# Fenêtre sur Cour ou Chambre avec Vue ? Les prix hédoniques de l'immobilier parisien

Mathilde Poulhes

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Mathilde Poulhes. Fenêtre sur Cour ou Chambre avec Vue ? Les prix hédoniques de l'immobilier parisien. 2015. hal-05438161

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Direction des Études et Synthèses Économiques

G 2015 / 19

*Fenêtre sur Cour ou Chambre avec Vue ?
Les prix hédoniques de l'immobilier parisien*

Mathilde POULHÈS

Document de travail
INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE ET DES ÉTUDES ÉCONOMIQUES

Série des documents de travail
de la Direction des Études et Synthèses Économiques

G 2015 / 19

Fenêtre sur Cour ou Chambre avec Vue ?
Les prix hédoniques de l'immobilier parisien

Mathilde POULHÈS*

DÉCEMBRE 2015

Cette étude s'inscrit dans un projet plus large qui vise à estimer les propensions marginales à payer des acheteurs parisiens pour les différents attributs de leur logement. Elle est menée en collaboration avec Odran Bonnet (Sciences-Po), Denis Fougère (CNRS, CREST, CEPR, IZA, LIEPP) et Alfred Galichon (Sciences-Po). Ici ne sont présentés que les premiers résultats concernant les prix hédoniques car les données nécessaires à l'estimation de la fonction d'utilité des acheteurs ne sont pas disponibles à l'Insee. Je remercie Odran Bonnet, Denis Fougère et Alfred Galichon pour cette collaboration. Je remercie également Pierre-Henri Bono et Corinne Prost pour leurs remarques et suggestions.

<footnote>* Faisait partie du Département des Études Économiques - Division « Marchés et Entreprises » au moment de la rédaction de ce document.
Crest et Sciences-Po (Paris)</footnote>
# Fenêtre sur Cour ou Chambre avec Vue ?
Les prix hédoniques de l'immobilier parisien

## Résumé

Le marché immobilier se caractérise par une forte variabilité des prix. Sous certaines hypothèses théoriques que je précise, l'approche hédonique permet de déterminer quels sont les attributs du logement qui sont valorisés par les acheteurs et de quantifier les propensions marginales à payer à l'équilibre correspondantes. Grâce à une méthode semi-paramétrique, j'estime la fonction de prix hédonique qui fait correspondre un prix à l'ensemble des caractéristiques du logement. Les données, géolocalisées à l'adresse, permettent de décrire précisément le bien acheté mais aussi le voisinage dans lequel celui-ci est situé.

Cette méthode explique plus de 90 % de la variance des prix. Pour une estimation plus robuste des propensions marginales à payer, j'introduis des effets-fixes à un niveau infra-communal fin (grand-quartier ou IRIS). Ainsi, les acheteurs sont prêts à payer environ 2 % de la valeur de leur bien immobilier pour augmenter le nombre d'emplois accessibles en moins de 30 minutes d'un écart-type et environ 1 % de cette même valeur pour augmenter d'un écart-type le taux de réussite au brevet du collège de secteur. Ils sont en revanche prêts à payer 0,01 % de la valeur de leur bien pour que le nombre d'infractions dans leur voisinage diminue d'un écart-type. Enfin, les prix immobiliers parisiens semblent peu influencés par la distance aux transports publics ou par le bruit.

**Mots-clés** : marché immobilier, prix hédonique, caractéristiques du voisinage

# A Room with a View or Rear Window?
Hedonic prices of the Parisian real-estate

## Abstract

Real-estate market is characterized by a high price variability. Under some theoretical hypotheses, the hedonic approach permits to determine which attributes are valued by the buyers and to quantify the corresponding marginal willingness to pay at the equilibrium. Thanks to a semi parametric method, I estimate the hedonic price function which relates the price to the bundle of house characteristics. My data, geocoded at the address, describe very precisely the real-estate property and its neighborhood and explain more than 90% of the variance of prices. For a robust estimation of the marginal willingness to pay for the different attributes, I introduce fixed-effects at a very local level (grand-quartier or IRIS). I find a substantial positive marginal willingness to pay for job accessibility (of approximately 2%) and middle school quality (of approximately 1%) and a weaker but significant negative marginal willingness to pay for a higher crime rate in the area (of approximately 0.01%). By contrast, noise level or public transport accessibility seem to have less influence on housing prices.

**Keywords:** housing market, hedonic prices, neighborhood characteristics

**Classification JEL** : D0, D4, H41, R21, R23
# 1 Introduction

Le prix moyen au mètre carré des appartements vendus en 2008 à Paris variait du simple au double selon l'arrondissement, et au sein même des arrondissements les prix connaissaient des variations importantes. Pourquoi de tels écarts de prix ? De quoi dépendent-ils ?

L'approche hédonique explique cette variabilité des prix à partir des différentes caractéristiques des biens échangés : chaque bien est décrit par l'ensemble de ses attributs (surface, qualité du voisinage, proximité des emplois, des transports, etc.). La fonction de prix hédonique associe ainsi un prix à un ensemble de caractéristiques. Elle permet de déterminer les prix hédoniques (également appelés prix implicites, car non observés) des différents attributs du logement.

Les premiers travaux utilisant une approche hédonique s'attachent à expliquer la dispersion des prix par la différenciation des biens. On cite souvent Court (1939) comme le premier à utiliser le terme « hédonique » pour décrire la dépendance du prix d'un bien en fonction de ses qualités. Cette première vague d'utilisation de la méthode hédonique se limite au calcul des prix implicites des différentes caractéristiques des biens par régression, les coefficients de la régression linéaire du prix des biens immobiliers sur leurs caractéristiques s'interprétant comme les prix hédoniques de celles-ci. Ces estimations permettent ensuite de construire des indices de prix corrigés des variations temporelles de la qualité des biens.

A partir de la fin des années 1960, Lancaster (1966) et Rosen (1974) posent un cadre théorique et interprètent la fonction de prix hédonique comme résultant de l'équilibre entre l'offre et la demande. Les techniques hédoniques apparaissent alors comme un moyen puissant d'identifier les paramètres structurels d'offre et de demande sur un marché de bien différencié et la méthode est largement utilisée.

L'approche hédonique connait ensuite un certain déclin dans les années 1990. Brown & Rosen (1982) et Bartik (1987) repèrent des problèmes d'identification dans la méthode de Rosen (1974). La simultanéité des équations d'offre et de demande entraine en effet un biais systématique dans l'estimation en deux étapes des paramètres de demande proposée par Rosen. En outre, l'intérêt nouveau pour l'étude des marchés à concurrence imparfaite grâce notamment aux outils développés par Berry et al. (1995) relègue l'approche hédonique au second plan car elle est moins adaptée à l'étude de ce type de marché.

Dans les années 2000, de nouveaux résultats d'identification (Ekeland et al. 2004 et Heckman et al. 2010) et des nouvelles méthodes d'estimation (Bajari & Benkard 2005) ont suscité un regain d'intérêt pour la méthode. L'accès à de nouvelles données a également permis l'application de l'approche hédonique à de nouveaux marchés.

Dans cette étude, puisque nous nous limitons à l'analyse de la courbe de prix<fnref n="1" />, nous ne sommes pas confrontés aux problèmes d'identification précédemment cités. Néanmoins, dans une première partie, nous nous attacherons à définir

<footnote n="1">1. L'estimation des paramètres de demande fait l'objet d'un travail en cours, voir Bonnet et al. (Document de travail à paraître).</footnote>
clairement le cadre d'interprétation théorique des prix hédoniques et à préciser les hypothèses nécessaires. Nous présenterons ensuite les données utilisées. Enfin, dans une dernière partie nous exposerons les résultats.

# 2 La fonction de prix hédonique

## 2.1 Structure du marché et forme de concurrence

En toute généralité, sur le marché d'un bien différencié, les prix de transaction à l'équilibre dépendent de la composition des acheteurs et de leurs préférences, de la composition des vendeurs et de leurs coûts et de la forme concurrencelle du marché. Les prix hédoniques associés ne nous renseignent directement ni sur l'offre ni sur la demande.

Pakes (2003) montre que dans un cas de concurrence imparfaite (caractérisée ici par la violation du principe d'atomicité des agents) où les prix sont déterminés par l'équilibre de Nash, le paramètre de la régression hédonique est égal au coût marginal de production plus un terme de marge lié au pouvoir du marché du vendeur et qui dépend de la distribution des préférences des acheteurs (de l'élasticité de la demande). Dans une telle situation, les prix hédoniques des différentes caractéristiques sont difficilement interprétables. Pakes (2003) cite l'exemple du secteur automobile pour lequel le pouvoir de marché des différentes entreprises est souvent très élevé. Dans ce contexte, il n'y a alors aucune raison de croire que les prix hédoniques des différentes caractéristiques doivent être stables dans le temps ni que le signe du prix hédonique doive être conforme à la valorisation (positive ou négative) de cette caractéristique par les acheteurs. Cela expliquerait donc les résultats souvent contre-intuitifs des études empiriques sur le marché automobile ou sur celui des ordinateurs (Hulten 2003). Néanmoins, dans le cas du marché immobilier résidentiel, il est raisonnable de faire l'hypothèse que les vendeurs n'ont pas de pouvoir de marché. Les vendeurs sont en grande majorité des particuliers (88 % dans notre base) et leur composition individuel n'est pas susceptible d'avoir un impact sur les prix d'équilibre. On fait l'hypothèse symétrique pour les acheteurs.

En faisant cette hypothèse d'atomicité des agents, on peut alors mettre en lien les coefficients de la régression hédonique avec les propensions marginales à payer des acheteurs à l'équilibre sous certaines conditions. On développe un modèle simple dans le paragraphe suivant pour le montrer.

## 2.2 Prix d'équilibre hédonique : identification

Le marché immobilier est défini par un ensemble de biens immobiliers à vendre. On considère l'offre fixe et on modélise uniquement la demande. On fait l'hypothèse d'atomicité des agents (voir Rosen 1974).

Chaque bien est défini par un vecteur de caractéristiques $z \in Z_m \subseteq \mathbb{R}^{n_z}$. La fonction de prix hédonique associe à chaque vecteur $z$ le prix total du bien : $p(z)$. Chaque acheteur est caractérisé par un vecteur $x \in X \subseteq \mathbb{R}^{n_x}$ de caractéristiques
individuelles qui contient son revenu et d'autres attributs qui peuvent influencer ses préférences (éducation, âge, nombre d'enfants, etc.).

Étant donnée la fonction de prix qui à chaque combinaison de caractéristiques $z$ associe son prix $p(z)$, l'acheteur choisit le bien immobilier qui maximise son utilité.

$$ \max_{z \in Z_m} \{U(x, z, p(z))\} \qquad (1) $$

La contrainte de budget est implicitement contenue dans $U(x, z, p(z))$ puisque le type $x$ de l'acheteur inclut son revenu $x_R$. Sa consommation hors immobilier est donc $x_R - p(z)$.

La solution de ce problème nous donne la fonction hédonique de demande qui à chaque acheteur de type $x$ fait correspondre le bien immobilier qui maximise son utilité : $z = d(x)$.

Pour interpréter les prix hédoniques des différentes caractéristiques, il est utile de développer les conditions du premier ordre de ce programme de maximisation.

Dans un premier temps, considérons que $Z_m$ est un sous-ensemble convexe et compact de $\mathbb{R}^{n_z}$ et que $U$ et $p$ sont différentiables. Dans ce cas, le problème a une solution intérieure et la condition du premier ordre s'écrit :

$$ \frac{\partial p(z)}{\partial z} = - \left( \frac{\partial U(x, z, p(z))}{\partial z} \right) / \left( \frac{\partial U(x, z, p(z))}{\partial p} \right) \qquad (2) $$

À l'équilibre le prix marginal de $z$ est égal au taux marginal de substitution du consommateur $x$ qui choisit la quantité $z$ (cette quantité consommée à l'équilibre $z$ dépend elle-même de $x$ par la relation de demande $z = d(x)$).

Pour interpréter le prix hédonique directement en termes de propension marginale à payer on doit supposer l'utilité quasi-linéaire. Le programme de l'acheteur devient :

$$ \max_{z \in Z_m} \{u(x, z) - p(z)\} \qquad (3) $$

Et la condition du premier ordre est alors :

$$ \frac{\partial p(z)}{\partial z} = \frac{\partial u(x, z)}{\partial z} \qquad (4) $$

À l'équilibre, le prix marginal d'une caractéristique est alors égal à l'utilité marginale de l'acheteur. Pour autant l'interprétation de la fonction de prix hédonique n'est pas simple. En effet, l'équation 4 fait apparaitre le type de l'acheteur, $x$ (son revenu, son éducation, son nombre d'enfants, etc.) qui influence le choix du logement. Autrement dit, la quantité $z$ choisie à l'équilibre dépend des caractéristiques de l'acheteur $x$. L'équation 4 nous dit donc seulement qu'au niveau de caractéristique $z$ choisi par l'acheteur, la pente de la courbe de prix hédonique est égale à la propension marginale à payer de celui-ci pour cette caractéristique.

Ainsi, sur la Figure 1, les acheteurs 1 et 2 choisissent leur niveau optimal de caractéristique $z$ (par exemple la surface) compte tenu de leurs préférences et
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Relation entre fonction de prix hédonique et utilités des acheteurs</figcaption></figure>

**Notes :** $u$ désigne la fonction d'utilité des acheteurs. $u(x_1, z)$ est donc l'utilité procurée par l'achat d'un bien de caractéristique $z$ à un acheteur de type $x_1$. Au niveau $z_1^*$ optimal choisi par l'acheteur de type $x_1$, la pente de la courbe $u$ est égale à la pente de la courbe de prix et correspond à la propension marginale à payer de l'acheteur 1 pour la caractéristique $z$ au point $z_1^*$.

de leur contrainte de budget : $z_1$ et $z_2$. En $z_1$, le prix marginal de la surface est égal à la propension marginale à payer de l'acheteur de type $x_1$. De même, en $z_2$, le prix marginal est égal à la propension marginale à payer de l'acheteur de type $x_2$. Mais le prix marginal en $z_2$ est supérieur à la propension marginale à payer de l'individu de type $x_1$.

Par l'analyse de la courbe de prix, on estime donc les propensions marginales à payer pour différentes caractéristiques des acheteurs à l'équilibre.

La fonction de prix hédonique ne nous dit rien de la réaction des acheteurs à un déplacement substantiel de la courbe de prix. De tels exercices contrefactuels nécessitent l'estimation des paramètres de préférences des acheteurs. Pour cela, nous avons besoin d'observer les caractéristiques des acheteurs ainsi que leur revenu, et de faire certaines hypothèses décrites par Ekeland et al. (2004) pour assurer l'identification du modèle.

Pour résumer, notre estimation de la fonction de prix hédonique nous informe uniquement de la variation d'utilité pour les acheteurs observés liée à une modification marginale d'une caractéristique.

Dans le cas d'une caractéristique discrète du logement (l'étage du logement par exemple), toujours dans le cas quasi-linéaire, l'équilibre est défini par une série d'inégalités. Si l'acheteur choisit entre $J$ modalités ($z_1, z_2, \dots, z_J$) ayant chacune un prix $p_j = p(z_j)$ alors l'option préférée $z_i$ vérifie :

$$u(x, z_i) - p_i \geq u(x, z_k) - p_k; \forall k \in \{1, \dots, J\} \quad (5)$$
La différence de prix entre deux modalités *i* et *j* doit s'interpréter avec précaution. Elle compense exactement la différence d'utilités procurées par les deux modalités si l'acheteur est indifférent entre *i* et *j*, c'est-à-dire si l'inégalité 5 est une égalité pour $k = j$. Elle n'est qu'une borne inférieure de la différence d'utilités procurées par *i* et *j* si l'inégalité 5 est stricte.

De la même manière que dans le cas continu, on ne peut toujours rien dire de la réaction des acheteurs à un changement substantiel des prix des caractéristiques discrètes.

## 2.3 Estimation

Les résultats précédents montrent que sous l'hypothèse d'atomicité des agents et de quasi-linéarité de la fonction d'utilité des acheteurs, les prix hédoniques des caractéristiques continues identifient les propensions marginales à payer à l'équilibre des acheteurs observés et les prix hédoniques des caractéristiques discrètes en identifient une borne inférieure.

Il s'agit à présent d'estimer la fonction $p = f(z_1, \dots, z_K)$ qui lie le prix du logement à ses caractéristiques. Cette estimation pose différents problèmes méthodologiques.

Le premier est celui de la forme fonctionnelle pour la fonction de prix. Le mo-dèle d'équilibre hédonique décrit ci-dessus n'impose en effet aucune contrainte concernant la forme fonctionnelle de la fonction de prix hédonique $p(z)$. Idéale-ment, cette fonction de prix hédonique devrait donc être estimée non paramé-triquement, mais en pratique, dès que le nombre de caractéristiques est grand ou que la taille de l'échantillon est faible, l'estimation non-paramétrique de-vient difficile. Différentes formes paramétriques de dépendance entre le prix et les caractéristiques $z_i$ coexistent dans la littérature : Box-Cox, semi-log, log-log. Nous suivons ici les recommandations de Diewert (2003) et nous utilisons une transformation logarithmique du prix.

Nous estimerons donc l'équation suivante :

$$ \log(p) = f(z_1, \dots, z_K) + \epsilon \quad (6) $$

où $\epsilon$ est un bruit blanc. Pour la forme fonctionnelle de $f$, nous aurons recours dès que possible à des méthodes semi-paramétriques à la Robinson (1988). Nous utiliserons des régressions splines pour l'estimation (pour plus de détails sur la méthode des splines et sur ses propriétés, voir Chen 2007).

Un second problème est dû à l'observation imparfaite des biens différenciés. L'estimation de la fonction de prix hédonique est alors sujette à des biais de variables omises ou d'erreur de mesure (voir Nesheim 2006 pour le détail). En effet, si l'on ne dispose pas des données pour caractériser de manière très précise le bien, on pourra trouver des prix d'aménités valorisées positivement par les acheteurs avec des signes négatifs ou l'inverse. C'est le constat que font Chay & Greenstone (2005) pour la valorisation de la pollution de l'air : certaines études trouvent un prix marginal positif de la concentration en particules fines à cause
du biais de variables omises (voir Smith & Huang 1995). Les prix immobiliers sont plus élevés dans les villes, là où la pollution est également plus forte. Si on ne parvient pas à capter, grâce à des variables liées à la localisation, les raisons pour lesquelles les prix immobiliers sont plus élevés en ville (proximité plus grande des emplois, aménités, etc.), la corrélation entre pollution et densité d'habitation entrainera un biais positif dans l'estimation du prix hédonique de la pollution.

