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Données publiques sur le logement : des chiffres à relativiser

Publié le 09/03/2011 • Par Delphine Gerbeau Romain Mazon • dans : Dossiers d'actualité

Aborder la question du logement et de la construction par les statistiques constitue un vrai défi. Outre que le sujet est extrêmement complexe, faisant intervenir de multiples paramètres, les observateurs sont confrontés à des défaillances importantes de l'outil statistique, qu'il s'agisse de la fiabilité des données, ou des conditions d'accès et de transparence.

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Si notre outil permet de dégager des grandes tendances territoire par territoire quant à la capacité ou non de répondre aux besoins en logement de la population, certains résultats doivent cependant être pris avec prudence, ou relativisés par rapport à d’autres données. Certaines sources statistiques sont en effet plus ou moins fiables, et de nombreux biais peuvent affecter les résultats.

Les maux de l’appareil statistiques

Car l’appareil statistique sur le logement et la construction, alors même que ces questions sont aujourd’hui centrales dans la société, est défaillant à bien des égards. Ces défaillances ont d’ailleurs fait l’objet d’un rapport du Conseil national de l’information statistique (CNIS) en mars 2010. Le rapport note ainsi l’insuffisance des données locales, qui conduit les « spécialistes de l’appareil statistique public dans le domaine du logement à déserter certains champs » d’observation. Un comble !

Les auteurs du rapport notent également que les informations existantes sont insuffisamment exploitées. « Les données les plus fiables et les sources les plus exhaustives sont souvent entre les mains de l’Administration », qui invoque le secret statistique. « Mais le secret statistique a parfois bon dos et les obstacles culturels, ceux qui tiennent à la logique administrative sont aussi à prendre en compte », assène le groupe de travail.

Autre problème relevé : des domaines mal traités. C’est le cas, selon le groupe de travail, des aides à l’investissement locatif (Scellier, Robien…), qui fait pourtant l’objet de fréquentes polémiques, ou d’ajustements réglementaires. Mais « les seuls chiffres disponibles pour évaluer leur impact, et même leur diffusion, sont ceux que les promoteurs veulent bien communiquer (…), ce qu’ils sont les premiers à déplorer ».

« D’une façon plus générale, comment juger de l’effet des politiques sur la tension des marchés et la mixité sociale, comment mesurer des potentialités des territoires et orienter les choix sans un suivi des prix du fonciers ? », interrogent les auteurs.

Le rapport du CNIS se penche également sur la transparence et l’accès aux données, lui aussi défaillant. « Le souci de la transparence de l’information n’est pas une préoccupation de premier plan en France, où l’accès à l’information passe traditionnellement par les clercs. Les administrations, mais aussi l’appareil statistique public, tendent à considérer d’une façon patrimoniale les données dont ils disposent », analyse-t-il.

Les « premières victimes » en sont les collectivités locales « qui sont de plus en plus des acteurs à part entière de la politique du logement [et qui] se voient parfois refuser des informations dont dispose l’administration centrale, pour des raisons que l’on peine à justifier », déplorent les auteurs, qui n’évoquent pas les administrés, les citoyens, ou la presse qui peinent encore davantage à accéder à l’information.

Autant de raisons qui font que l’outil que nous proposons doit être utilisé à l’aune de tous ces éléments.

Comment sont construites les données ?

Ainsi, le fichier SITADEL (1), d’où sont extraites les données sur les logements commencés, est composé de données relatives aux permis de construire enregistrées par les services instructeurs des permis de construire, c’est-à-dire les communes, ou les EPCI, ou les Directions départementales des territoires (DDT). Ces données sont ensuite transmises aux services statistiques régionaux et centraux du Ministère de l’Ecologie.

« La remontée d’information prend parfois un certain temps, car elle dépend grandement des pétitionnaires et des moyens humains dégagés localement. Les informations sont donc plus ou moins fiables, et surtout « réactives » selon les territoires, et selon les périodes », mettent en garde Franck Gnonlonfoun et Pauline Grunenwald, du cabinet de consultants Guy Taïeb Conseil.

