98 356
-11 986
NS
13
108 875
128 254
-13 898
21
162 336
3
118 561
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
0
5
26 652 19
NS
4
145 729
NS
6
-13 614 42
-8 839 19
105 033
149 352
-1 938 14
9
NS
NOES
135 453
115 908
NS
BELLEGRAVE
3
95 600
133 260
NS
NS
4
NS
119 643
3
NS
NS
NS
NS
7
NS
NS
NS
175 517
NS
NS
NS
NS
3
NS
3
119 908
0
-17 554 97
NS
2
159 814
137 992
156 928
8 722 14
-7 492 16
-19 379 12
137 569
136 945
624
23
101 741
122 149
-20 408
12
156 597
156 579
18
24
NS
NS
98 827
NS
163 312
NS
NS
1
4
NS
NS
NS
3
-13 180 57
NS
NS
NS
8
70
2000
266
PESSAC
268
PESSAC
2002
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
L'ALOUETTE
NS
NS
NS
1
129 035
103 781
25 254
CAP DE BOS
NS
NS
NS
6
NS
NS
NS
270
PESSAC
CAMPONAC
271
PESSAC
SARDINE
31 967
272
PESSAC
CANDAU
NS
273
PESSAC
FAC SCIENCES-DROIT
274
PESSAC
FAC LETTRES
275
PESSAC
CHATAIGNERAIE
277
PESSAC
SAIGE SUD
278
N° IRIS
Commune
IRIS
68 719
39 536
39 790
NS
35 012
56 596
42 869
NS
41 142
55 580
NS
12 123 26
-10 903 16
NS
1
-1 605 19
-15 790 17
NS
41 550
86 481
66 840
NS
36 856
NS
63 327
50 312
NS
10
NS
NS
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
NS
6
NS
NS
NS
41
-1 293
17
NS
NS
19 638
NS
2
NS
NS
NS
-13 456
NS
15
NS
NS
NS
NS
6
108 596
71 303
4
92 411
70 585
21 825
10
NS
-6 537 15
46 021
54 811
-8 790
15
60 870
88 958
84 852
NS
N
1
8
23 155
68 132
NS
2004
18
8
0
8
-13 549
NS
14
-7 187
22
68 057
5
PESSAC
SAIGE NORD
NS
NS
NS
0
NS
NS
NS
0
NS
NS
NS
291 SAINT-MEDARD-EN-JALLES
HASTIGNAN
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
0
2
CENTRE VILLE 2
NS
NS
NS
NS
NS
NS
0
8
NS
0
8
NS
NS
NS
9
CORBIAC 2
NS
NS
NS
0
NS
NS
NS
NS
NS
NS
ISSAC - CERILLAN
NS
NS
NS
0
NS
NS
NS
0
4
NS
NS
NS
0
2
NS
NS
NS
0
13 549 54
-3 590 45
NS
NS
NS
0
48
NS
NS
NS
2 028
-3 168
48
304
TAILLAN-MEDOC (LE )
SUD EST
305
TALENCE
POSTE - MAIRIE
306
TALENCE
LA FAUVETTE
307
TALENCE
COMBATTANTS - BIJOU
308
TALENCE
MEDOQUINE - HAUT BRION
309
TALENCE
CAUDERES
NS
310
TALENCE
EMILE ZOLA
NS
311
TALENCE
SAINT GENES
48 751
47 153
312
TALENCE
PEYLANNE - LEYSOTTE
55 477
53 005
313
TALENCE
PLUME - LA BOULE
33 995
35 555
314
TALENCE
MEGRET
36 840
40 774
315
TALENCE
LYCEE
316
TALENCE
THOUARS 2
52 918
49 926
317
TALENCE
THOUARS 1
49 077
47 956
327
VILLENAVE-D'ORNON
CROIX DE LEYSOTTE-CHANTELOISEAU-ST BRIS
NS
VILLENAVE-D'ORNON
PETIT CHAMBERY-BROWN
NS
NS
NS
625 10
1
NS
328
NS
NS
329
VILLENAVE-D'ORNON
CHAMBERY
NS
NS
NS
2
NS
NS
331
VILLENAVE-D'ORNON