Une des solutions pour une estimation sans biais est d'instrumenter la variable d'intérêt mais les instruments sont souvent difficiles à trouver. Chay & Greenstone (2005) utilisent la législation en matière de régulation de polluants aériens pour instrumenter l'évolution de la qualité de l'air et ainsi estimer correctement le prix hédonique de celle-ci. Une autre méthode suggérée par Bajari & Benkard (2005) consiste à supposer qu'une seule caractéristique synthétique est inobservée. Les auteurs proposent une méthode pour l'estimer grâce à une hypothèse de monotonicité. Mais l'interprétation de cette variable inobservée est difficile et donc l'intérêt de cette méthode est ici limité. Enfin, les instruments liés à l'acheteur (revenu, catégorie socio-professionnelle, diplôme, etc.) ne sont pas valides puisqu'ils affectent la demande en général et donc la demande pour la variable omise également.

# 3 Application au cas parisien

## 3.1 Homogénéité et réduction des biais

Dans notre cas, l'étude se concentre uniquement sur Paris intra muros qui dessine un espace urbain relativement homogène. En outre, nous connaissons la localisation exacte (les coordonnées géographiques de l'adresse) de chaque bien immobilier, ce qui nous permet d'introduire dans les régressions les caractéristiques du quartier où le bien immobilier est situé ou même d'insérer des effets-fixes à l'IRIS. L'IRIS est un découpage infra communal très fin. On compte 992 IRIS à Paris ce qui correspond à une surface moyenne par IRIS de 0,1 km² (voir Figure 2). Lorsque la variable dont nous voulons mesurer l'influence sur les prix est mesurée à l'IRIS, nous introduisons des effets fixes au niveau du grand quartier (on compte 80 grands quartiers à Paris, voir Figure 2).

On fait l'hypothèse que les caractéristique inobservées des biens ne sont pas corrélées aux caractéristiques observées pour lesquelles nous estimons les prix hédoniques. On n'a donc pas recours à une méthode de variables instrumentales.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Les limites administratives à Paris</figcaption></figure>

Notes : Les contours continus correspondent aux arrondissements, les lignes en tirets correspondent aux grands quartiers et les lignes en pointillés aux IRIS. On affiche ici un agrandissement du VIème arrondissement.

## 3.2 Les données : les caractéristiques des logements

### 3.2.1 Ses caractéristiques propres

Notre principale source de données est la base BIEN des Notaires de Paris <fnref n="2" />. Elle devrait recenser toutes les transactions immobilières mais une comparaison de la base avec l'assiette des droits de mutation indique qu'en 2005 seulement 87% des transactions étaient enregistrées pour l'Ile-de-France.

Pour chaque transaction sont renseignés la surface, le nombre de pièces, le nombre de salles de bain, l'étage, la date de construction de l'immeuble, la présence d'une cave, d'un ascenseur, d'une terrasse, le mode d'occupation, l'adresse et d'autres variables complétant la description du bien.

La figure 3 représente la répartition géographique des transactions. La localisation des transactions dessine les contours naturels de Paris : la Seine, le Champ de Mars, le parc des Buttes-Chaumont, etc. On observe une certaine hébergéité entre les IRIS, certains pour lesquels moins de 2% du parc privé de logement est vendu en 2 ans et d'autres dans lesquels le nombre de transactions représente plus de 20% du nombre de logement. Le marché de la rive droite semble plus dynamique que celui de la rive gauche et le marché des zones périphériques semble plus dynamique que celui des zones centrales. On ne sait pas identifier dans la base la revente d'un même bien, il se peut donc qu'un même logement apparaisse plusieurs fois dans la base et on ne peut donc pas connaitre la proportion exacte de logements qui changent effectivement de propriétaires en deux ans.

La table 1 présente quelques statistiques descriptives des transactions qui se-ront utilisées dans cette étude. Nous utiliserons uniquement les millésimes 2008, 2009 et 2010, même si nous disposons des données de transaction depuis 2004,

<footnote n="2">2. L'accès à ces données est encadré par une convention entre le GENES (Groupe des Écoles Nationales d'Économie et de Statistiques) et Paris Notaires. Source : Notaires Paris-Ile-de-France, Base Bien, pour la période de 2008 à 2010, sur lesquelles les auteurs ont procédé aux adjonctions et aux traitements décrits.</footnote>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Nombre de transactions par IRIS à Paris entre 2008 et 2010 rapporté au nombre de logements dans l'IRIS</figcaption></figure>

Source : Base Bien et Recensement, Insee

car nos données de contexte sont disponibles uniquement pour ces années récentes<fnref n="3" />. Cette restriction temporelle n'est pas problématique car notre but n'est pas de construire un indice de prix hédonique sur longue période mais d'analyser à une date donnée les influences respectives des différents attributs du logement. Sur la période 2008-2010, l'acheteur observe les différentes caractéristiques du logement et du voisinage pour faire son choix d'acquisition. Il s'agit donc de mettre en regard les données d'achat avec des données de contexte valables pour cette date d'achat. On utilise donc des données de 2008 ou antérieures à 2008 pour le recensement, la criminalité, le niveau de revenu dans le quartier, la qualité de l'école, etc.

<table><caption>TABLE 1 – Statistiques descriptives de l'échantillon</caption><thead><tr><th></th><th>Prix au mètre carré</th><th>Surface</th><th>Nombre de pièces</th><th>Nombre de transactions</th></tr></thead><tbody><tr><td>2008</td><td>6639,79<br>(1929,7)</td><td>50,84<br>(36,45)</td><td>2,4<br>(1,3)</td><td>18803</td></tr><tr><td>2009</td><td>6351,79<br>(1822,52)</td><td>51,82<br>(35,68)</td><td>2,43<br>(1,29)</td><td>16119</td></tr><tr><td>2010</td><td>7059,67<br>(1996,08)</td><td>54,1<br>(37,87)</td><td>2,49<br>(1,32)</td><td>19565</td></tr><tr><td>Total</td><td>6705,36<br>(1944,67)</td><td>52,3<br>(36,77)</td><td>2,44<br>(1,3)</td><td>54487</td></tr></tbody></table>

Source : Base Bien

Le prix au mètre carré diminue légèrement entre 2008 et 2009 puis augmente

<footnote n="3">3. Utiliser par exemple les données de délinquance de l'année 2008 dans une régression des prix des biens immobiliers en 2006 risquerait de produire un biais de réflexion. Les acheteurs de 2006 ont pu influencer le chiffre de la délinquance en 2008 alors que c'est l'influence de la délinquance sur les prix que nous souhaitons mesurer.</footnote>
en 2010 pour dépasser le niveau de 2008 conformément à l'indice Insee-Notaires. Les volumes des ventes suivent la même tendance. La surface moyenne d'un logement acheté durant cette période est d'environ 52 mètres carrés et son nombre de pièces est en moyenne de 2,5 (voir Table 1).

## 3.2.2 Sa localisation

### 3.2.2.a Proximité des transports en commun

Nous utilisons les données de la SNCF et de la RATP qui mettent à disposition les coordonnées géographiques de toutes les stations de métro et de RER d'Ile-de-France pour calculer la distance minimale entre chacune de nos transactions et un point d'entrée dans le réseau de transport en commun.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Distances minimales au métro</figcaption></figure>

L'histogramme 4 montre la répartition des transactions en fonction de leur distance minimale au métro. Moins de 1 % des transactions se trouvent à plus de 600 mètres d'une station de métro et 50 % des transactions se trouvent à moins de 230 mètres.
### 3.2.2.b Accessibilité de l'emploi

On combine les données de répartition de l'emploi par IRIS, données CLAP (Connaissance Locale de l'Appareil Productif) de l'Insee avec une matrice de temps de transport entre zones de la DRIEA (Direction Régionale et Inter-départementale de l'Équipement et de l'Aménagement d'Ile-de-France). Plus précisément, les données d'emploi nous donnent le nombre d'emplois en 2009 (seule année pour laquelle cet exercice a été mené) recensés dans chaque IRIS. Nous disposons des temps de transport entre tous les centroïdes de chaque zone du modèle MODUS (MODèle de Déplacements Urbains et Suburbains) utilisé par la DRIEA. Une telle zone est formée de plusieurs IRIS, le nombre d'IRIS regroupés dépend de la densité urbaine. A Paris, une zone est composée en moyenne de 9 IRIS. Nous disposons de deux types de temps de transport : durée en transport en commun ou durée en véhicule personnel. Nous utilisons les données pour toute l'Ile-de-France afin de déterminer pour chaque zone les zones accessibles en moins de 30 minutes par transport ou par voiture dans un premier temps, et, dans un deuxième temps, la part d'emplois situé en Ile-de-France correspondante.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Pourcentage d'emplois d'Ile-de-France accessibles en moins de 30 minutes de voiture</figcaption></figure>

On a choisi la limite de 30 minutes car selon une étude du CGDD (Commissariat Général au Développement Durable), le temps moyen domicile-travail des parisiens est de 32 minutes.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Pourcentage d'emplois d'Ile-de-France accessibles en moins de 30 minutes en transport en commun</figcaption></figure>

La figure 5 montre que l'ouest parisien a une meilleure accessibilité routière aux emplois que l'est de Paris. Dans le $VIII^{ème}$ arrondissement par exemple, plus de 70% des emplois d'Ile-de-France sont accessibles en moins de 30 minutes par véhicule personnel. C'est le fait à la fois d'une plus grande concentration d'emplois à l'ouest et d'un meilleur réseau routier dans cette aire-là. En revanche, dans les quartiers comme le $XIX^{ème}$ ou le $XX^{ème}$ arrondissements, entre 20 et 30% seulement des emplois d'Ile-de-France sont accessibles en moins de 30 minutes de voiture.

La figure 6 montre que c'est le centre de Paris qui a la meilleure accessibilité en transport en commun aux emplois d'Ile-de-France. Ceci est dû à la proximité des gares de RER. On note cependant que la proportion d'emplois accessibles en moins de 30 minutes en transport est bien inférieure à la proportion d'emplois accessibles en voiture dans le même temps. Par exemple, dans le $I^{er}$ et le $II^{ème}$ arrondissements, qui sont les mieux connectés au réseau de transport, entre 35 et 40% d'emplois sont accessibles en moins de 30 minutes.
### 3.2.2.c Données de délinquance

Nous avons accès à une base de données rarement exploitée concernant la délinquance : l'État 4001 géocodé pour l'année 2008 à Paris<fnref n="4" />.

Ce fichier contient les délits et crimes commis ou tentés, localisés au lieu déclaré ou constaté de l'infraction et enregistrés par les services de police. Les types de crimes et de délits analysés sont extraits des tables de crimes et délits indexés selon la nomenclature de l'état 4001.

Sur les cartes présentées dans l'annexe B, nous représentons par un point dans l'espace chaque infraction enregistrée. Nous calculons une densité géographique sur le territoire parisien grâce au package ggplot2 du logiciel R. Nous représentons d'abord sur la figure 12 les lieux déclarés de tous les types d'infractions enregistrées. La rive droite a une plus grande densité d'infractions enregistrées et on constate certains pics de densité autour de l'avenue des Champs Élysées, à proximité de Châtelet-les-Halles ou encore autour de la place de la Bastille.

Mais les différents types d'infractions peuvent avoir des effets différents sur la valorisation des biens immobiliers selon le risque perçu par les riverains (infractions ayant lieu sur la voie publique ou non, etc.). On suit donc la nomenclature de l'ONDRP (Observatoire National de la Délinquance et des Réponses Pénéales) pour construire des grandes catégories d'infractions : cambriolages, vols avec violence, vols sans violence, violences, infractions révélées par l'activité des services (qui sont liées principalement au trafic de stupéfiants et à la police des étrangers).

Sur la figure 13, on reporte la densité de cambriolages à Paris. On constate une répartition spatiale très équilibrée sur tout le territoire parisien.

La figure 14 montre les lieux déclarés de violences physiques. On constate une forte concentration d'infractions de ce type dans le quartier de la Goutte d'Or et plus généralement dans les XVIIIᵉ, XIXᵉ et XXᵉ arrondissements. On observe également un pic autour de Châtelet-les-Halles.

La figure 15 montre la répartition géographique des vols avec violence dans Paris. La carte est très similaire à celle des violences physiques mais on constate un nouveau pic de densité autour du quartier de Belleville.

La figure 16 reporte les lieux déclarés ou constatés de vols sans violence à Paris. Ce type d'infractions est réparti de manière plus homogène que les violences sur le territoire parisien. On constate une plus forte concentration dans le centre de Paris et autour de lieux touristiques comme les Champs Élysées, la place de l'Opéra, la place de la Bastille ou le Sacré-Cœur.

Enfin la figure 17 montre la répartition géographique des infractions classées IRAS (Infractions révélées par l'activité des services). Les lieux de déclaration de ce type d'infractions sont les lieux où les services de police effectuent des contrôles. Les IRAS sont beaucoup moins nombreuses que les autres catégories

<footnote n="4">4. L'accès à ces données est encadré par une convention entre le GENES (Groupe des Écoles Nationales d'Économie et de Statistiques) et l'INHESJ (l'Institut National des Hautes Études de la Sécurité et de la Justice). Nous remercions Jean-Luc Besson pour son travail de géocodage des données et pour ses conseils d'utilisation.</footnote>
d'infractions et sont assez concentrées géographiquement, notamment dans le centre de Paris et autour du quartier de la Goutte d'Or.

Pour conclure, les densités géographiques des différents types d'infractions dessinent différentes cartes de Paris. Le but de l'analyse empirique sera de montrer quelles sont les influences respectives des concentrations des différentes infractions sur les prix de l'immobilier environnant.

La figure 18 montre comment nous exploitons la base de données. Pour chaque transaction (ici représentée par une croix noire), nous comptons le nombre d'infractions par type dans un rayon de 100 mètres autour de la transaction (zone rose transparente). Par souci de simplicité, nous utilisons la distance euclidienne pour tracer la zone tampon. Les transactions étant situées à la frontière de Paris peuvent avoir dans leur rayon de 100 mètres une zone non parisienne pour laquelle nous n'avons pas les données de délinquance. On sous-évaluera dans ce cas le nombre d'infractions commises dans le voisinage ce qui peut provoquer un léger biais vers zéro de nos estimations. Enfin, nous avons choisi de ne pas rapporter le nombre d'infractions au nombre d'habitants dans la zone car on ne sait pas dans quelle mesure les individus sont sensibles au niveau relatif ou au niveau absolu de délinquance.

### 3.2.2.d Données de bruit

Bruitparif, l'observatoire régional du Bruit en Ile-de-France, nous a fourni les données construites en 2007 à la suite de la Directive Européenne 2002/49/CE relative à la gestion du bruit dans l'environnement qui exigeait que des cartes stratégiques du bruit soient produites au sein des agglomérations de plus de 250 000 habitants.

Nous disposons donc pour chacune de nos transactions (de coordonnées géographiques (x, y)) d'une mesure du bruit routier en façade d'immeuble en journée et d'une mesure pondérée entre le niveau de bruit nocturne et de bruit diurne. Nous disposons également pour chaque transaction d'une indicatrice qui vaut 1 si la transaction est à moins de 200 mètres d'un parc ou d'un jardin et d'une indicatrice pour la proximité d'une zone calme (zone où le niveau de bruit est inférieur à 50dB).

Sur la figure 7, nous reproduisons le niveau de bruit routier diurne à Paris. On reconnait aisément comme étant particulièrement bruyants (plus de 75dB) les grands axes routiers de la capitale et le périphérique.

### 3.2.2.e Qualité du collège de secteur

En France, comme dans de nombreux pays, les parents ne sont pas libres de choisir l'établissement scolaire public dans lequel il souhaite inscrire leur enfant. Il existe un système d'affectation des élèves dans les établissements situés dans un secteur géographique où ces élèves sont domiciliés. Pour les collèges, cette carte est dessinée par le conseil général; à Paris, c'est donc le Conseil de Paris qui décide des contours de la carte scolaire. Grâce à la diffusion en opendata de la sectorisation scolaire par la Mairie de Paris, nous sommes capables de
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Bruit routier diurne</figcaption></figure>

Notes : Les niveaux de bruit sont en dB.

Source : BruitParif

reconstituer la carte pour l'année scolaire 2014-2015. À partir des coordonnées géographiques de nos transactions, nous associons à chaque bien immobilier son collège de secteur 5.

La Direction de l'Évaluation, de la Prospective et de la Performance (Depp) met à la disposition du public les résultats au brevet (taux de réussite et taux de réussite avec mention) des collèges parisiens pour l'année 2007. On peut donc faire correspondre à chaque transaction ayant eu lieu en 2008, 2009 ou 2010, les résultats au brevet 2007 du collège du secteur correspondant. La figure 8 montre les différents taux de réussite par secteur. Les taux de réussite sont plus élevés dans l'ouest et dans le centre de Paris alors que les quartiers nord et est de Paris ont des taux sensiblement plus bas. Nous reproduisons dans la table 2 quelques statistiques descriptives concernant le niveau du collège de secteur de nos transactions. Pour chaque arrondissement, nous calculons la moyenne et l'écart-type sur nos transactions du taux de réussite et du taux de réussite avec mention.

<footnote n="5">5. En considérant que les changements de sectorisation entre 2008 et 2014 sont uniquement dus à la création de nouveaux secteurs qui font suite à l'ouverture de nouveaux collèges, nous rattachons les transactions appartenant au secteur d'un nouveau collège au collège présent en 2007 le plus proche.</footnote>
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Carte Scolaire</figcaption></figure>

Source : Mairie de Paris, DEPP

Le taux de réussite moyen sur l'ensemble des transactions parisiennes est de 71,49% avec un écart-type de 9,3. Il existe une certaine hétérogénéité entre les arrondissements, certains se caractérisant par des résultats bien supérieurs à la moyenne de la ville et relativement homogènes sur tout l'arrondissement comme le VIᵉ avec un taux moyen de 92% et un écart-type de 4%, d'autres ayant un taux de réussite plus faible associé à une plus grande hétérogénéité entre les collèges d'un même arrondissement, comme le XIXᵉ, avec un taux moyen de 71% et un écart-type de 10%.