Sur certaines zones, on a parfois pu noter des décalages de chiffres considérables. En moyenne, les résultats obtenus peuvent présenter une marge d’erreurs de plus ou moins 15%, le temps de l’intégration a posteriori de toutes les informations.

Le chiffre retenu dans notre application, celui des logements commencés, est plus fiable que celui des logements autorisés, car il arrive que des maîtres d’ouvrage abandonnent leur projet au moment de lancer les opérations. Ces abandons peuvent, entre autres causes, être provoqués par des recours contentieux déposés contre les permis de construire. Ces recours sont de plus en plus fréquents quand il s’agit de projets de construction de logements sociaux.

Depuis avril 2009, les permis de construire sont enregistrés dans un nouveau logiciel, SIT@DEL 2, qui permet de constituer des bases de données plus complètes.

La fiabilité du fichier EPLS

Sur la production de logements sociaux, le fichier EPLS (Enquête annuelle sur le parc locatif social) du Ministère de l’Ecologie que nous exploitons est sans doute la meilleure des sources disponibles. Il est constitué à partir d’une enquête annuelle réalisée auprès des bailleurs sociaux.

« Dans ce fichier, pour mesurer la production, il faut privilégier les nouvelles mises en location. On notera qu’elles ne correspondent pas toujours à de la production neuve : selon les années, 15 à 30 % de ces nouvelles mises en location résultent d’acquisitions par les bailleurs sociaux de logements existants, comme c’est fréquemment le cas à Paris où le foncier est rare. Il y a cependant un décalage entre les chiffres du fichier EPLS et ceux de la loi SRU, car le fichier EPLS ne comptabilise pas certaines résidences sociales, ni les logements locatifs privés ayant fait l’objet d’une convention avec l’Agence nationale de l’habitat, qui sont intégrés dans le décompte des logements sociaux au titre de la loi SRU. Par ailleurs EPLS décompte un certain nombre de logements non conventionnés et donc non pris en compte dans la loi SRU», explique le cabinet Guy Taieb Conseil.

Le fichier SRU, réalisé par les DDT tous les ans, à la suite d’un processus contradictoire d’échange d’informations avec les communes, est lui aussi fiable : il comptabilise l’ensemble des logements sociaux conventionnés, qu’ils soient publics ou privés, y compris les places en centres d’hébergement, résidences sociales…

Là encore, il faut faire attention à l’interprétation des résultats, comme l’explique Béatrice Herbert, chargée de mission à l’Agence nationale d’information sur le logement : « il faut voir d’où l’on part, et quelles ont été les politiques menées. Ce qui compte c’est la progression. Une ville comme Nice accusait par exemple un tel retard que les résultats ne pourront être visibles tout de suite. » D’ailleurs les pénalités infligées au titre de la loi SRU par les préfets tiennent compte des efforts mis en œuvre par les collectivités pour rattraper leur retard.

Enfin le nombre de résidences secondaires peut être un facteur de tension dans les zones qui sont à la fois des zones touristiques et des zones de vie à l’année. « Elles ont un impact là où il y a une concurrence entre les résidences principales et les résidences secondaires. Dans certaine partie du Massif Central par exemple, même si le nombre de résidences secondaires est important, cela pèse peu sur la tension des marchés » explique Pauline Grunenwald.

D’autres biais méthodologiques peuvent être issus de comparaisons inadéquates, comme la mise en parallèle des chiffres sur des communes de taille différente par exemple. Enfin la faible croissance de population sur un territoire ne signifie pas absence de tension : la tension peut être telle que les habitants sont amenés à s’installer en périphérie de cette zone, comme cela a été le cas dans la plupart des grandes agglomérations au cours des années 2000. L’échelle de l’aire urbaine peut alors être plus pertinente, à condition de vérifier qu’elle n’est pas aussi dépassée.

Notes

Note 01 notre application utilise les données de Sit@del2, "Logements commencés par type et par commune - 1999-2008 Retour au texte

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