Cartographie harmonisée des dynamiques de l’immobilier à Paris, Lyon et Avignon (1998 – 2018)

Prix au m2, indice d’abordabilité des maisons et des appartements, ratios endettement/valeur : des mesures spatio-temporelles des marchés immobiliers de la propriété à Paris, Lyon et Avignon.

Ce site héberge cartes, données et programmes (R) utilisés pour les analyses com rassemble les sorties graphiques du traitement harmonisé des données notariales (BIEN et PERVAL) mené sur les cas d’étude de l’ANR WIsDHoM : Paris, Lyon et Avignon. Cette réalisation s’inscrit à des fins d’archivage, de diffusion et de documentation des protocoles de recherche mis en oeuvre (sciences ouvertes). Ces données ont été croisées, à des échelles fines, avec d’autres sources de la statistique publique (INSEE, Filosofi).

The context of the study stems from 3 decades of housing price increase, faster than the income of buyers, becoming an important driver of social polarization and household vulnerability.  The novelty of the approach is to observe neighborhood change, comparing trajectories in 3 urban areas (Paris, Lyon and Avignon), by means of large scale datasets of individual transactions in Paris, Lyon and Avignon urban areas, to develop a spatial analysis of housing-based inequality in France.

The contribution draws on a research agenda on French housing markets since the end of the 1990s, that explores the linkages of inflation with the ‘house price-credit feedback cycle’, a price regime that emerged with a shift towards asset-based welfare, the goal being to provide an empirically-grounded theorization of the socio-spatial inequalities that determine neighborhood choice and residential strategies.

The paper will highlight some of the challenges in the analysis of datasets that differ substantially in their structure, exhaustiveness and content, with price references that do not always compare. Bridging heterogeneous data, the approach requires modeling and interpolation of highly disaggregated data (down to the address, and latitude-longitude coordinates), time series data (1996 – 2018 for transaction data), census and households INSEE data, and income data derived from tax rolls. The outputs of the study highlight the geographical structure of affordability, with a spatio-temporal price to income ratiosdebt-to-price analysis, and indicators on sellers and buyers to analyze the local accumulation of wealth, and the spatial structure of affordability (based on socio-occupational categories).


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