SAINT MARTIN-CANTELOUP-BOURLEAUX
332
VILLENAVE-D'ORNON CLEMENCEAU-PONTAC-SALLEGOURDE-PONT LANG.
NS
NS
-14 706 13
NS
1
NS
NS
-13 083
NS
333
VILLENAVE-D'ORNON
HOURCADE-GENESTE-LE BOURG-COURREJEAN
NS
NS
NS
NS
NS
NS
334
VILLENAVE-D'ORNON
LA MONNAIE-LA TAILLE
NS
NS
NS
0
3
NS
NS
335
VILLENAVE-D'ORNON
LA HE-BARRET-SOORS
NS
NS
NS
3
NS
NS
336
VILLENAVE-D'ORNON
BAUGE-SARCIGNAN-VERSEIN
73 873
48 260
NS
54 973
NS
59 193
30 604
32 822
60 324
51 850
NS
48 100
NS
3
61 330
57 847
NS
65 368
NS
6 873 13
NS
8
NS
NS
NS
NS
NS
45 683
81 687
61 015
NS
53 919
50 492
50 517
53 754
-1 560 34
-3 934 13
47 064
26 930
7
-12 861 22
NS
NS
1
11 448
24
-4 192
36
85 878
NS
1 598 14
2 472 30
2 992 20
1 121 20
58 568
45 310
6
59 302
NS
6
86 065
71 718
NS
124 304
71 766
NS
75 363
10 702
0
34
-5 720
51
12 357
92
-9 509
18
3 285
16
77 438
NS
111 947
NS
81 276
NS
3
NS
5
-25
14
50 927
47 642
54 586
-832
26
87 868
87 273
595
32
49 451
-2 387
36
83 493
79 537
3 956
31
29 091
-2 162
10
46 837
44 616
2 221
12
NS
NS
4
NS
NS
NS
NS
NS
3
64 066
56 371
7 695
10
NS
49 699
51 368
-1 669
30
66 254
NS
9
128 105
NS
0
NS
NS
NS
NS
0
13
NS
NS
NS
0
7
NS
NS
NS
9
0
NS
NS
NS
NS
NS
NS
0
2
NS
0
1
NS
NS
NS
2
NS
4
NS
NS
NS
51 317
33 890
64 400
51 478
-17 589
13
66 121
63 931
120 511
71 554
9
2 324
31
7 594
17
6
-5 433
19
71
2006
2008
266
PESSAC
Différence prix
réel - prix
estimé (€)
L'ALOUETTE
NS
NS
NS
268
PESSAC
CAP DE BOS
270
PESSAC
CAMPONAC
271
PESSAC
SARDINE
272
PESSAC
CANDAU
273
PESSAC
FAC SCIENCES-DROIT
NS
274
PESSAC
FAC LETTRES
275
PESSAC
CHATAIGNERAIE
277
PESSAC
SAIGE SUD
278
PESSAC
SAIGE NORD
N° IRIS
Commune
IRIS
NS
141 651
NS
NS
2010
Différence prix
Différence prix
réel - prix
réel - prix
estimé (€)
estimé (€)
1
174 523
192 321
171 162
184 367
-17 797 10
-13 205
6
NS
NS
NS
1
NS
NS
NS
6
20 435
18
94 051
104 067
17
NS
NS
NS
NS
-10 016
NS
29 582 13
NS
6
4
NS
NS
NS
3
NS
NS
8
NS
NS
NS
5
11
NS
NS
NS
9
NS
NS
NS
6
6
NS
NS
NS
4
NS
NS
NS
4
NS
NS
NS
NS
91 264
121 579
NS
-4 088
NS
95 142
-3 878
NS
NS
NS
NS
NS
NS
HASTIGNAN
CENTRE VILLE 2
162 057
CORBIAC 2
138 931
ISSAC - CERILLAN
16
0
5
164 236
-2 179
20
167 085
94 100
131 055
17
121 216
117 491
160 637
N
NS
NS
9 062 10
NS
2
NS
NS
NS
177 980
NS
-28 154
NS
28
NS
0
159 439
NS
NS
NS
NS
10 405
0
45
145 973
-5 753
65
178 319
NS
154 687
304
TAILLAN-MEDOC (LE )
SUD EST
305
TALENCE
POSTE - MAIRIE
306
TALENCE
LA FAUVETTE
307
TALENCE
COMBATTANTS - BIJOU
308
TALENCE
MEDOQUINE - HAUT BRION