Pour les parisiens, le choix du lycée n’est pas soumis à des contraintes géographiques aussi précises que la carte scolaire des collèges et de nombreuses dérogations existent ou ont existé. C’est la raison pour laquelle on n’introduit pas les résultats au BAC des lycées à proximité des transactions dans nos régressions hédoniques.

### 3.2.2.f Caractéristiques du quartier

Nous utilisons les données du recensement 2006 pour construire des données à l'IRIS décrivant les caractéristiques du voisinage. Nous complétons ces données avec les données du dispositif Revenus Fiscaux Localisés des ménages (RFL) 2006 pour avoir les quartiles de revenus fiscaux par IRIS.

Les tables 3 et 4 présentent les variables que nous retenons pour décrire la qualité du voisinage au niveau de l'IRIS. Nous présentons des statistiques descriptives par arrondissement et pour Paris dans son ensemble en prenant comme unité chaque transaction de notre échantillon. Nous ne détaillons pas la distribution par arrondissement de ces variables qui servent avant tout à tenir compte
<table><caption>TABLE 2 – Taux de réussite dans le collège du secteur</caption><thead><tr><th></th><th>Transactions</th><th>Taux de réussite au brevet</th><th>Taux avec mention</th></tr></thead><tbody><tr><td>75001</td><td>439</td><td>77,98<br>(10,13)</td><td>72,29<br>(7,13)</td></tr><tr><td>75002</td><td>740</td><td>78,96<br>(2,22)</td><td>65,82<br>(3,17)</td></tr><tr><td>75003</td><td>1225</td><td>71,41<br>(5,13)</td><td>65,62<br>(6,27)</td></tr><tr><td>75004</td><td>753</td><td>80,12<br>(10,3)</td><td>76,96<br>(4,31)</td></tr><tr><td>75005</td><td>1210</td><td>89,97<br>(6,01)</td><td>70,08<br>(11,56)</td></tr><tr><td>75006</td><td>1122</td><td>92,37<br>(4,32)</td><td>82,8<br>(3,32)</td></tr><tr><td>75007</td><td>1163</td><td>87,94<br>(3)</td><td>81,02<br>(4,91)</td></tr><tr><td>75008</td><td>895</td><td>94,78<br>(2,94)</td><td>74,23<br>(2,71)</td></tr><tr><td>75009</td><td>1852</td><td>89,84<br>(3,73)</td><td>76,54<br>(3,81)</td></tr><tr><td>75010</td><td>2669</td><td>81,37<br>(6,51)</td><td>73,27<br>(6,33)</td></tr><tr><td>75011</td><td>4774</td><td>69,79<br>(5,09)</td><td>70,08<br>(4,37)</td></tr><tr><td>75012</td><td>3096</td><td>71,76<br>(5,28)</td><td>69,55<br>(8,83)</td></tr><tr><td>75013</td><td>2914</td><td>76,26<br>(9,6)</td><td>72,37<br>(5,07)</td></tr><tr><td>75014</td><td>2826</td><td>78,73<br>(9,43)</td><td>75,73<br>(4,1)</td></tr><tr><td>75015</td><td>5929</td><td>81,24<br>(9,43)</td><td>72,53<br>(8,07)</td></tr><tr><td>75016</td><td>4258</td><td>82,14<br>(5,35)</td><td>72,96<br>(4,68)</td></tr><tr><td>75017</td><td>5330</td><td>84,34<br>(5,22)</td><td>77,24<br>(3,81)</td></tr><tr><td>75018</td><td>6246</td><td>81,52<br>(8,91)</td><td>74,08<br>(4,49)</td></tr><tr><td>75019</td><td>3304</td><td>70,97<br>(10,01)</td><td>68,14<br>(7,65)</td></tr><tr><td>75020</td><td>3742</td><td>69,08<br>(6,98)</td><td>69,08<br>(5,97)</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td>54487</td><td>71,49<br>(9,34)</td><td>67,76<br>(7,43)</td></tr></tbody></table>

Notes : Dans le premier arrondissement, le taux de réussite moyen au brevet dans le collège de secteur des 439 transactions observées était en 2007 de 77,98%.

Source : DEPP, Mairie de Paris et calcul des auteurs

dans nos régressions des caractéristiques du voisinage de la transaction. On note cependant que, si la répartition par âge, la proportion d'immigrés, d'étrangers, de propriétaires ou encore d'étudiants, est assez stable par arrondissement ; la composition sociale, que l'on approche notamment par le niveau de diplôme et
le revenu fiscal des résidents, est très variable selon les arrondissements.

Nous utilisons également la Base Permanente des Équipements de l'Insee pour calculer le nombre d'équipements par catégorie présents dans l'IRIS de la transaction. Alors que le nombre moyen de supermarchés ou le nombre de commerces alimentaires est stable par arrondissement, environ égal à 0,5 et à 6,4 par IRIS respectivement, le nombre de commerces non alimentaires, de services ou de restaurants est très variable, allant de 7 commerces par IRIS en moyenne dans le XIXᵉ arrondissement à 94 dans le Iᵉ (voir Table 5). De même, le XVIᵉ compte le nombre moyen de restaurants par IRIS le plus faible, égal à 9, alors que ce dernier est maximal dans le Iᵉ, où il atteint 81 en moyenne. Pour les services, le nombre moyen par IRIS sur Paris est égal à 20, allant de 10 environ en moyenne dans le XIXᵉ arrondissement à 70 en moyenne dans le Iᵉ.
<table><caption>TABLE 3 – Caractéristiques du voisinage des transactions : données du recensement</caption><thead><tr><th></th><th>Paris</th><th>75001</th><th>75002</th><th>75003</th><th>75004</th><th>75005</th><th>75006</th><th>75007</th><th>75008</th><th>75009</th><th>75010</th><th>75011</th><th>75012</th><th>75013</th><th>75014</th><th>75015</th><th>75016</th><th>75017</th><th>75018</th><th>75019</th><th>75020</th></tr></thead><tbody><tr><td>Proportion de 18-24 ans</td><td>0,11<br>(0,03)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,01)</td><td>0,16<br>(0,07)</td><td>0,16<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,03)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,03)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,03)</td><td>0,09<br>(0,02)</td></tr><tr><td>Proportion de 25-39 ans</td><td>0,29<br>(0,06)</td><td>0,31<br>(0,05)</td><td>0,37<br>(0,04)</td><td>0,34<br>(0,04)</td><td>0,31<br>(0,04)</td><td>0,25<br>(0,05)</td><td>0,23<br>(0,04)</td><td>0,22<br>(0,06)</td><td>0,24<br>(0,05)</td><td>0,31<br>(0,04)</td><td>0,33<br>(0,03)</td><td>0,34<br>(0,05)</td><td>0,28<br>(0,04)</td><td>0,27<br>(0,06)</td><td>0,29<br>(0,04)</td><td>0,29<br>(0,05)</td><td>0,19<br>(0,03)</td><td>0,3<br>(0,06)</td><td>0,34<br>(0,05)</td><td>0,27<br>(0,05)</td><td>0,3<br>(0,05)</td></tr><tr><td>Proportion de 40-64 ans</td><td>0,3<br>(0,03)</td><td>0,31<br>(0,03)</td><td>0,28<br>(0,03)</td><td>0,3<br>(0,03)</td><td>0,31<br>(0,03)</td><td>0,29<br>(0,02)</td><td>0,3<br>(0,02)</td><td>0,32<br>(0,03)</td><td>0,33<br>(0,04)</td><td>0,3<br>(0,02)</td><td>0,3<br>(0,02)</td><td>0,29<br>(0,03)</td><td>0,31<br>(0,03)</td><td>0,32<br>(0,04)</td><td>0,3<br>(0,03)</td><td>0,29<br>(0,03)</td><td>0,33<br>(0,04)</td><td>0,29<br>(0,03)</td><td>0,29<br>(0,03)</td><td>0,3<br>(0,03)</td><td>0,31<br>(0,03)</td></tr><tr><td>Proportion de plus de 65 ans</td><td>0,14<br>(0,05)</td><td>0,14<br>(0,03)</td><td>0,09<br>(0,03)</td><td>0,11<br>(0,03)</td><td>0,15<br>(0,04)</td><td>0,16<br>(0,03)</td><td>0,19<br>(0,03)</td><td>0,19<br>(0,04)</td><td>0,13<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,04)</td><td>0,17<br>(0,05)</td><td>0,14<br>(0,05)</td><td>0,15<br>(0,04)</td><td>0,16<br>(0,04)</td><td>0,21<br>(0,04)</td><td>0,14<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,12<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,04)</td></tr><tr><td>Proportion d'immigrés</td><td>0,2<br>(0,06)</td><td>0,18<br>(0,02)</td><td>0,24<br>(0,07)</td><td>0,22<br>(0,05)</td><td>0,19<br>(0,03)</td><td>0,16<br>(0,03)</td><td>0,17<br>(0,03)</td><td>0,2<br>(0,03)</td><td>0,21<br>(0,07)</td><td>0,18<br>(0,03)</td><td>0,24<br>(0,06)</td><td>0,21<br>(0,06)</td><td>0,15<br>(0,04)</td><td>0,2<br>(0,08)</td><td>0,15<br>(0,03)</td><td>0,16<br>(0,05)</td><td>0,2<br>(0,04)</td><td>0,19<br>(0,05)</td><td>0,23<br>(0,08)</td><td>0,25<br>(0,07)</td><td>0,2<br>(0,06)</td></tr><tr><td>Proportion d'étrangers</td><td>0,15<br>(0,06)</td><td>0,13<br>(0,03)</td><td>0,2<br>(0,07)</td><td>0,18<br>(0,05)</td><td>0,15<br>(0,03)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,14<br>(0,03)</td><td>0,16<br>(0,03)</td><td>0,17<br>(0,07)</td><td>0,13<br>(0,03)</td><td>0,2<br>(0,06)</td><td>0,16<br>(0,06)</td><td>0,1<br>(0,05)</td><td>0,13<br>(0,06)</td><td>0,11<br>(0,03)</td><td>0,12<br>(0,04)</td><td>0,15<br>(0,04)</td><td>0,15<br>(0,05)</td><td>0,19<br>(0,08)</td><td>0,19<br>(0,07)</td><td>0,15<br>(0,06)</td></tr><tr><td>Taux de logements vacants</td><td>0,1<br>(0,04)</td><td>0,13<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,03)</td><td>0,08<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,01)</td><td>0,09<br>(0,03)</td><td>0,12<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,12<br>(0,04)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,07<br>(0,03)</td><td>0,06<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,03)</td><td>0,08<br>(0,02)</td><td>0,16<br>(0,05)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,1<br>(0,03)</td><td>0,08<br>(0,03)</td><td>0,07<br>(0,02)</td></tr><tr><td>Proportion de résidences secondaires</td><td>0,06<br>(0,04)</td><td>0,13<br>(0,03)</td><td>0,09<br>(0,05)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,16<br>(0,06)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,14<br>(0,03)</td><td>0,13<br>(0,03)</td><td>0,13<br>(0,08)</td><td>0,06<br>(0,02)</td><td>0,04<br>(0,02)</td><td>0,05<br>(0,02)</td><td>0,04<br>(0,02)</td><td>0,04<br>(0,02)</td><td>0,07<br>(0,04)</td><td>0,06<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,03)</td><td>0,06<br>(0,02)</td><td>0,04<br>(0,02)</td><td>0,03<br>(0,01)</td><td>0,02<br>(0,02)</td></tr><tr><td>Proportion de maisons</td><td>0,01<br>(0,02)</td><td>0<br>(0)</td><td>0<br>(0)</td><td>0<br>(0)</td><td>0,01<br>(0,01)</td><td>0,01<br>(0,01)</td><td>0,01<br>(0,01)</td><td>0,01<br>(0,01)</td><td>0<br>(0)</td><td>0,01<br>(0,01)</td><td>0<br>(0)</td><td>0,01<br>(0,01)</td><td>0<br>(0)</td><td>0,01<br>(0,02)</td><td>0,02<br>(0,01)</td><td>0,01<br>(0,01)</td><td>0,01<br>(0,02)</td><td>0,01<br>(0,01)</td><td>0,01<br>(0,01)</td><td>0,02<br>(0,07)</td><td>0,01<br>(0,02)</td><td>0,01<br>(0,02)</td></tr><tr><td>Proportion de studios</td><td>0,24<br>(0,08)</td><td>0,28<br>(0,07)</td><td>0,35<br>(0,07)</td><td>0,29<br>(0,05)</td><td>0,28<br>(0,06)</td><td>0,28<br>(0,06)</td><td>0,27<br>(0,07)</td><td>0,24<br>(0,07)</td><td>0,22<br>(0,07)</td><td>0,26<br>(0,07)</td><td>0,26<br>(0,08)</td><td>0,28<br>(0,1)</td><td>0,21<br>(0,08)</td><td>0,22<br>(0,1)</td><td>0,22<br>(0,07)</td><td>0,23<br>(0,07)</td><td>0,21<br>(0,06)</td><td>0,23<br>(0,06)</td><td>0,25<br>(0,08)</td><td>0,2<br>(0,08)</td><td>0,24<br>(0,08)</td></tr><tr><td>Proportion de nouveaux résidents</td><td>0,14<br>(0,04)</td><td>0,15<br>(0,05)</td><td>0,19<br>(0,02)</td><td>0,15<br>(0,02)</td><td>0,15<br>(0,03)</td><td>0,15<br>(0,04)</td><td>0,15<br>(0,06)</td><td>0,15<br>(0,11)</td><td>0,15<br>(0,07)</td><td>0,16<br>(0,06)</td><td>0,15<br>(0,04)</td><td>0,15<br>(0,03)</td><td>0,13<br>(0,03)</td><td>0,13<br>(0,04)</td><td>0,14<br>(0,04)</td><td>0,16<br>(0,04)</td><td>0,13<br>(0,1)</td><td>0,16<br>(0,09)</td><td>0,15<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,02)</td></tr><tr><td>Proportion de propriétaires</td><td>0,36<br>(0,1)</td><td>0,29<br>(0,02)</td><td>0,34<br>(0,04)</td><td>0,37<br>(0,03)</td><td>0,35<br>(0,03)</td><td>0,33<br>(0,03)</td><td>0,36<br>(0,04)</td><td>0,38<br>(0,03)</td><td>0,33<br>(0,02)</td><td>0,4<br>(0,04)</td><td>0,35<br>(0,03)</td><td>0,36<br>(0,04)</td><td>0,36<br>(0,03)</td><td>0,32<br>(0,04)</td><td>0,36<br>(0,03)</td><td>0,36<br>(0,03)</td><td>0,46<br>(0,03)</td><td>0,37<br>(0,03)</td><td>0,36<br>(0,03)</td><td>0,34<br>(0,04)</td><td>0,32<br>(0,03)</td></tr><tr><td>Proportion de logements sociaux</td><td>0,14<br>(0,19)</td><td>0,1<br>(0,07)</td><td>0,03<br>(0,03)</td><td>0,08<br>(0,05)</td><td>0,08<br>(0,08)</td><td>0,08<br>(0,08)</td><td>0,14<br>(0,05)</td><td>0,02<br>(0,07)</td><td>0,01<br>(0,09)</td><td>0,02<br>(0,07)</td><td>0,04<br>(0,09)</td><td>0,11<br>(0,09)</td><td>0,11<br>(0,08)</td><td>0,22<br>(0,11)</td><td>0,31<br>(0,14)</td><td>0,17<br>(0,09)</td><td>0,13<br>(0,1)</td><td>0,05<br>(0,08)</td><td>0,08<br>(0,09)</td><td>0,13<br>(0,09)</td><td>0,29<br>(0,14)</td><td>0,3<br>(0,11)</td></tr><tr><td>Proportion d'étudiants</td><td>0,13<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,1)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,12<br>(0,09)</td><td>0,12<br>(0,12)</td><td>0,22<br>(0,14)</td><td>0,22<br>(0,03)</td><td>0,16<br>(0,01)</td><td>0,15<br>(0,05)</td><td>0,12<br>(0,07)</td><td>0,11<br>(0,12)</td><td>0,11<br>(0,13)</td><td>0,11<br>(0,21)</td><td>0,14<br>(0,27)</td><td>0,13<br>(0,19)</td><td>0,13<br>(0,18)</td><td>0,16<br>(0,08)</td><td>0,12<br>(0,16)</td><td>0,09<br>(0,16)</td><td>0,12<br>(0,24)</td><td>0,1<br>(0,21)</td><td>0,1<br>(0,21)</td></tr><tr><td>Nombre de transactions</td><td>54487</td><td>439</td><td>740</td><td>1225</td><td>753</td><td>1210</td><td>1122</td><td>1163</td><td>895</td><td>1852</td><td>2669</td><td>4774</td><td>3096</td><td>2914</td><td>2826</td><td>5929</td><td>4258</td><td>5330</td><td>6246</td><td>3304</td><td>3742</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Notes : Sont désignés comme nouveaux résidents les habitants arrivés dans l'IRIS depuis moins de deux ans.

Lecture : Dans le premier arrondissement, la proportion moyenne de 18-24 ans dans les IRIS où les 439 transactions ont eu lieu entre 2008 et 2010 était de 10% en 2006.

Source : Insee, Base Bien et calcul des auteurs
<table><caption>TABLE 4 – Caractéristiques du voisinage des transactions : données du recensement et du dispositif Revenus Fiscaux Localisés des ménages</caption><thead><tr><th></th><th>Paris</th><th>75001</th><th>75002</th><th>75003</th><th>75004</th><th>75005</th><th>75006</th><th>75007</th><th>75008</th><th>75009</th><th>75010</th><th>75011</th><th>75012</th><th>75013</th><th>75014</th><th>75015</th><th>75016</th><th>75017</th><th>75018</th><th>75019</th><th>75020</th></tr></thead><tbody><tr><td>Proportion de non-diplômés</td><td>0,13<br>(0,06)</td><td>0,09<br>(0,03)</td><td>0,15<br>(0,06)</td><td>0,13<br>(0,04)</td><td>0,09<br>(0,01)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,18<br>(0,06)</td><td>0,14<br>(0,06)</td><td>0,11<br>(0,05)</td><td>0,14<br>(0,09)</td><td>0,09<br>(0,04)</td><td>0,09<br>(0,03)</td><td>0,11<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,04)</td><td>0,17<br>(0,08)</td><td>0,2<br>(0,08)</td><td>0,16<br>(0,06)</td></tr><tr><td>Proportion de CAP-BEP</td><td>0,08<br>(0,03)</td><td>0,07<br>(0,02)</td><td>0,06<br>(0,02)</td><td>0,06<br>(0,02)</td><td>0,06<br>(0,03)</td><td>0,04<br>(0,01)</td><td>0,05<br>(0,03)</td><td>0,05<br>(0,02)</td><td>0,07<br>(0,01)</td><td>0,08<br>(0,02)</td><td>0,08<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,03)</td><td>0,07<br>(0,03)</td><td>0,07<br>(0,03)</td><td>0,04<br>(0,02)</td><td>0,07<br>(0,03)</td><td>0,1<br>(0,03)</td><td>0,11<br>(0,03)</td><td>0,11<br>(0,03)</td></tr><tr><td>Proportion de CEP-BEPC</td><td>0,1<br>(0,03)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,08<br>(0,02)</td><td>0,08<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,08<br>(0,02)</td><td>0,07<br>(0,01)</td><td>0,08<br>(0,02)</td><td>0,07<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,13<br>(0,03)</td><td>0,11<br>(0,03)</td><td>0,1<br>(0,03)</td><td>0,1<br>(0,03)</td><td>0,07<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,03)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,13<br>(0,03)</td></tr><tr><td>Proportion de bacheliers</td><td>0,15<br>(0,03)</td><td>0,14<br>(0,02)</td><td>0,13<br>(0,02)</td><td>0,14<br>(0,03)</td><td>0,15<br>(0,02)</td><td>0,13<br>(0,02)</td><td>0,14<br>(0,02)</td><td>0,15<br>(0,02)</td><td>0,16<br>(0,04)</td><td>0,15<br>(0,02)</td><td>0,15<br>(0,02)</td><td>0,14<br>(0,02)</td><td>0,16<br>(0,04)</td><td>0,15<br>(0,03)</td><td>0,14<br>(0,02)</td><td>0,15<br>(0,02)</td><td>0,17<br>(0,03)</td><td>0,15<br>(0,02)</td><td>0,16<br>(0,02)</td><td>0,16<br>(0,02)</td></tr><tr><td>Proportion de BAC+2</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,01)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,01)</td><td>0,11<br>(0,01)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,01)</td><td>0,13<br>(0,02)</td><td>0,13<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,13<br>(0,03)</td><td>0,13<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,04)</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,13<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,13<br>(0,02)</td></tr><tr><td>Proportion de BAC+3 au moins</td><td>0,41<br>(0,11)</td><td>0,49<br>(0,04)</td><td>0,46<br>(0,06)</td><td>0,49<br>(0,05)</td><td>0,49<br>(0,05)</td><td>0,54<br>(0,06)</td><td>0,56<br>(0,04)</td><td>0,53<br>(0,05)</td><td>0,49<br>(0,06)</td><td>0,46<br>(0,03)</td><td>0,37<br>(0,06)</td><td>0,4<br>(0,07)</td><td>0,38<br>(0,07)</td><td>0,39<br>(0,12)</td><td>0,47<br>(0,09)</td><td>0,48<br>(0,07)</td><td>0,49<br>(0,05)</td><td>0,43<br>(0,09)</td><td>0,32<br>(0,09)</td><td>0,28<br>(0,09)</td><td>0,31<br>(0,08)</td></tr><tr><td>Taux de chômage</td><td>0,11<br>(0,03)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,12<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,01)</td><td>0,11<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,08<br>(0,01)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,13<br>(0,03)</td><td>0,12<br>(0,03)</td><td>0,1<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,03)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>0,11<br>(0,03)</td><td>0,14<br>(0,03)</td><td>0,15<br>(0,04)</td><td>0,13<br>(0,03)</td></tr><tr><td>Revenu médian</td><td>9525<br>(3635)</td><td>11480<br>(1289)</td><td>8122<br>(2696)</td><td>9326<br>(2247)</td><td>11209<br>(1789)</td><td>12302<br>(1175)</td><td>13891<br>(1526)</td><td>14010<br>(1790)</td><td>12743<br>(1844)</td><td>10619<br>(2460)</td><td>6737<br>(2259)</td><td>8009<br>(2355)</td><td>10605<br>(2405)</td><td>8051<br>(3006)</td><td>10646<br>(3199)</td><td>11879<br>(2433)</td><td>13099<br>(1837)</td><td>10922<br>(3380)</td><td>6745<br>(3224)</td><td>5199<br>(1900)</td><td>6385<br>(2427)</td></tr><tr><td>1er quartile de revenu</td><td>17788<br>(5769)</td><td>20970<br>(2567)</td><td>16749<br>(3833)</td><td>18602<br>(2505)</td><td>20450<br>(2470)</td><td>21247<br>(2148)</td><td>25572<br>(2982)</td><td>26189<br>(3637)</td><td>24410<br>(2977)</td><td>19906<br>(3581)</td><td>14107<br>(3706)</td><td>15909<br>(3442)</td><td>17995<br>(3088)</td><td>14640<br>(4292)</td><td>18356<br>(4410)</td><td>20372<br>(3298)</td><td>24939<br>(3550)</td><td>20234<br>(5262)</td><td>13361<br>(4971)</td><td>10804<br>(3616)</td><td>12840<br>(3984)</td></tr><tr><td>3ème quartile de revenu</td><td>29259<br>(9583)</td><td>35934<br>(5902)</td><td>30009<br>(4681)</td><td>32324<br>(3779)</td><td>34378<br>(4831)</td><td>34032<br>(4151)</td><td>43397<br>(6388)</td><td>46640<br>(9067)</td><td>45157<br>(7187)</td><td>32838<br>(6090)</td><td>24267<br>(4385)</td><td>25824<br>(4396)</td><td>27206<br>(4058)</td><td>22993<br>(5791)</td><td>28460<br>(6579)</td><td>31088<br>(4827)</td><td>43424<br>(7815)</td><td>32895<br>(9013)</td><td>22354<br>(6300)</td><td>18882<br>(4805)</td><td>21151<br>(4902)</td></tr><tr><td>Nombre de transactions</td><td>54487</td><td>439</td><td>740</td><td>1225</td><td>753</td><td>1210</td><td>1122</td><td>1163</td><td>895</td><td>1852</td><td>2669</td><td>4774</td><td>3096</td><td>2914</td><td>2826</td><td>5929</td><td>4258</td><td>5330</td><td>6246</td><td>3304</td><td>3742</td></tr></tbody></table>

Notes : Les revenus sont exprimés en euros.

Lecture : Dans le premier arrondissement, la proportion moyenne de bacheliers dans les IRIS où les 439 transactions ont eu lieu entre 2008 et 2010 était de 14% en 2006.

Source : Insee, Base Bien et calcul des auteurs
<table><caption>TABLE 5 – Caractéristiques du voisinage des transactions : données de la base permanente des équipements</caption><thead><tr><th></th><th>Paris</th><th>75001</th><th>75002</th><th>75003</th><th>75004</th><th>75005</th><th>75006</th><th>75007</th><th>75008</th><th>75009</th><th>75010</th><th>75011</th><th>75012</th><th>75013</th><th>75014</th><th>75015</th><th>75016</th><th>75017</th><th>75018</th><th>75019</th><th>75020</th></tr></thead><tbody><tr><td>Supermarchés</td><td>0,57<br>(0,84)</td><td>0,55<br>(0,7)</td><td>0,36<br>(0,69)</td><td>0,18<br>(0,38)</td><td>0,3<br>(0,86)</td><td>0,76<br>(0,72)</td><td>0,36<br>(0,78)</td><td>0,5<br>(1,02)</td><td>0,7<br>(0,85)</td><td>0,61<br>(0,73)</td><td>0,77<br>(0,69)</td><td>0,44<br>(0,8)</td><td>0,59<br>(0,75)</td><td>0,57<br>(0,75)</td><td>0,4<br>(1,18)</td><td>0,78<br>(0,64)</td><td>0,4<br>(0,88)</td><td>0,58<br>(0,77)</td><td>0,55<br>(0,7)</td><td>0,48<br>(0,83)</td><td>0,81<br>(0,86)</td></tr><tr><td>Commerces de détail alimentaires</td><td>6,45<br>(4,91)</td><td>9,64<br>(3,53)</td><td>5,08<br>(2,68)</td><td>5,76<br>(4,68)</td><td>10,16<br>(6,34)</td><td>7,44<br>(4,93)</td><td>7,23<br>(3,65)</td><td>5,03<br>(2,93)</td><td>6,29<br>(3,98)</td><td>8,39<br>(5,57)</td><td>9,06<br>(5,41)</td><td>6,67<br>(3,84)</td><td>5,9<br>(4,85)</td><td>4,86<br>(2,78)</td><td>5,51<br>(3,41)</td><td>5,63<br>(3,92)</td><td>4,22<br>(3,24)</td><td>6,83<br>(4,75)</td><td>8,54<br>(7,27)</td><td>5,48<br>(4,48)</td><td>5,73<br>(4,55)</td></tr><tr><td>Commerces non alimentaires</td><td>18,11<br>(20,08)</td><td>94,57<br>(44,74)</td><td>48,26<br>(18,73)</td><td>28,81<br>(12,36)</td><td>47,59<br>(25,5)</td><td>20,43<br>(15,74)</td><td>64,21<br>(38,16)</td><td>28,97<br>(23,33)</td><td>45,02<br>(32,03)</td><td>28,29<br>(18,5)</td><td>23,83<br>(17,24)</td><td>15,6<br>(9,92)</td><td>12,16<br>(13,24)</td><td>9,09<br>(15,01)</td><td>12,15<br>(10,49)</td><td>12,43<br>(14,31)</td><td>13,56<br>(15,58)</td><td>18,01<br>(14,27)</td><td>14,27<br>(14,21)</td><td>7,47<br>(7,19)</td><td>9,95<br>(8,4)</td></tr><tr><td>Services</td><td>20,21<br>(17,04)</td><td>70,43<br>(52,36)</td><td>35,24<br>(29,19)</td><td>19,78<br>(7,55)</td><td>23,71<br>(5,39)</td><td>19,19<br>(10,05)</td><td>24,75<br>(8,83)</td><td>28,24<br>(14,98)</td><td>73,07<br>(36,4)</td><td>35,38<br>(20,39)</td><td>23,04<br>(15,92)</td><td>16,63<br>(9,02)</td><td>15,91<br>(7,4)</td><td>11,76<br>(7,78)</td><td>14,33<br>(7,06)</td><td>18,33<br>(8,62)</td><td>24,19<br>(16,55)</td><td>27,1<br>(17,8)</td><td>14,33<br>(8,3)</td><td>10,49<br>(6,51)</td><td>11,25<br>(6)</td></tr><tr><td>Restaurants</td><td>20,15<br>(17,55)</td><td>80,55<br>(29,54)</td><td>41,45<br>(23,38)</td><td>21,47<br>(8,18)</td><td>40,89<br>(15,51)</td><td>38,11<br>(29,95)</td><td>34,98<br>(22,08)</td><td>18,77<br>(12,44)</td><td>43,91<br>(33,3)</td><td>37,43<br>(24,81)</td><td>32,68<br>(18,52)</td><td>22,05<br>(12,91)</td><td>12,67<br>(7,87)</td><td>12,77<br>(9,86)</td><td>15,08<br>(12,57)</td><td>13,5<br>(7,58)</td><td>8,68<br>(8,85)</td><td>21,71<br>(15,29)</td><td>20,38<br>(10,11)</td><td>11,95<br>(9,39)</td><td>12,78<br>(8,25)</td></tr><tr><td>Nombre de transactions</td><td>54487</td><td>439</td><td>740</td><td>1225</td><td>753</td><td>1210</td><td>1122</td><td>1163</td><td>895</td><td>1852</td><td>2669</td><td>4774</td><td>3096</td><td>2914</td><td>2826</td><td>5929</td><td>4258</td><td>5330</td><td>6246</td><td>3304</td><td>3742</td></tr></tbody></table>

**Notes** : Le commerce de détail alimentaire regroupe les boulangeries, charcuteries, etc. Le commerce de détail non alimentaire comprend les fleuristes, bijoutiers, magasins d'habillement, etc. Les services regroupent les coiffeurs, les auto-écoles, etc.

**Lecture** : Dans le premier arrondissement, le nombre moyen de supermarchés par IRIS dans les IRIS où les 439 transactions ont eu lieu entre 2008 et 2010 était de 0,55 en 2007.

**Source** : *Base des Équipements, Base Bien et calcul des auteurs*
# 4 Les prix hédoniques

## 4.1 Variance expliquée

Avant de détailler les différentes estimations des prix hédoniques pour chaque caractéristique du logement, on présente la régression complète du logarithme du prix sur les différents groupes de caractéristiques.

<table><caption>TABLE 6 – Variance expliquée par les caractéristiques des logements et du voisinage</caption><thead><tr><th rowspan="2">Estimateur<br>Variables</th><th colspan="3">Sans effet fixe</th><th colspan="3">Effets fixes IRIS</th></tr><tr><th>Surface<br>log(prix)<br>(1)</th><th>Car du logement<br>log(prix)<br>(2)</th><th>Car Quart<br>log(prix)<br>(3)</th><th>Surface<br>log(prix)<br>(4)</th><th>Car du logement<br>log(prix)<br>(5)</th><th>Car Quart<br>log(prix)<br>(6)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Surface<sup>2</sup></td><td>-0.0001***<br>(0.0000)</td><td>-0.0001***<br>(0.0000)</td><td>-0.0001***<br>(0.0000)</td><td>-0.0001***<br>(0.0000)</td><td>-0.0001***<br>(0.0000)</td><td>-0.0001***<br>(0.0000)</td></tr><tr><td>Surface<sup>3</sup></td><td>0.0000***<br>(0.0000)</td><td>0.0000***<br>(0.0000)</td><td>0.0000***<br>(0.0000)</td><td>0.0000***<br>(0.0000)</td><td>0.0000***<br>(0.0000)</td><td>0.0000***<br>(0.0000)</td></tr><tr><td>Surface</td><td></td><td>0.0354***<br>(0.0011)</td><td>0.0332***<br>(0.0012)</td><td>0.0359***<br>(0.0012)</td><td>0.0334***<br>(0.0012)</td><td>0.0335***<br>(0.0012)</td></tr><tr><td>Années et Mois</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du logement</td><td>No</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du voisinage</td><td>No</td><td>No</td><td>Yes</td><td>No</td><td>No</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.850</td><td>0.866</td><td>0.912</td><td>0.908</td><td>0.922</td><td>0.923</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup> ajusté</td><td>0.850</td><td>0.866</td><td>0.912</td><td>0.906</td><td>0.921</td><td>0.921</td></tr></tbody></table>

Ecarts-types entre parenthèses
* p<0,10, ** p<0,05, *** p<0,010

Notes : On régresse le logarithme du prix des transactions sur différents groupes de caractéristiques. Dans les trois dernières colonnes on ajoute des effets-fixes à l'IRIS. Les colonnes 1 et 4 correspondent à la régression uniquement sur des puissances de la surface. Dans les colonnes 2 et 5, on ajoute les caractéristiques propres du logement. Dans les colonnes 3 et 6, on ajoute les caractéristiques du voisinage. Dans toutes les estimations, on tient compte de l'année de vente du bien. Les écarts-types sont clusterisés à l'IRIS.

La table 6 présente deux séries d'estimation. La première série de trois estimations dont les résultats sont reportées dans les colonnes 1 à 3 correspond à la régression du logarithme du prix sur différentes caractéristiques propres au bien et à son voisinage. On n'introduit aucune indicatrice de localisation. La variance expliquée par la surface seule (on introduit les puissances de la surface d'ordres 1 à 3 et on ajoute des indicatrices d'années et de mois) est égale à 85 %<fnref n="6" />. Lorsque l'on ajoute les caractéristiques propres du logement, la variance expliquée est alors supérieure à 86 % et enfin lorsqu'on tient compte des attributs du voisinage du bien, la variance expliquée est de plus de 91 %. Les caractéristiques retenues pour décrire le logement et son environnement rendent donc très bien compte de la dispersion des prix.

Dans les trois dernières colonnes, on reporte les résultats des estimations dans

<footnote n="6">6. La variance expliquée par la surface (et ses puissances d'ordres 1 à 3) pour un mois donné une année donnée est également d'environ 85 %.</footnote>
lesquelles on a introduit des effets-fixes à l'IRIS. L'introduction de ces effets-fixes permet de tenir compte des variations très locales des logements ou des quartiers que nous ne capterions pas avec nos données. Nous menons les mêmes estimations que dans le cas sans effet fixe : les trois groupes de régresseurs sont la surface seule, la surface et les caractéristiques du logement et enfin la surface, les caractéristiques du logement et celles du voisinage. Certaines caractéristiques du voisinage étant définies à l'IRIS, elles disparaissent lors de l'estimation avec effets fixes puisqu'elles ne varient pas à l'intérieur d'un IRIS.

La variance expliquée pour chacune des trois estimations (surface seule, surface et caractéristiques du logement, surface, caractéristiques du logement et du voisinage) est très proche de celle obtenue sans effet fixe. Pour la régression complète, là où la régression sans effet fixe explique 91,2% de la variance des prix, celle avec effets fixes en explique 92,1%.

## 4.2 Les prix hédoniques des caractéristiques propres du logement

### 4.2.1 La surface

La surface du logement explique plus de 74% de la variance du prix sur Paris une année donnée (par simple régression linéaire du logarithme du prix sur la variable surface). Mais dès lors qu'on introduit des puissances de la variable, on peut expliquer jusqu'à 85% de la variance du prix (voir table 6). La dimension non-linéaire de l'effet de la surface sur le prix est donc particulièrement importante. Pour capter au mieux ces non-linéarités, nous appliquons une méthode semi-paramétrique à la Robinson :

$$ \log(p) = X\beta + f(x_{\text{surf}}) + \epsilon \quad (7) $$

où $\epsilon$ est un bruit blanc. On estime $f$ par la méthode des sieves (avec la famille de fonctions des splines). Cette technique consiste à approcher $f$ par une combinaison linéaire de fonctions polynômiales par morceaux. X contient les caractéristiques propres du logement ainsi que les caractéristiques du quartier.