86 725
82 058
4 667
29
91 084
93 363
309
TALENCE
CAUDERES
115 583
101 175
14 408
16
88 445
89 530
310
TALENCE
EMILE ZOLA
67 501
78 937
-11 436
13
NS
311
TALENCE
SAINT GENES
101 086
93 350
7 736
15
99 708
89 783
312
TALENCE
PEYLANNE - LEYSOTTE
121 173
114 206
6 967
26
107 472
106 535
313
TALENCE
PLUME - LA BOULE
108 831
106 879
1 952
26
108 216
110 342
314
TALENCE
MEGRET
60 590
59 645
945
10
103 341
90 733
315
TALENCE
LYCEE
NS
NS
NS
316
TALENCE
THOUARS 2
NS
NS
NS
317
TALENCE
THOUARS 1
93 952
327
VILLENAVE-D'ORNON
CROIX DE LEYSOTTE-CHANTELOISEAU-ST BRIS
NS
NS
328
VILLENAVE-D'ORNON
PETIT CHAMBERY-BROWN
NS
NS
329
VILLENAVE-D'ORNON
CHAMBERY
141 765
145 999
-4 234
331
VILLENAVE-D'ORNON
SAINT MARTIN-CANTELOUP-BOURLEAUX
110 600
124 551
332
VILLENAVE-D'ORNON CLEMENCEAU-PONTAC-SALLEGOURDE-PONT LANG.
NS
NS
-13 951
NS
333
VILLENAVE-D'ORNON
HOURCADE-GENESTE-LE BOURG-COURREJEAN
NS
NS
NS
334
VILLENAVE-D'ORNON
LA MONNAIE-LA TAILLE
NS
NS
NS
335
VILLENAVE-D'ORNON
LA HE-BARRET-SOORS
108 880
116 831
336
VILLENAVE-D'ORNON
BAUGE-SARCIGNAN-VERSEIN
84 436
92 581
104 386
93 981
99 605
105 357
NS
NS
NS
6
5
NS
85 038
94 946
NS
NS
NS
NS
9
109 133
88 793
23
100 457
89 943
NS
5
195 761
191 533
NS
0
10
159 045
161 491
87 166
6 786
10
1
25 207
16
92 192
111 218
-19 026
18
78 241
79 257
-1 017
16
119 950
115 583
4 367
37
77 454
NS
202 468
0
4 752 24
NS
9
175 235
NS
98 608
NS
88 562
-338 62
144 210
NS
3
113 769
NS
NS
NS
179 113
NS
12
23 355
NS
39
-2 569
28
177 803
NS
NS
2
1
9
128 597
126 884
1 713
52
100 220
108 442
-8 221
35
7
96 420
101 780
-5 360
12
-2 279 31
-1 086 13
98 695
88 394
10 301
20
110 541
107 678
2 863
17
6
100 283
105 907
-5 624
20
9 926 12
937 18
83 470
79 057
4 413
10
126 870
131 241
-4 371
34
103 013
101 070
1 943
41
NS
NS
138 532
13 548
NS
27
-4 361
12
-1 506
19
4
20 340 12
10 514 14
NS
152 080
NS
91 592
NS
NS
4 229 32
-2 447 10
NS
3
NS
NS
NS
4
129 740
166 227
164 876
144 035
NS
8
-15 371
NS
1 763 55
-3 661 41
-2 126 25
12 608 11
NS
NS
92 826
173 669
NS
95 953
175 175
NS
NS
NS
NS
NS
NS
NS
126 264
8
6
2
3 476
10
-3 401
28
0
3
NS
NS
-22 193 26
NS
1
NS
NS
NS
2
-7 951
10
NS
NS
NS
6
157 338
161 909
-4 571
15
-8 145
28
95 350
103 775
-8 425 20
108 813
120 671
-11 859
31
NS
NS
8
NS
168 276
NS
8
NS
3
72
5. CONCLUSION
Cette étude portant sur la question du financement de la réhabilitation à coût compensé grâce à la
création de surface a permis de mettre en évidence différents points :