On représente sur la figure 9 le résultat de l'estimation de $f$. La fonction de prix hédonique est croissante sur tout le support (on estime la fonction pour des logements qui ont une surface entre 9 et 200 mètres carrés). On observe une forte non-linéarité de la courbe : la courbe est plus pentue pour des surfaces inférieures à 50 mètres carrés que pour des surfaces supérieures. Cela signifie que les ménages qui achètent des petits logements ont une propension marginale à payer pour un mètre carré supplémentaire plus forte que les ménages qui achètent un grand logement. Dans la partie linéaire de la régression spline, nous tenons compte du nombre de pièces. La propension marginale à payer pour un mètre carré supplémentaire est donc estimée à nombre de pièces donné.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 9 – Prix hédonique de la surface</figcaption></figure>

Notes : on trace la courbe de prix hédonique de la surface estimé semi-paramétriquement par la méthode des sieves (on introduit dans la partie linéaire toutes les caractéristiques du logement et du voisinage dont on dispose). L'écart-type est calculé par bootstrap.

4.2.2 Les autres attributs du logement

Dans la table 7, on reporte les prix hédoniques estimés des caractéristiques des logements lorsqu'on tient compte ou non des caractéristiques du voisinage, en introduisant ou non des effets fixes à l'IRIS. On trouve des résultats cohérents avec les études antérieures menées sur la France pour la propension marginale à payer pour un étage particulier, la période de construction de l'immeuble, la présence d'un ascenseur, le statut d'occupation du logement (voir Maurer et al. 2004 pour une comparaison). On observe une certaine stabilité des coefficients de l'étage, du statut d'occupation et de l'indicatrice signalant la présence d'un ascenseur, que l'on introduise ou non les caractéristiques du quartier dans la régression (ou que l'on ajoute les effets fixes à l'IRIS), ce qui indique une absence de corrélation entre l'étage des appartements achetés (ou du statut d'occupation et de la présence d'un ascenseur) et les caractéristiques du quartier qui influencent le prix. Ainsi, on trouve que la propension marginale à payer pour habiter au 1er étage plutôt qu'au rez de chaussée est au moins égale (c'est une borne inférieure, voir 2.2) à 5% de la valeur du bien environ.

En revanche, les coefficients associés à la période de construction varient sensiblement entre les régressions qui tiennent compte des caractéristiques du quartier (colonnes 2, 3 et 4) et la régression qui introduit seulement les caracté-
<table><caption>TABLE 7 – Prix hédoniques des caractéristiques du logement</caption><thead><tr><th rowspan="2">Estimateur<br>Variables</th><th colspan="2">Sans effet fixe</th><th colspan="2">Effets fixes IRIS</th></tr><tr><th>log(prix)<br>(1)</th><th>log(prix)<br>(2)</th><th>log(prix)<br>(3)</th><th>log(prix)<br>(4)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sous-sol</td><td>0.039<br>(0.036)</td><td>0.034<br>(0.034)</td><td>0.032<br>(0.034)</td><td>0.032<br>(0.034)</td></tr><tr><td>Rez de chaussée</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td></tr><tr><td>1er étage</td><td>0.042***<br>(0.005)</td><td>0.050***<br>(0.004)</td><td>0.050***<br>(0.004)</td><td>0.050***<br>(0.004)</td></tr><tr><td>2ème étage</td><td>0.072***<br>(0.005)</td><td>0.079***<br>(0.004)</td><td>0.075***<br>(0.004)</td><td>0.075***<br>(0.004)</td></tr><tr><td>3ème étage</td><td>0.084***<br>(0.005)</td><td>0.090***<br>(0.004)</td><td>0.087***<br>(0.004)</td><td>0.088***<br>(0.004)</td></tr><tr><td>4ème étage</td><td>0.095***<br>(0.006)</td><td>0.099***<br>(0.005)</td><td>0.095***<br>(0.005)</td><td>0.096***<br>(0.005)</td></tr><tr><td>5ème étage</td><td>0.101***<br>(0.006)</td><td>0.106***<br>(0.005)</td><td>0.103***<br>(0.005)</td><td>0.104***<br>(0.005)</td></tr><tr><td>6ème étage et plus</td><td>0.078***<br>(0.007)</td><td>0.094***<br>(0.005)</td><td>0.103***<br>(0.005)</td><td>0.104***<br>(0.005)</td></tr><tr><td>1850 ou avant</td><td>0.202***<br>(0.016)</td><td>0.034***<br>(0.007)</td><td>0.011*<br>(0.006)</td><td>0.011*<br>(0.006)</td></tr><tr><td>1850-1914</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td></tr><tr><td>1914-1947</td><td>-0.017***<br>(0.005)</td><td>-0.010***<br>(0.003)</td><td>-0.008***<br>(0.003)</td><td>-0.008***<br>(0.003)</td></tr><tr><td>1948-1969</td><td>-0.025***<br>(0.006)</td><td>-0.028***<br>(0.004)</td><td>-0.020***<br>(0.003)</td><td>-0.021***<br>(0.003)</td></tr><tr><td>1970-1980</td><td>-0.050***<br>(0.008)</td><td>-0.006<br>(0.005)</td><td>0.009**<br>(0.005)</td><td>0.008*<br>(0.004)</td></tr><tr><td>1981-1991</td><td>-0.044***<br>(0.016)</td><td>-0.007<br>(0.012)</td><td>-0.003<br>(0.011)</td><td>-0.003<br>(0.011)</td></tr><tr><td>1992-2000</td><td>0.063<br>(0.044)</td><td>0.081***<br>(0.031)</td><td>0.056***<br>(0.015)</td><td>0.055***<br>(0.015)</td></tr><tr><td>2000-2010</td><td>0.076**<br>(0.037)</td><td>0.089***<br>(0.030)</td><td>0.067**<br>(0.026)</td><td>0.065**<br>(0.026)</td></tr><tr><td>Ascenceur</td><td>0.020***<br>(0.006)</td><td>0.018***<br>(0.004)</td><td>0.021***<br>(0.003)</td><td>0.021***<br>(0.003)</td></tr><tr><td>Libre</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td></tr><tr><td>Occupation partielle</td><td>-0.107***<br>(0.035)</td><td>-0.136***<br>(0.029)</td><td>-0.137***<br>(0.027)</td><td>-0.137***<br>(0.027)</td></tr><tr><td>Occupé par l'acheteur</td><td>-0.166***<br>(0.011)</td><td>-0.168***<br>(0.009)</td><td>-0.163***<br>(0.008)</td><td>-0.163***<br>(0.008)</td></tr><tr><td>Occupé par un locataire</td><td>-0.151***<br>(0.019)</td><td>-0.162***<br>(0.014)</td><td>-0.173***<br>(0.009)</td><td>-0.172***<br>(0.009)</td></tr><tr><td>Neuf</td><td>0.173***<br>(0.046)</td><td>0.235***<br>(0.042)</td><td>0.219***<br>(0.049)</td><td>0.221***<br>(0.048)</td></tr><tr><td>Surface (polynôme)</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Années et Mois</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du voisinage</td><td>No</td><td>Yes</td><td>No</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.866</td><td>0.912</td><td>0.922</td><td>0.923</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup> ajusté</td><td>0.866</td><td>0.912</td><td>0.921</td><td>0.921</td></tr></tbody></table>

Écarts-types entre parenthèses
* p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.010

Notes : On régresse le logarithme du prix des transactions sur différents groupes de caractéristiques. Dans les deux dernières colonnes on ajoute des effets-fixes à l'IRIS. Les colonnes 1 et 3 correspondent à la régression uniquement sur les caractéristiques propres du logement. Dans les colonnes 2 et 4, on ajoute les caractéristiques du voisinage. Dans toutes les estimations, on tient compte de l'année de vente du bien. Les écarts-types sont clusterisés à l'IRIS.

ristiques des logements. On constate un biais positif du coefficient associé à une période de construction précédant l'année 1850 et un biais négatif pour les périodes plus récentes. La distribution des années de construction des immeubles n'est en effet pas uniforme dans Paris, les immeubles les plus anciens étant dans
les arrondissements centraux qui sont aussi les plus prisés. Il est donc logique que le prix hédonique de la période de construction de l'immeuble soit biaisée lorsque l'on ignore les caractéristiques du voisinage du bien vendu. Néanmoins, même après avoir introduit les caractéristiques du voisinage du logement, certaines périodes de construction des immeubles demeurent plus valorisées que d'autres par les acheteurs. Ainsi, une borne inférieure de la différence d'utilité entre acheter un logement construit pendant la période 1850-1914 et un logement construit pendant la période 1914-1947 est égale à 0,8% de la valeur de ce logement (estimation avec effets-fixes). Autrement dit, un acheteur d'appartement construit entre 1850 et 1914 était prêt à payer au moins 0,8% de la valeur de son bien pour acheter ce logement plutôt que le même (toutes les autres caractéristiques étant supposées fixes) construit entre 1914 et 1947.

## 4.3 Les prix des caractéristiques de localisation du logement

### 4.3.1 Le prix hédonique de la distance aux transports publics

Comme pour la surface, il nous parait important de tenir compte du potentiel effet non-linéaire de la distance aux transports publics. Nous estimons donc le prix hédonique de cette distance par une méthode semi-paramétrique. Nous introduisons les caractéristiques propres du logement et les caractéristiques du voisinage dans la partie linéaire de la régression. La figure 10 représente l'estimation du prix hédonique de la distance du logement au métro. Même si cette fonction de prix hédonique n'est pas estimée avec précision, on constate une certaine stabilité du prix hédonique de la distance minimale aux transports publics lorsque celle-ci est inférieure à 400 mètres. En revanche, à partir de 400 mètres, la fonction de prix hédonique décroit avec la distance entre le bien immobilier et la station de métro la plus proche. Autrement dit, un acheteur d'un bien qui se trouve à plus de 400 mètres du métro a une propension marginale à payer positive pour se rapprocher des transports.

### 4.3.2 Le prix hédonique de l'accessibilité aux emplois

On s'intéresse maintenant au prix hédonique de l'accessibilité aux emplois. Cette variable est définie au niveau d'un regroupement d'IRIS, on ne peut donc pas introduire d'effet fixe à l'IRIS. On introduit donc des effets-fixes à un niveau plus agrégé : le grand quartier (chaque arrondissement est divisé en quatre grands quartiers). L'accessibilité est définie comme un pourcentage d'emplois d'Ile-de-France accessibles en moins de 30 minutes par le moyen de transport considéré. Rappelons que cette mesure varie de moins de 5% à 40% environ pour les transports en commun et de 10% à 80% environ pour les trajets automobiles. L'estimation que nous privilégions, celle qui introduit des effets-fixes au niveau du grand-quartier et qui inclut les caractéristiques propres du logement et celles du quartier, donne une propension marginale à payer pour une accessibilité accrue d'1% égale à 0,3% du prix du bien immobilier concernant l'automobile.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 10 – Prix hédonique de la distance minimale au métro</figcaption></figure>

Notes : le prix hédonique de la distance au métro est estimé semi-paramétriquement par la méthode des sieves (on introduit dans la partie linéaire toutes les caractéristiques du logement et du voisinage dont on dispose). L'écart-type est calculé par bootstrap.

Ce coefficient est significatif à 1% (voir Table 8). En revanche l'influence de l'accessibilité de l'emploi par transport en commun est non significative.

Cette valorisation est substantielle puisqu'elle correspond à une propension marginale à payer d'environ 4500€ pour l'augmentation d'un écart-type de la variable égal à 16,74% pour l'automobile lorsque celle-ci est calculée pour le prix médian d'une transaction (266 000€).

### 4.3.3 Le prix hédonique de la délinquance

La table 9 montre les résultats de l'estimation du prix hédonique de la délinquance. La propension marginale à payer est négative pour nos différentes mesures de la délinquance. En d'autres termes, la présence d'actes de délinquance au voisinage d'un logement est dévalorisée par les acheteurs. On estime tout d'abord le prix hédonique de la délinquance pour tous les types d'infrac-tions. Lorsqu'on ne tient pas compte des caractéristiques du voisinage, on trouve une propension marginale à payer pour 100 infractions de plus dans un rayon de 100 mètres égale à -2,9% du prix du logement. Ce coefficient est réduit à -0,5% dès lors que l'on introduit les variables mesurant la qualité du quartier avoisinant, ce qui montre une corrélation positive entre la présence d'actes de délinquance et d'autres caractéristiques influençant négativement le prix des
<table><caption>TABLE 8 – Prix hédoniques de l'accessibilité aux emplois</caption><thead><tr><th rowspan="2">Estimateur<br>Variables</th><th colspan="2">Sans effet fixe</th><th colspan="2">Effets fixes Grand-quartier</th></tr><tr><th>log(prix)<br>(1)</th><th>log(prix)<br>(2)</th><th>log(prix)<br>(3)</th><th>log(prix)<br>(4)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Accessibilité de l'emploi par transport en commun</td><td>0,001<br>(0,001)</td><td>0,002***<br>(0,001)</td><td>0,003***<br>(0,001)</td><td>0,001<br>(0,001)</td></tr><tr><td>Accessibilité de l'emploi par véhicule personnel</td><td>0,007***<br>(0,000)</td><td>0,001***<br>(0,000)</td><td>0,004***<br>(0,001)</td><td>0,003***<br>(0,001)</td></tr><tr><td>Années et Mois</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Surface (polynôme)</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du logement</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du voisinage</td><td>No</td><td>Yes</td><td>No</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,893</td><td>0,912</td><td>0,913</td><td>0,916</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup> ajusté</td><td>0,893</td><td>0,912</td><td>0,913</td><td>0,916</td></tr></tbody></table>

Écarts-types entre parenthèses

* p<0,10, ** p<0,05, *** p<0,010

**Notes** : L'accessibilité de l'emploi est mesurée en % d'emplois d'Ile-de-France accessibles en moins de 30 minutes. On régresse le logarithme du prix des transactions sur différents groupes de caractéristiques. Dans les deux dernières colonnes on ajoute des effets-fixes au niveau du grand quartier. Les colonnes 1 et 3 correspondent à la régression uniquement sur caractéristiques propres du logement. Dans les colonnes 2 et 4, on ajoute les caractéristiques du voisinage. Dans toutes les estimations, on tient compte de l'année de vente du bien. Les écarts-types sont clusterisés à l'IRIS.

logements.

On décompose ensuite les infractions par catégorie pour comparer les influences de chacune sur les prix immobiliers. Dès lors que l'on introduit les effets-fixes au niveau de l'IRIS, le nombre de cambriolages dans un rayon de 100 mètres a une influence négative et significative (à 5%) sur le prix d'un logement de l'ordre de 9%. Le nombre de vols sans violence n'a aucune influence sur le prix, les coefficients significatifs et positifs obtenus dans les régressions sans effet fixe sont dus à une corrélation positive entre le nombre de vols et la qualité du quartier (les vols ont plutôt lieu dans les quartiers les plus riches). Les coefficients du nombre de violences et de vols avec violence deviennent non significatifs à 5% dès lors que l'on introduit les effets-fixes à l'IRIS. La corrélation est ici négative entre la présence de tels actes et la qualité du quartier. Enfin, les IRAS (infractions révélées par l'action des services) ont une influence négative sur le prix même lorsque les effets fixes à l'IRIS sont introduits. Ainsi, pour 100 IRAS supplémentaires dans un rayon de 100 mètres, la propension marginale à payer est égale à -2,4% du prix du logement (coefficient significatif à 10%).

On voit que selon les types d'infractions, les prix hédoniques associés sont assez différents, certains n'ayant pas d'effet significatif, d'autres influençant négativement le prix des biens immobiliers.
<table><caption>TABLE 9 – Prix hédoniques de la délinquance</caption><thead><tr><th rowspan="2">Estimateur<br>Variables</th><th colspan="4">Sans effet fixe</th><th colspan="4">Effets fixes IRIS</th></tr><tr><th>log(prix)<br>(1)</th><th>log(prix)<br>(2)</th><th>log(prix)<br>(3)</th><th>log(prix)<br>(4)</th><th>log(prix)<br>(5)</th><th>log(prix)<br>(6)</th><th>log(prix)<br>(7)</th><th>log(prix)<br>(8)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'infractions dans un rayon de 100m (*100)</td><td>-0.029***<br>(0.006)</td><td></td><td>-0.010***<br>(0.003)</td><td></td><td>-0.006**<br>(0.002)</td><td></td><td>-0.005*<br>(0.003)</td><td></td></tr><tr><td>Nombre de cambriolages dans un rayon de 100m (*100)</td><td></td><td>0.058<br>(0.084)</td><td></td><td>0.014<br>(0.050)</td><td></td><td>-0.099**<br>(0.039)</td><td></td><td>-0.093**<br>(0.038)</td></tr><tr><td>Nombre de vols sans violence dans un rayon de 100m (*100)</td><td></td><td>0.264***<br>(0.029)</td><td></td><td>0.020**<br>(0.010)</td><td></td><td>-0.001<br>(0.008)</td><td></td><td>0.001<br>(0.008)</td></tr><tr><td>Nombre de vols avec violence dans un rayon de 100m (*100)</td><td></td><td>-0.288***<br>(0.066)</td><td></td><td>0.029<br>(0.040)</td><td></td><td>0.033<br>(0.028)</td><td></td><td>0.035<br>(0.028)</td></tr><tr><td>Nombre de violences dans un rayon de 100m (*100)</td><td></td><td>-0.529***<br>(0.081)</td><td></td><td>-0.081**<br>(0.037)</td><td></td><td>-0.026<br>(0.026)</td><td></td><td>-0.025<br>(0.026)</td></tr><tr><td>Nombre d'IRAS dans un rayon de 100m (*100)</td><td></td><td>-0.005<br>(0.032)</td><td></td><td>-0.042***<br>(0.015)</td><td></td><td>-0.027**<br>(0.013)</td><td></td><td>-0.024*<br>(0.013)</td></tr><tr><td>Années et Mois</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Surface (polynôme)</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du logement</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du voisinage</td><td>No</td><td>No</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td><td>No</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.867</td><td>0.874</td><td>0.912</td><td>0.912</td><td>0.922</td><td>0.922</td><td>0.923</td><td>0.923</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup> ajusté</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Écarts-types entre parenthèses
* p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.010

Notes : Le nombre d'infractions comptabilisées autour de chaque transaction est divisé par 100. On régresse le logarithme du prix des transactions sur différents groupes de caractéristiques. Dans les quatre dernières colonnes on ajoute des effets-fixes au niveau de l'IRIS. Les colonnes 1, 2, 5 et 6 correspondent à la régression uniquement sur caractéristiques propres du logement. Dans les colonnes 3, 4, 7 et 8, on ajoute les caractéristiques du voisinage. Dans toutes les estimations, on tient compte de l'année de vente du bien. Les écarts-types sont clusterisés à l'IRIS.

### 4.3.4 Le prix hédonique du bruit

On s'intéresse maintenant au prix hédonique du bruit ou autrement dit à la valorisation d'un environnement calme. Nous ne retenons que la mesure pondérée entre le niveau de bruit nocturne et de bruit diurne car les coefficients associés au bruit diurne sont toujours non significatifs. Les niveaux de bruit correspondent à cinq catégories : de moins de 50 dB en façade d'immeuble à plus de 65 dB.

Lorsque l'on n'introduit pas d'effet fixe dans la régression hédonique mais que l'on tient compte des caractéristiques du bien et du quartier, on obtient un coefficient négatif et significatif à 1 % pour la catégorie « plus de 65 dB ». En d'autres termes, les acheteurs seraient prêts à payer 4 % de la valeur de leur bien pour se situer dans une zone calme (voir Table 10). Si l'on introduit des effets fixes au niveau du grand-quartier, le coefficient est significatif à 10 % et égal à 3 %. En revanche, lorsque des effets-fixes au niveau de l'IRIS sont ajoutés à la régression hédonique, le coefficient devient non significatif (bien que toujours négatif et de plus faible amplitude). Deux interprétations sont possibles, soit la variabilité des niveaux de bruit à l'intérieur des IRIS est trop faible pour pouvoir identifier le prix hédonique du bruit, soit le niveau de bruit est en fait corrélaté à certaines caractéristiques des IRIS qui influencent les prix immobiliers. Dans ce deuxième cas, l'amplitude des coefficients étant réduite par la présence des effets fixes, cela plaiderait pour une corrélation négative entre niveau de bruit
<table><caption>TABLE 10 – Prix hédoniques du bruit</caption><thead><tr><th rowspan="2">Estimateur<br>Variables</th><th colspan="2">Sans effet fixe</th><th colspan="2">Effets fixes Grand-quartier</th><th colspan="2">Effets fixes IRIS</th></tr><tr><th>log(prix)<br>(1)</th><th>log(prix)<br>(2)</th><th>log(prix)<br>(3)</th><th>log(prix)<br>(4)</th><th>log(prix)<br>(5)</th><th>log(prix)<br>(6)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Moins de 50 dB</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td><td>ref.</td></tr><tr><td>Entre 50dB(A) et 55dB(A)</td><td>-0,001<br>(0,008)</td><td>-0,004<br>(0,004)</td><td>0,006<br>(0,005)</td><td>0,003<br>(0,004)</td><td>0,001<br>(0,004)</td><td>0,001<br>(0,004)</td></tr><tr><td>Entre 55dB(A) et 60dB(A)</td><td>-0,024***<br>(0,008)</td><td>-0,004<br>(0,005)</td><td>0,000<br>(0,006)</td><td>0,002<br>(0,005)</td><td>0,004<br>(0,004)</td><td>0,004<br>(0,004)</td></tr><tr><td>Entre 60dB(A) et 65dB(A)</td><td>-0,039***<br>(0,009)</td><td>-0,013**<br>(0,006)</td><td>-0,011*<br>(0,006)</td><td>-0,007<br>(0,005)</td><td>-0,006<br>(0,005)</td><td>-0,005<br>(0,005)</td></tr><tr><td>Plus de 65dB(A)</td><td>-0,100***<br>(0,036)</td><td>-0,044**<br>(0,019)</td><td>-0,047***<br>(0,018)</td><td>-0,032*<br>(0,017)</td><td>-0,008<br>(0,014)</td><td>-0,007<br>(0,014)</td></tr><tr><td>Près d'une zone calme</td><td>0,030***<br>(0,011)</td><td>0,012*<br>(0,007)</td><td>0,012<br>(0,008)</td><td>0,012*<br>(0,006)</td><td>0,006<br>(0,006)</td><td>0,007<br>(0,006)</td></tr><tr><td>Près d'un espace vert</td><td>0,036***<br>(0,010)</td><td>0,018***<br>(0,005)</td><td>0,006<br>(0,007)</td><td>0,004<br>(0,005)</td><td>0,002<br>(0,005)</td><td>0,002<br>(0,004)</td></tr><tr><td>Années et Mois</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Surface (polynôme)</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du logement</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du voisinage</td><td>No</td><td>Yes</td><td>No</td><td>Yes</td><td>No</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,868</td><td>0,912</td><td>0,912</td><td>0,917</td><td>0,923</td><td>0,923</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup> ajusté</td><td>0,868</td><td>0,912</td><td>0,912</td><td>0,916</td><td>0,921</td><td>0,921</td></tr></tbody></table>

Ecarts-types entre parenthèses

* p<0,10, ** p<0,05, *** p<0,010

Notes : La mesure du bruit correspond au bruit nocturne. On régresse le logarithme du prix des transactions sur différents groupes de caractéristiques. Dans les colonnes 3 et 4 on ajoute des effets-fixes au niveau du grand quartier. Dans les deux dernières colonnes on ajoute des effets-fixes au niveau de l'IRIS. Les colonnes 1,3 et 5 correspondent à la régression uniquement sur caractéristiques propres du logement. Dans les colonnes 2,4 et 6, on ajoute les caractéristiques du voisinage. Dans toutes les estimations, on tient compte de l'année de vente du bien. Les écarts-types sont clusterisés à l'IRIS.

et qualité du voisinage.

Pour les indicatrices de proximité d'une zone calme ou d'un espace vert, on ne trouve pas d'influence significative sur le prix une fois que l'on a introduit les caractéristiques du voisinage dans la régression. De la même manière que pour le bruit, on ne peut discerner si c'est le manque de variabilité de la variable à l'intérieur des IRIS ou si c'est la corrélation positive entre la proximité d'espaces calmes ou verts et la qualité du quartier qui rend ce coefficient non significatif.

### 4.3.5 Le prix hédonique de la qualité des collèges

On s'intéresse maintenant à l'influence de la qualité du collège de secteur sur le prix des biens immobiliers. Contrairement aux caractéristiques de voisinage précédemment étudiées, nous disposons pour la qualité du collège d'une littérature préexistante sur son influence sur les prix immobiliers assez abondante. Comme le souligne Black (1999), de nombreux articles sur-estiment la propen-
<table><caption>TABLE 11 – Prix hédoniques de la qualité du collège de secteur</caption><thead><tr><th rowspan="2">Estimateur<br>Variables</th><th colspan="2">Sans effet fixe</th><th colspan="2">Effets fixes IRIS</th></tr><tr><th>log(prix)<br>(1)</th><th>log(prix)<br>(2)</th><th>log(prix)<br>(3)</th><th>log(prix)<br>(4)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Taux de réussite au brevet dans le collège du secteur</td><td>0,0067***<br>(0,0007)</td><td>-0,0002<br>(0,0005)</td><td>0,0002<br>(0,0004)</td><td>0,0002<br>(0,0004)</td></tr><tr><td>Taux de mention au brevet dans le collège du secteur</td><td>0,0058***<br>(0,0008)</td><td>0,0000<br>(0,0005)</td><td>-0,0002<br>(0,0006)</td><td>-0,0002<br>(0,0006)</td></tr><tr><td>Taux de réussite × Deux pièces et plus</td><td>0,0009<br>(0,0006)</td><td>0,0011**<br>(0,0004)</td><td>0,0007*<br>(0,0004)</td><td>0,0006*<br>(0,0004)</td></tr><tr><td>Taux de mention × Deux pièces et plus</td><td>0,0010*<br>(0,0005)</td><td>0,0010**<br>(0,0005)</td><td>0,0013***<br>(0,0004)</td><td>0,0013***<br>(0,0004)</td></tr><tr><td>Années et Mois</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Surface (polynôme)</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du logement</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du voisinage</td><td>No</td><td>Yes</td><td>No</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,886</td><td>0,912</td><td>0,923</td><td>0,923</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup> ajusté</td><td>0,886</td><td>0,912</td><td>0,921</td><td>0,921</td></tr></tbody></table>

Écarts-types entre parenthèses

* p<0,10, ** p<0,05, *** p<0,010

**Notes** : Les taux sont exprimés en %. On régresse le logarithme du prix des transactions sur différents groupes de caractéristiques. Dans les deux dernières colonnes on ajoute des effets-fixes au niveau de l'IRIS. Les colonnes 1 et 3 correspondent à la régression uniquement sur caractéristiques propres du logement. Dans les colonnes 2 et 4, on ajoute les caractéristiques du voisinage. Dans toutes les estimations, on tient compte de l'année de vente du bien. Les écarts-types sont clusterisés à l'IRIS.

sion marginale à payer pour une meilleure école car ils ne tiennent pas compte de la corrélation positive entre la qualité du voisinage et la qualité de l'école. C'est ce que nous trouvons également dans la régression dont les résultats sont présentés dans la colonne 1 de la table 11. On sépare l'effet selon le nombre de pièces du logement, entre studios et deux pièces et plus pour restreindre notre estimation de la propension à payer pour la qualité des écoles des familles. Dès lors que l'on tient compte de la qualité du quartier, seul un effet sur les deux pièces et plus subsiste.

En introduisant des effets fixes au niveau de l'IRIS, la propension marginale à payer pour la qualité d'un collège est identifiée par la différence des prix entre deux biens situé dans un même IRIS mais n'appartenant pas à la même zone de la carte scolaire. Il existe 992 IRIS à Paris et 109 zones de la carte scolaire. Les biens situés dans un même IRIS mais n'ayant pas le même collège de secteur sont donc très proches géographiquement et leurs voisinages ont donc des caractéristiques très similaires. On tient toujours compte des caractéristiques du quartier qui ne sont pas définis à l'IRIS comme le taux de délinquance ou le bruit.

On trouve alors des coefficients très proches de ceux obtenus avec les seules variables de contrôle pour la qualité du voisinage ce qui plaide pour une corréla-
tion faible entre la qualité du collège de secteur et les caractéristiques inobservées de l'IRIS. L'estimation que nous privilégions (avec effets fixes et caractéristiques du quartier, voir colonne 4 de la Table 2) indique une propension marginale à payer de 0,06% de la valeur du bien pour une augmentation de 1% du taux de réussite et une propension de 0,13% pour une augmentation de 1% du taux de réussite avec mention. Ces estimations sont significatives à 10% et à 1% respectivement.

Les écarts-types des deux variables sont égaux à 9,34% pour le taux de réussite et à 7,43% pour le taux avec mention. Ainsi pour une variation égale à un écart-type du taux de réussite, la propension marginale à payer est égale à 0,56% du bien c'est-à-dire que l'acheteur médian (266 000 €) est prêt à payer 1500 €. De même, pour une variation égale à un écart-type du taux de réussite avec mention, la propension marginale à payer est égale à 1% du bien c'est-à-dire que l'acheteur médian (266 000 €) est prêt à payer 2600 € environ.

On trouve donc des effets légèrement plus faibles que Fack & Grenet (2010) mais ces derniers n'utilisent pas les mêmes indicateurs de qualité du collège. Là où nous utilisons le taux de réussite et le taux de mention au brevet des collèges, ils utilisent les notes moyennes obtenues au brevet, le pourcentage de passage en seconde générale ou encore le pourcentage d'élèves issus de milieux favorisés. Ils trouvent un effet compris entre 1,4% et 2,1% du prix du bien pour la variation d'un écart-type de la mesure de performance considérée.

## 4.4 Amplitudes des effets

Il n'est pas aisé de comparer ces différents effets. Dans la table 12, on propose une mesure des différents prix hédoniques estimés. On choisit l'écart-type de la variable comme variation type des attributs étudiés. On trouve des effets de grande ampleur pour la surface, l'étage, l'accessibilité à l'emploi et la qualité des collèges. Pour l'accessibilité aux transports, la délinquance et le bruit, les effets sont de moins forte amplitude.

<table><caption>TABLE 12 – Amplitude des effets</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Écart-type de la variable</td><td>ΔX</td><td>Effet en % du prix</td></tr></thead><tbody><tr><td>Surface</td><td>36,5</td><td>+1 m²</td><td>de 2% à 3%</td></tr><tr><td>Étage</td><td>2,94</td><td>2ème vs RdC</td><td>7,5%</td></tr><tr><td>Accessibilité Emploi</td><td>16,74%</td><td>+16,74%</td><td>2,2%</td></tr><tr><td>Accessibilité Transports</td><td>122 m</td><td>500m vs 478 m</td><td>-0,01%</td></tr><tr><td>Bruit</td><td>-</td><td>Plus de 65dB vs Moins de 50dB</td><td>-0,01%</td></tr><tr><td>Délinquance (100m)</td><td>63,5</td><td>+63,5 infractions</td><td>-0,03%</td></tr><tr><td>Qualité collège</td><td>9,34%</td><td>+9,34% de réussite</td><td>1%</td></tr></tbody></table>
# 5 Conclusion

En mettant en regard les données de transactions immobilières avec des données très précises du voisinage de chacune de celles-ci, on estime les prix hédoniques des différents attributs des logements. Dans une première partie on a montré que ces prix hédoniques pouvaient être interprétés comme des propensions marginales à payer des acheteurs à l'équilibre sous des hypothèses d'atonicité des agents et de quasi-linéarité des formes d'utilité des acheteurs. Dans un second temps, nous avons estimé ces prix pour un certain nombre de caractéristiques propres au logement ou à son environnement géographique. Ainsi, les acheteurs sont prêts à payer environ 2% de la valeur de leur bien immobilier pour augmenter le nombre d'emplois accessibles en moins de 30 minutes d'un écart-type et environ 1% de cette même valeur pour augmenter d'un écart-type le taux de réussite au brevet du collège de secteur. Ils sont en revanche prêts à payer 0,01% de la valeur de leur bien pour que le nombre d'infractions dans leur voisinage diminue d'un écart-type. Enfin, les prix immobiliers parisiens semblent peu influencés par la distance aux transports publics ou par le bruit.
# A Analyse temporelle

Le but de cette étude n'est pas l'analyse de l'évolution temporelle des prix des biens ou des différentes caractéristiques. On a donc choisi de tenir compte des évolutions en introduisant des indicatrices d'années et de mois. On détaille ci-dessous la méthode.

## A.1 Évolution

<table><caption>TABLE 13 – Évolution temporelle</caption><thead><tr><th rowspan="2">Estimateur<br>Variables</th><th colspan="3">Effets fixes IRIS</th></tr><tr><th>log(prix)<br>(1)</th><th>log(prix)<br>(2)</th><th>log(prix)<br>(3)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Surface×2008</td><td>0,0339***<br>(0,0011)</td><td>0,0336***<br>(0,0012)</td><td></td></tr><tr><td>Surface×2009</td><td>0,0335***<br>(0,0012)</td><td>0,0328***<br>(0,0012)</td><td></td></tr><tr><td>Surface×2010</td><td>0,0331***<br>(0,0012)</td><td>0,0342***<br>(0,0012)</td><td></td></tr><tr><td>2008</td><td>ref,</td><td></td><td>ref,</td></tr><tr><td>2009</td><td>-0,0279***<br>(0,0054)</td><td></td><td>-0,0482***<br>(0,0026)</td></tr><tr><td>2010</td><td>0,1149***<br>(0,0064)</td><td></td><td>0,0691***<br>(0,0026)</td></tr><tr><td>Surface</td><td></td><td></td><td>0,0335***<br>(0,0012)</td></tr><tr><td>Polynôme de la surface</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du logement</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Caractéristiques du voisinage</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>54395</td><td>54395</td><td>54395</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,923</td><td>0,920</td><td>0,923</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup> ajusté</td><td>0,922</td><td>0,919</td><td>0,921</td></tr></tbody></table>

Ecarts-types entre parenthèses
* p<0,10, ** p<0,05, *** p<0,010

Notes : On régresse le logarithme du prix des transactions sur différents groupes de caractéristiques. Les écarts-types sont clusterisés à l'IRIS.

La prise en compte des effets temporels dans les régressions hédoniques passe généralement par l'introduction d'indicatrices d'années même si cette méthode
n'est pas fondée de manière microéconomique (voir Diewert (2003)). Les coefficients de ces indicatrices captent à la fois les changements dans les conditions de financement des ménages et les modifications de la conjoncture économique et ignorent la modification des prix des attributs au cours du temps. La table 13 montre les résultats de différentes régressions dans lesquelles on tient compte de la variation temporelle soit en permettant seulement que le prix au mètre carré varie d'une année sur l'autre (colonne 1, on croise les indicatrices d'années avec la surface), soit en permettant aussi une variation hors prix de la surface (colonne 2, on ajoute les indicatrices d'années), soit enfin en introduisant uniquement des indicatrices d'années (colonne 3). On remarque que les coefficients des surfaces pour les différentes années sont significativement différents, les prix au mètre carré varient donc au cours du temps, mais ils ne captent qu'en partie la variation des prix. En effet, une partie des variations temporelles sont pris en compte par l'introduction des indicatrices d'années dont les coefficients dans la colonne 1 restent significatifs malgré le croisement de la surface avec l'année.