Malgré des communications et initiatives nombreuses sur le sujet (ex : programmes REHA du
PUCA, étude « Le foncier de Paris peut-il être aérien ? », …), le nombre d’opérations réalisées
ayant eu recours à l’extension, en surélévation ou en épaississement, dans un programme de
réhabilitation est finalement faible.

Aucune opération où l’extension a été une source de motivation financière pour le projet n’a été
détectée. Les projets sont motivés par le besoin de densifier, par le besoin de rafraichir un
bâtiment vieillissant, par un besoin d’amélioration de la qualité de vie et du confort des occupants
(requalification, traitement acoustique, accessibilité) ou bien évidemment par des préoccupations
énergétiques.

Le cas de la copropriété soulève de nombreux problèmes dans la prise de décision. Aucune
copropriété d’ampleur n’a pu être recensée ayant réalisé de tels travaux, du fait de la difficulté à
accorder les copropriétaires.

Les collectivités jouent un rôle fondamental dans la faisabilité technique d’opérations de
surélévation ou d’épaississement.
Un guide d’aide à la décision a été rédigé dans le but d’accompagner et d’orienter les maitres d’ouvrages
dans la prise de décision. Ce guide est accompagné de fiches « mémo ».
73
6. BIBLIOGRAPHIE
6.1. Références économiques

J.-L. GUIGOU, 1982, La rente foncière, Economica, Paris

A. BAR-ILAN et W. C. STRANGE, 1996, Urban development with lags, Journal of Urban
Economics, 39 (1).

J.-J. GRANELLE, 1997, Economie Immobilière. Analyses et Applications, Economics, Paris

E. LE FUR, 2004, Guide Pratique de l’immobilier, Ed. du siècle, Chatou.

A.LEDOIT, 2012, Cours d’économie immobilière, Economica, Paris.

A. DECAMPS et F. GASCHET, 2013, La contribution des effets de voisinage à la formation des
prix du logement : une évaluation sur l’agglomération bordelaise, Revue Economique, 64 (5).
6.2. Ouvrages, publications et parutions

« Lever les freins à la conquête du foncier aérien », ADFA, janvier 2013

L’étude de l’atelier CANTAL-DUPART, « Le foncier de Paris peut-il être aérien »

« Le Toit, solutions pour libérer la production de logements », Promotoit, mars 2012

« Construction Durable et Bonus de COS, Guide d’application pour les collectivités locales »,
ADEME, ARENE

« Surélévation : Ajouter des étages au batiment comme à la ville, Mémoire de Marie Dessinger,
ENSAS 2013

« Les Financement Innovants de l’Efficacité Energétique », Rapport à Philippe Pelletier, avocat,
Président du Plan Bâtiment Durable, Inès Reinmann et Olivier Ortega

Site de l’association du foncier aérien : http://www.foncieraerien.fr/

Site de l’association Planète Surélévation :http://www.planete-surelevation.com/

Site du Plan Batiment Durable « Financement Innovants de l’Efficacité Energétique :
http://www.fiee.fr/
74
7. ANNEXES
75

FREEZ_Financer-la-re..

Transcription

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