## A.2 Saisonnalité

On introduit dans nos régressions hédoniques des indicatrices de mois qui permettent donc de tenir compte de l'inflation sur l'année mais également de variations systématiques de prix par mois, ou variations saisonnières. Les résultats sont présentés sur la figure 11. Ngai & Tenreyro (2014) développent un modèle de recherche et d'appariement pour expliquer ces variations saisonnières. Leur modèle explique ces variations notamment par le nombre de transactions à une date donnée. Plus le marché est important, meilleur est l'appariement et donc les propensions à payer des acheteurs sont plus grandes.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIGURE 11 – Variations saisonnières</figcaption></figure>

**Notes** : Janvier est le mois de référence. On représente ici l'effet des différents mois sur le prix de transaction des biens immobiliers entre 2008 et 2010 et les écart-types estimés.
B Les cartes de délinquances

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>FIGURE 12 – Densité des infractions (tout type)</figcaption></figure>

Source : ONDRP et calculs des auteurs.
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>FIGURE 13 – Densité des cambriolages
Source : ONDRP et calculs des auteurs.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_15.png" /></figure>

FIGURE 14 – Densité des violences physiques
Source : ONDRP et calculs des auteurs.
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>FIGURE 15 – Densité des vols avec violence
Source : ONDRP et calculs des auteurs.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>FIGURE 16 – Densité des vols sans violence
Source : ONDRP et calculs des auteurs.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_18.png" /></figure>

FIGURE 17 – Densité des infractions révélées par l'action des services (stupéfiants et immigration)

Source : ONDRP et calculs des auteurs.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>FIGURE 18 – Méthode de comptage des infractions</figcaption></figure>

**Source** : ONDRP et calculs des auteurs.

Notes : La croix noire représente une transaction. La zone rose transparente est un disque de centre la transaction et de rayon 100 mètres. Les points bleus sont les vols avec violence. Les points rouges sont les IRAS. Les points verts sont les violences physiques. Les points cyan sont les cambriolages. Les points magenta sont les vols sans violence.
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<table><tr><td>G 9001</td><td>J. FAYOLLE et M. FLEURBAEY<br>Accumulation, profitabilité et endettement des entreprises</td></tr><tr><td>G 9002</td><td>H. ROUSSE<br>Détection et effets de la multicolinéarité dans les modèles linéaires ordinaires - Un prolongement de la réflexion de BELSLEY, KUH et WELSCH</td></tr><tr><td>G 9003</td><td>P. RALLE et J. TOUJAS-BERNATE<br>Indexation des salaires : la rupture de 1983</td></tr><tr><td>G 9004</td><td>D. GUELLEC et P. RALLE<br>Compétitivité, croissance et innovation de produit</td></tr><tr><td>G 9005</td><td>P. RALLE et J. TOUJAS-BERNATE<br>Les conséquences de la désindexation. Analyse dans une maquette prix-salaires</td></tr><tr><td>G 9101</td><td>Équipe AMADEUS<br>Le modèle AMADEUS - Première partie - Présentation générale</td></tr><tr><td>G 9102</td><td>J.L. BRILLET<br>Le modèle AMADEUS - Deuxième partie - Propriétés variantielles</td></tr><tr><td>G 9103</td><td>D. GUELLEC et P. RALLE<br>Endogenous growth and product innovation</td></tr><tr><td>G 9104</td><td>H. ROUSSE<br>Le modèle AMADEUS - Troisième partie - Le commerce extérieur et l'environnement international</td></tr><tr><td>G 9105</td><td>H. ROUSSE<br>Effets de demande et d'offre dans les résultats du commerce extérieur manufacturé de la France au cours des deux dernières décennies</td></tr><tr><td>G 9106</td><td>B. CREPON<br>Innovation, taille et concentration : causalités et dynamiques</td></tr><tr><td>G 9107</td><td>B. AMABLE et D. GUELLEC<br>Un panorama des théories de la croissance endogène</td></tr><tr><td>G 9108</td><td>M. GLAUDE et M. MOUTARDIER<br>Une évaluation du coût direct de l'enfant de 1979 à 1989</td></tr><tr><td>G 9109</td><td>P. RALLE et alii<br>France - Allemagne : performances économiques comparées</td></tr><tr><td>G 9110</td><td>J.L. BRILLET<br>Micro-DMS<br>NON PARU</td></tr><tr><td>G 9111</td><td>A. MAGNIER<br>Effets accélérateur et multiplicateur en France depuis 1970 : quelques résultats empiriques</td></tr><tr><td>G 9112</td><td>B. CREPON et G. DUREAU<br>Investissement en recherche-développement : analyse de causalités dans un modèle d'accélérateur généralisé</td></tr><tr><td>G 9113</td><td>J.L. BRILLET, H. ERKEL-ROUSSE, J. TOUJAS-BERNATE<br>"France-Allemagne Couplées" - Deux économies vues par une maquette macro-économique</td></tr><tr><td>G 9201</td><td>W.J. ADAMS, B. CREPON, D. ENCAOUA<br>Choix technologiques et stratégies de dissuasion d'entrée</td></tr><tr><td>G 9202</td><td>J. OLIVEIRA-MARTINS, J. TOUJAS-BERNATE</td></tr></table>

Macro-economic import functions with imperfect competition - An application to the E.C. Trade

G 9203
I. STAPIC
Les échanges internationaux de services de la France dans le cadre des négociations multilaterales du GATT
Juin 1992 (1ère version)
Novembre 1992 (version finale)

G 9204
P. SEVESTRE
L'économie sur données individuelles-temporelles. Une note introductive

G 9205
H. ERKEL-ROUSSE
Le commerce extérieur et l'environnement international dans le modèle AMADEUS (réestimation 1992)

G 9206
N. GREENAN et D. GUELLEC
Coordination within the firm and endogenous growth

G 9207
A. MAGNIER et J. TOUJAS-BERNATE
Technology and trade: empirical evidences for the major five industrialized countries

G 9208
B. CREPON, E. DUGUET, D. ENCAOUA et P. MOHNEN
Cooperative, non cooperative R & D and optimal patent life

G 9209
B. CREPON et E. DUGUET
Research and development, competition and innovation: an application of pseudo maximum likelihood methods to Poisson models with heterogeneity

G 9301
J. TOUJAS-BERNATE
Commerce international et concurrence impartie : développements récents et implications pour la politique commerciale

G 9302
Ch. CASES
Durées de chômage et comportements d'offre de travail : une revue de la littérature

G 9303
H. ERKEL-ROUSSE
Union économique et monétaire : le débat économique

G 9304
N. GREENAN - D. GUELLEC / G. BROUSSAUDIER - L. MIOTTI
Innovation organisationnelle, dynamisme technologique et performances des entreprises

G 9305
P. JAILLARD
Le traité de Maastricht : présentation juridique et historique

G 9306
J.L. BRILLET
Micro-DMS : présentation et propriétés

G 9307
J.L. BRILLET
Micro-DMS - variantes : les tableaux

G 9308
S. JACOBZONE
Les grands réseaux publics français dans une perspective européenne

G 9309
L. BLOCH - B. CŒURE
Profitabilité de l'investissement productif et transmission des chocs financiers

G 9310
J. BOURDIEU - B. COLIN-SEDILLOT
Les théories sur la structure optimale du capital : quelques points de repère

G 9311
J. BOURDIEU - B. COLIN-SEDILLOT
Les décisions de financement des entreprises françaises : une évaluation empirique des théories de la structure optimale du capital

G 9312
L. BLOCH - B. CŒURE
Q de Tobin marginal et transmission des chocs financiers

G 9313
Équipes Amadeus (INSEE), Banque de France, Métric (DP)
Présentation des propriétés des principaux modèles macroéconomiques du Service Public

G 9314
B. CREPON - E. DUGUET
Research & Development, competition and innovation

G 9315
B. DORMONT
Quelle est l'influence du coût du travail sur l'emploi ?

G 9316
D. BLANCHET - C. BROUSSE
Deux études sur l'âge de la retraite

G 9317
D. BLANCHET
Répartition du travail dans une population hétérogène : deux notes

G 9318
D. EYSSARTIER - N. PONTY
AMADEUS - an annual macro-economic model for the medium and long term

G 9319
G. CETTE - Ph. CUNÉO - D. EYSSARTIER - J. GAUTIÉ
Les effets sur l'emploi d'un abaissement du coût du travail des jeunes

G 9401
D. BLANCHET
Les structures par âge importent-elles ?

G 9402
J. GAUTIÉ
Le chômage des jeunes en France : problème de formation ou phénomène de file d'attente ?
Quelques éléments du débat

G 9403
P. QUIRION
Les déchets en France : éléments statistiques et économiques

G 9404
D. LADIRAY - M. GRUN-REHOMME
Lissage par moyennes mobiles - Le problème des extrémités de série

G 9405
V. MAILLARD
Théorie et pratique de la correction des effets de jours ouvrables

G 9406
F. ROSENWALD
La décision d'investir

G 9407
S. JACOBZONE
Les apports de l'économie industrielle pour définir la stratégie économique de l'hôpital public

G 9408
L. BLOCH, J. BOURDIEU, B. COLIN-SEDILLOT, G. LONGUEVILLE
Du défaut de paiement au dépôt de bilan : les banquiers face aux PME en difficulté

G 9409
D. EYSSARTIER, P. MAIRE
Impacts macro-économiques de mesures d'aide au logement - quelques éléments d'évaluation

G 9410
F. ROSENWALD
Suivi conjoncturel de l'investissement

G 9411
C. DEFEUILLEY - Ph. QUIRION
Les déchets d'emballages ménagers : une

analyse économique des politiques française et allemande

G 9412
J. BOURDIEU - B. CŒURÉ - B. COLIN-SEDILLOT
Investissement, incertitude et irréversibilité
Quelques développements récents de la théorie de l'investissement

G 9413
B. DORMONT - M. PAUCHET
L'évaluation de l'élasticité emploi-salaire dépend-elle des structures de qualification ?

G 9414
I. KABLA
Le Choix de breveter une invention

G 9501
J. BOURDIEU - B. CŒURÉ - B. SEDILLOT
Irreversible Investment and Uncertainty: When is there a Value of Waiting?

G 9502
L. BLOCH - B. CŒURÉ
Imperfections du marché du crédit, investissement des entreprises et cycle économique

G 9503
D. GOUX - E. MAURIN
Les transformations de la demande de travail par qualification en France
Une étude sur la période 1970-1993

G 9504
N. GREENAN
Technologie, changement organisationnel, qualifications et emploi : une étude empirique sur l'industrie manufacturière

G 9505
D. GOUX - E. MAURIN
Persistence des hiérarchies sectorielles de salaires: un réexamen sur données françaises

G 9505
D. GOUX - E. MAURIN
Persistence of inter-industry wages differentials: a reexamination on matched worker-firm panel data

G 9506
S. JACOBZONE
Les liens entre RMI et chômage, une mise en perspective
NON PARU - article sorti dans Économie et Prévision n° 122 (1996) - pages 95 à 113

G 9507
G. CETTE - S. MAHFOUZ
Le partage primaire du revenu
Constat descriptif sur longue période

G 9601
Banque de France - CEPREMAP - Direction de la Prévision - Érasme - INSEE - OFCE
Structures et propriétés de cinq modèles macro-économiques français

G 9602
Rapport d'activité de la DESE de l'année 1995

G 9603
J. BOURDIEU - A. DRAZNIEKS
L'octroi de crédit aux PME : une analyse à partir d'informations bancaires

G 9604
A. TOPIOL-BENSAÏD
Les implantations japonaises en France

G 9605
P. GENIER - S. JACOBZONE
Comportements de prévention, consommation d'alcool et tabagie : peut-on parler d'une gestion globale du capital santé ?

G 9606
Une modélisation microéconométrique empirique

G 9607
C. DOZ - F. LENGLART
Factor analysis and unobserved component models: an application to the study of French business surveys

G 9607
N. GREENAN - D. GUELLEC
La théorie coopérative de la firme
<table><tr><td>G 9608</td><td>N. GREENAN - D. GUELLEC<br>Technological innovation and employment<br>reallocation</td><td>G 9714</td><td>F. LEQUILLER<br>Does the French Consumer Price Index Over-<br>state Inflation?</td><td>G 9807</td><td>Bilan des activités de la Direction des Études<br>et Synthèses Économiques - 1997</td><td>Bis</td><td>Une estimation de l'élasticité de l'emploi peu<br>qualifié à son coût</td></tr><tr><td>G 9609</td><td>Ph. COUR - F. RUPPRECHT<br>L'intégration asymétrique au sein du continent<br>américain : un essai de modélisation</td><td>G 9715</td><td>X. BONNET<br>Peut-on mettre en évidence les rigidités à la<br>baisse des salaires nominaux ?<br>Une étude sur quelques grands pays de l'OCDE</td><td>G 9808</td><td>A. MOUROUGANE<br>Can a Conservative Governor Conduct an Ac-<br>comodative Monetary Policy?</td><td>G 9913</td><td>Division « Redistribution et Politiques Sociales »<br>Le modèle de microsimulation dynamique<br>DESTINIE</td></tr><tr><td>G 9610</td><td>S. DUCHENE - G. FORGEOT - A. JACQUOT<br>Analyse des évolutions récentes de la producti-<br>vité apparente du travail</td><td>G 9716</td><td>N. IUNG - F. RUPPRECHT<br>Productivité de la recherche et rendements<br>d'échelle dans le secteur pharmaceutique<br>français</td><td>G 9809</td><td>X. BONNET - E. DUBOIS - L. FAUVET<br>Asymétrie des inflations relatives et menus costs<br>: tests sur l'inflation française</td><td>G 9914</td><td>E. DUGUET<br>Macro-commandes SAS pour l'économie des<br>panels et des variables qualitatives</td></tr><tr><td>G 9611</td><td>X. BONNET - S. MAHFOUZ<br>The influence of different specifications of wages-<br>prices spirals on the measure of the NAIRU: the<br>case of France</td><td>G 9717</td><td>E. DUGUET - I. KABLA<br>Appropriation strategy and the motivations to use<br>the patent system in France - An econometric<br>analysis at the firm level</td><td>G 9810</td><td>E. DUGUET - N. IUNG<br>Sales and Advertising with Spillovers at the firm<br>level: Estimation of a Dynamic Structural Model<br>on Panel Data</td><td>G 9915</td><td>R. DUHAUTOIS<br>Évolution des flux d'emplois en France entre<br>1990 et 1996 : une étude empirique à partir du<br>fichier des bénéfices réels normaux (BRN)</td></tr><tr><td>G 9612</td><td>PH. COUR - E. DUBOIS, S. MAHFOUZ,<br>J. PISANI-FERRY<br>The cost of fiscal retrenchment revisited: how<br>strong is the evidence?</td><td>G 9718</td><td>L.P. PELÉ - P. RALLE<br>Âge de la retraite : les aspects incitatifs du régime<br>général</td><td>G 9811</td><td>J.P. BERTHIER<br>Congestion urbaine : un modèle de trafic de<br>pointe à courbe débit-vitesse et demande<br>élastique</td><td>G 9916</td><td>J.Y. FOURNIER<br>Extraction du cycle des affaires : la méthode de<br>Baxter et King</td></tr><tr><td>G 9613</td><td>A. JACQUOT<br>Les flexions des taux d'activité sont-elles seule-<br>ment conjoncturelles ?</td><td>G 9719</td><td>ZHANG Yingxiang - SONG Xueqing<br>Lexique macroéconomique français-chinois,<br>chinois-français</td><td>G 9812</td><td>C. PRIGENT<br>La part des salaires dans la valeur ajoutée : une<br>approche macroéconomique</td><td>G 9917</td><td>B. CRÉPON - R. DESPLATZ - J. MAIRESSÉ<br>Estimating price cost margins, scale economies<br>and workers' bargaining power at the firm level</td></tr><tr><td>G 9614</td><td>ZHANG Yingxiang - SONG Xueqing<br>Lexique macroéconomique Français-Chinois</td><td>G 9720</td><td>M. HOUDEBINE - J.L. SCHNEIDER<br>Mesurer l'influence de la fiscalité sur la locali-<br>sation des entreprises</td><td>G 9813</td><td>A.Th. AERTS<br>L'évolution de la part des salaires dans la valeur<br>ajoutée en France reflète-t-elle les évolutions<br>individuelles sur la période 1979-1994 ?</td><td>G 9918</td><td>Ch. GIANELLA - Ph. LAGARDE<br>Productivity of hours in the aggregate production<br>function: an evaluation on a panel of French firms<br>from the manufacturing sector</td></tr><tr><td>G 9701</td><td>J.L. SCHNEIDER<br>La taxe professionnelle : éléments de cadrage<br>économique</td><td>G 9721</td><td>A. MOUROUGANE<br>Crédibilité, indépendance et politique monétaire<br>A revenue de la littérature</td><td>G 9814</td><td>B. SALANIÉ<br>Guide pratique des séries non-stationnaires</td><td>G 9919</td><td>S. AUDRIC - P. GIVORD - C. PROST<br>Évolution de l'emploi et des coûts par quali-<br>fication entre 1982 et 1996</td></tr><tr><td>G 9702</td><td>J.L. SCHNEIDER<br>Transition et stabilité politique d'un système<br>redistributif</td><td>G 9722</td><td>P. AUGERAUD - L. BRIOT<br>Les données comptables d'entreprises<br>Le système intermédiaire d'entreprises<br>Passage des données individuelles aux données<br>sectorielles</td><td>G 9901</td><td>S. DUCHÈNE - A. JACQUOT<br>Une croissance plus riche en emplois depuis le<br>début de la décennie ? Une analyse en compa-<br>raison internationale</td><td>G 2000/01</td><td>R. MAHIEU<br>Les déterminants des dépenses de santé : une<br>approche macroéconomique</td></tr><tr><td>G 9703</td><td>D. GOUX - E. MAURIN<br>Train or Pay: Does it Reduce Inequalities to En-<br>courage Firms to Train their Workers?</td><td>G 9723</td><td>P. AUGERAUD - J.E. CHAPRON<br>Using Business Accounts for Compiling National<br>Accounts: the French Experience</td><td>G 9902</td><td>Ch. COLIN<br>Modélisation des carrières dans Destinie</td><td>G 2000/02</td><td>C. ALLARD-PRIGENT - H. GUILMEAU -<br>A. QUINET<br>The real exchange rate as the relative price of<br>nontrables in terms of tradables: theoretical<br>investigation and empirical study on French data</td></tr><tr><td>G 9704</td><td>P. GENIER<br>Deux contributions sur dépendance et équité</td><td>G 9724</td><td>P. AUGERAUD<br>Les comptes d'entreprise par activités - Le pas-<br>sage aux comptes - De la comptabilité<br>d'entreprise à la comptabilité nationale - A<br>paraitre</td><td>G 9903</td><td>Ch. COLIN<br>Évolution de la dispersion des salaires : un essai<br>de prospective par microsimulation</td><td>G 2000/03</td><td>J.-Y. FOURNIER<br>L'approximation du filtre passe-bande proposée<br>par Christiano et Fitzgerald</td></tr><tr><td>G 9705</td><td>E. DUGUET - N. IUNG<br>R & D Investment, Patent Life and Patent Value<br>An Econometric Analysis at the Firm Level</td><td>G 9801</td><td>H. MICHAUDON - C. PRIGENT<br>Présentation du modèle AMADEUS</td><td>G 9904</td><td>B. CREPON - N. IUNG<br>Innovation, emploi et performances</td><td>G 2000/04</td><td>Bilan des activités de la DESE - 1999</td></tr><tr><td>G 9706</td><td>M. HOUDEBINE - A. TOPIOL-BENSAÏD<br>Les entreprises internationales en France : une<br>analyse à partir de données individuelles</td><td>G 9802</td><td>J. ACCARDO<br>Une étude de comptabilité générationnelle<br>pour la France en 1996</td><td>G 9905</td><td>B. CREPON - Ch. GIANELLA<br>Wages inequalities in France 1969-1992<br>An application of quantile regression techniques</td><td>G 2000/05</td><td>B. CREPON - F. ROSENWALD<br>Investissement et contraintes de financement : le<br>poids du cycle<br>Une estimation sur données françaises</td></tr><tr><td>G 9707</td><td>M. HOUDEBINE<br>Polarisation des activités et spécialisation des<br>départements en France</td><td>G 9803</td><td>X. BONNET - S. DUCHÈNE<br>Apports et limites de la modélisation<br>« Real Business Cycles »</td><td>G 9906</td><td>C. BONNET - R. MAHIEU<br>Microsimulation techniques applied to inter-<br>generational transfers - Pensions in a dynamic<br>framework: the case of France</td><td>G 2000/06</td><td>A. FLIPO<br>Les comportements matrimoniaux de fait</td></tr><tr><td>G 9708</td><td>E. DUGUET - N. GREENAN<br>Le biais technologique : une analyse sur données<br>individuelles</td><td>G 9804</td><td>C. BARLET - C. DUGUET -<br>D. ENCAOUA - J. PRADEL<br>The Commercial Success of Innovations<br>An econometric analysis at the firm level in<br>French manufacturing</td><td>G 9907</td><td>F. ROSENWALD<br>L'impact des contraintes financières dans la dé-<br>cision d'investissement</td><td>G 2000/07</td><td>R. MAHIEU - B. SÉDILLOT<br>Microsimulations of the retirement decision: a<br>supply side approach</td></tr><tr><td>G 9709</td><td>J.L. BRILLET<br>Analyzing a small French ECM Model</td><td>G 9805</td><td>P. CAHUC - Ch. GIANELLA -<br>D. GOUX - A. ZILBERBERG<br>Equalizing Wage Differences and Bargaining<br>Power - Evidence form a Panel of French Firms</td><td>G 9908</td><td>Bilan des activités de la DESE - 1998</td><td>G 2000/08</td><td>C. AUDENIS - C. PROST<br>Déficit conjoncturel : une prise en compte des<br>conjonctures passées</td></tr><tr><td>G 9710</td><td>J.L. BRILLET<br>Formalizing the transition process: scenarios for<br>capital accumulation</td><td>G 9806</td><td>J. ACCARDO - M. JLASSI<br>La productivité globale des facteurs entre 1975 et<br>1996</td><td>G 9909</td><td>J.P. ZOYEM<br>Contrat d'insertion et sortie du RMI<br>Évaluation des effets d'une politique sociale</td><td>G 2000/09</td><td>R. MAHIEU - B. SÉDILLOT<br>Équivalent patrimonial de la rente et souscription<br>de retraite complémentaire</td></tr><tr><td>G 9711</td><td>G. FORGEOT - J. GAUTIÉ<br>Insertion professionnelle des jeunes et processus<br>de déclassement</td><td>G 9911</td><td>G. LAROQUE - B. SALANIÉ<br>Une décomposition du non-emploi en France</td><td>G 9910</td><td>Ch. COLIN - FI. LEGROS - R. MAHIEU<br>Bilans contributifs comparés des régimes de<br>retraite du secteur privé et de la fonction publique</td><td>G 2000/10</td><td>R. DUHAUTOIS<br>Ralentissement de l'investissement : petites ou<br>grandes entreprises ? industrie ou tertiaire ?</td></tr><tr><td>G 9712</td><td>E. DUBOIS<br>High Real Interest Rates: the Consequence of a<br>Saving Investment Disequilibrium or of an in-<br>sufficient Credibility of Monetary Authorities?</td><td>G 9912</td><td>B. SALANIÉ<br>Une maquette analytique de long terme du<br>marqué du travail</td><td>G 9911</td><td>G. LAROQUE - B. SALANIÉ<br>Une décomposition du non-emploi en France</td><td>G 2000/11</td><td>G. LAROQUE - B. SALANIÉ<br>Temps partiel féminin et incitations financières à<br>l'emploi</td></tr><tr><td>G 9713</td><td>Bilan des activités de la Direction des Études<br>et Synthèses Économiques - 1996</td><td>G 9912</td><td>Ch. GIANELLA<br>Ch. GIANELLA<br>Local unemployment and wages</td><td>G 9912</td><td>Ch. GIANELLA<br>Ch. GIANELLA<br>Local unemployment and wages</td><td>G 2000/12</td><td>Ch. GIANELLA<br>Local unemployment and wages</td></tr></table>
G2000/13 B. CREPON - Th. HECKEL
- Informatisation en France : une évaluation à partir de données individuelles
- Computerization in France: an evaluation based on individual company data

G2001/01 F. LEQUILLER
- La nouvelle économie et la mesure de la croissance du PIB
- The new economy and the measure ment of GDP growth

G2001/02 S. AUDRIC
La reprise de la croissance de l'emploi profite-t-elle aussi aux non-diplômés ?

G2001/03 I. BRAUN-LEMAIRE
Évolution et répartition du surplus de productivité

G2001/04 A. BEAUDU - Th. HECKEL
Le canal du crédit fonctionne-t-il en Europe ? Une étude de l'hétérogénéité des comportements d'investissement à partir de données de bilan agréées

G2001/05 C. AUDENIS - P. BISCOURP - N. FOURCADE - O. LOISEL
Testing the augmented Solow growth model: An empirical reassessment using panel data

G2001/06 R. MAHIEU - B. SÉDILLOT
Départ à la retraite, irréversibilité et incertitude

G2001/07 Bilan des activités de la DESE - 2000

G2001/08 J. Ph. GAUDEMET
Les dispositifs d'acquisition à titre facultatif d'annuités viagères de retraite

G2001/09 B. CRÉPON - Ch. GIANELLA
Fiscalité, coût d'usage du capital et demande de facteurs : une analyse sur données individuelles

G2001/10 B. CRÉPON - R. DESPLATZ
Évaluation des effets des dispositifs d'allégements de charges sociales sur les bas salaires

G2001/11 J.-Y. FOURNIER
Comparaison des salaires des secteurs public et privé

G2001/12 J.-P. BERTHIER - C. JAULENT
R. CONVENEVOLE - S. PISANI
Une méthodologie de comparaison entre consommations intermédiaires de source fiscale et de comptabilité nationale

G2001/13 P. BISCOURP - Ch. GIANELLA
Substitution and complementarity between capital, skilled and less skilled workers: an analysis at the firm level in the French manufacturing industry

G2001/14 I. ROBERT-BOBEE
Modelling demographic behaviours in the French microsimulation model Destinie: An analysis of future change in completed fertility

G2001/15 J.-P. ZOYEM
Diagnostic sur la pauvreté et calendrier de revenus : le cas du "Panel européen des ménages »

G2001/16 J.-Y. FOURNIER - P. GIVORD
La réduction des taux d'activité aux âges extrêmes, une spécificité française ?

G2001/17 C. AUDENIS - P. BISCOURP - N. RIEDINGER
Existe-t-il une asymétrie dans la transmission du prix du brut aux prix des carburants ?

G2002/01 F. MAGNIEN - J.-L. TAVERNIER - D. THESMAR
Les statistiques internationales de PIB par habitant en standard de pouvoir d'achat : une analyse des résultats

G2002/02 Bilan des activités de la DESE - 2001

G2002/03 B. SÉDILLOT - E. WALRAET
La cessation d'activité au sein des couples : y a-t-il interdépendance des choix ?

G2002/04 G. BRILHAULT
- Rétropolation des séries de FBCF et calcul du capital fixe en SEC-95 dans les comptes nationaux français

- Retropolation of the investment series (GFCF) and estimation of fixed capital stocks on the ESA-95 basis for the French balance sheets

G2002/05 P. BISCOURP - B. CRÉPON - T. HECKEL - N. RIEDINGER

How do firms respond to cheaper computers? Microeconometric evidence for France based on a production function approach

G2002/06 C. AUDENIS - J. DERROYON - N. FOURCADE
L'impact des nouvelles technologies de l'information et de la communication sur l'économie française - un bouclage macro-économique

G2002/07 J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET
Évaluation de trois réformes du Régime Général d'assurance vieillesse à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE

G2002/08 J.-P. BERTHIER
Réflexions sur les différentes notions de volume dans les comptes nationaux : comptes aux prix d'une année fixe ou aux prix de l'année précédente, séries chaînées

G2002/09 F. HILD
Les soldes d'opinion résument-ils au mieux les réponses des entreprises aux enquêtes de conjoncture ?

G2002/10 I. ROBERT-BOBÉE
Les comportements démographiques dans le modèle de microsimulation Destinie - Une comparaison des estimations issues des enquêtes Jeunes et Carrières 1997 et Histoire Familiale 1999

G2002/11 J.-P. ZOYEM
La dynamique des bas revenus : une analyse des entrées-sorties de pauvreté

G2002/12 F. HILD
Prévisions d'inflation pour la France

G2002/13 M. LECLAIR
Réduction du temps de travail et tensions sur les facteurs de production

G2002/14 E. WALRAET - A. VINCENT
- Analyse de la redistribution intragénérationnelle dans le système de retraite des salariés du privé - Une approche par microsimulation
- Intragenerational distributional analysis in the french private sector pension scheme - A microsimulation approach

G2002/15 P. CHONE - D. LE BLANC - I. ROBERT-BOBEE
Offre de travail féminine et garde des jeunes enfants

G2002/16 F. MAUREL - S. GREGOIR
Les indices de compétitivité des pays : inter-prétation et limites

G2003/01 N. RIEDINGER - E.HAUVY
Le coût de dépollution atmosphérique pour les entreprises françaises : Une estimation à partir de données individuelles

G2003/02 P. BISCOURP et F. KRAMARZ
Création d'emplois, destruction d'emplois et internationalisation des entreprises industrielles françaises : une analyse sur la période 1986-1992

G2003/03 Bilan des activités de la DESE - 2002

G2003/04 P.-O. BEFFY - J. DERROYON - N. FOURCADE - S. GREGOIR - N. LAÎB - B. MONFORT
Évolutions démographiques et croissance : une projection macro-économique à l'horizon 2020

G2003/05 P. AUBERT
La situation des salariés de plus de cinquante ans dans le secteur privé

G2003/06 P. AUBERT - B. CRÉPON
Age, salaire et productivité
La productivité des salariés décline-t-elle en fin de carrière ?

G2003/07 H. BARON - P.O. BEFFY - N. FOURCADE - R. MAHIEU
Le ralentissement de la productivité du travail au cours des années 1990

G2003/08 P.-O. BEFFY - B. MONFORT
Patrimoine des ménages, dynamique d'allocation et comportement de consommation

G2003/09 P. BISCOURP - N. FOURCADE
Peut-on mettre en évidence l'existence de rigidités à la baisse des salaires à partir de données individuelles ? Le cas de la France à la fin des années 90

G2003/10 M. LECLAIR - P. PETIT
Présence syndicale dans les firmes : quel impact sur les inégalités salariales entre les hommes et les femmes ?

G2003/11 P.-O. BEFFY - X. BONNET - M. DARRACQ-PARIES - B. MONFORT
MZE: a small macro-model for the euro area

G2004/01 P. AUBERT - M. LECLAIR
La compétitivité exprimée dans les enquêtes trimestrielles sur la situation et les perspectives dans l'industrie

G2004/02 M. DUÉE - C. REBILLARD
La dépendance des personnes âgées : une projection à long terme

G2004/03 S. RASPILLER - N. RIEDINGER
Régulation environnementale et choix de localisation des groupes français

G2004/04 A. NABOULET - S. RASPILLER
Les déterminants de la décision d'investir : une approche par les perceptions subjectives des firmes

G2004/05 N. RAGACHE
La déclaration des enfants par les couples non mariés est-elle fiscalement optimale ?

G2004/06 M. DUÉE
L'impact du chômage des parents sur le devenir scolaire des enfants

G2004/07 P. AUBERT - E. CAROLI - M. ROGER
New Technologies, Workplace Organisation and the Age Structure of the Workforce: Firm-Level Evidence

G2004/08 E. DUGUET - C. LELARGE
Les brevets accroissent-ils les incitations privées à innover ? Un examen microéconomique

G2004/09 S. RASPILLER - P. SILLARD
Affiliating versus Subcontracting: the Case of Multinationals

G2004/10 J. BOISSINOT - C. L'ANGEVIN - B. MONFORT
Public Debt Sustainability: Some Results on the French Case

G2004/11 S. ANANIAN - P. AUBERT
Travailleurs âgés, nouvelles technologies et changements organisationnels : un réexamen à partir de l'enquête « REPONSE »

G2004/12 X. BONNET - H. PONCET
Structures de revenus et propensions différentes à consommer - Vers une équation de consommation des ménages plus robuste en prévision pour la France

G2004/13 C. PICART
Évaluer la rentabilité des sociétés non financières

G2004/14 J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET
Les retraites du secteur public : projections à l'horizon 2040 à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE

G2005/01 S. BUFFETEAU - P. GODEFROY
Conditions de départ en retraite selon l'âge de fin d'études : analyse prospective pour les générations 1945 à 1974

G2005/02 C. AFSA - S. BUFFETEAU
L'évolution de l'activité féminine en France : une approche par pseudo-panel

G2005/03 P. AUBERT - P. SILLARD
Délocalisations et réductions d'effectifs dans l'industrie française

G2005/04 M. LECLAIR - S. ROUX
Mesure et utilisation des emplois instables dans les entreprises

G2005/05 C. L'ANGEVIN - S. SERRAVALLE
Performances à l'exportation de la France et de l'Allemagne - Une analyse par secteur et destination géographique

G2005/06 Bilan des activités de la Direction des Études et Synthèses Economiques - 2004

G2005/07 S. RASPILLER
La concurrence fiscale : principaux enseignements de l'analyse économique

G2005/08 C. L'ANGEVIN - N. LAÎB
Éducation et croissance en France et dans un panel de 21 pays de l'OCDE
G2005/09 N. FERRARI
Prévoir l'investissement des entreprises
Un indicateur des révisions dans l'enquête de
conjoncture sur les investissements dans
l'industrie.

G2005/10 P.-O. BEFFY - C. L'ANGEVIN
Chômage et boucle prix-salaires :
apport d'un modèle « qualifiés/peu qualifiés »

G2005/11 B. HEITZ
A two-states Markov-switching model of inflation
in France and the USA: credible target VS
inflation spiral

G2005/12 O. BIAU - H. ERKEL-ROUSSE - N. FERRARI
Réponses individuelles aux enquêtes de
conjoncture et prévision macroéconomiques :
Exemple de la prévision de la production
manufacturière

G2005/13 P. AUBERT - D. BLANCHET - D. BLAU
The labour market after age 50: some elements
of a Franco-American comparison

G2005/14 D. BLANCHET - T. DEBRAND - P. DOUGRONN - P. POLLET
L'enquête SHARE : présentation et premiers
résultats de l'édition française

G2005/15 M. DUÉE
La modélisation des comportements démographiques dans le modèle de microsimulation
DESTINIE

G2005/16 H. RAOUI - S. ROUX
Étude de simulation sur la participation versée
aux salariés par les entreprises

G2006/01 C. BONNET - S. BUFFETEAU - P. GODEFROY
Disparités de retraite de droit direct entre
hommes et femmes : quelles évolutions ?

G2006/02 C. PICART
Les gazelles en France

G2006/03 P. AUBERT - B. CRÉPON - P. ZAMORA
Le rendement apparent de la formation continue
dans les entreprises : effets sur la productivité et
les salaires

G2006/04 J.-F. OUVRARD - R. RATHELOT
Demographic change and unemployment:
what do macroeconomic models predict?

G2006/05 D. BLANCHET - J.-F. OUVRARD
Indicateurs d'engagements implicites des
systèmes de retraite : chiffrages, propriétés
analytiques et réactions à des chocs
démographiques types

G2006/06 G. BIAU - O. BIAU - L. ROUVIERE
Nonparametric Forecasting of the Manufacturing
Output Growth with Firm-level Survey Data

G2006/07 C. AFSA - P. GIVORD
Le rôle des conditions de travail dans les
absences pour maladie

G2006/08 P. SILLARD - C. L'ANGEVIN - S. SERRAVALLE
Performances comparées à l'exportation de la
France et de ses principaux partenaires
Une analyse structurelle sur 12 ans

G2006/09 X. BOUTIN - S. QUANTIN
Une méthodologie d'évaluation comptable du
coût du capital des entreprises françaises : 1984-
2002

G2006/10 C. AFSA
L'estimation d'un coût implicite de la pénibilité du
travail chez les travailleurs âgés

G2006/11 C. LELARGE
Les entreprises (industrielles) françaises sont-
elles à la frontière technologique ?

G2006/12 O. BIAU - N. FERRARI
Théorie de l'opinion
Faut-il pondérer les réponses individuelles ?

G2006/13 A. KOUBI - S. ROUX
Une réinterprétation de la relation entre
productivité et inégalités salariales dans les
entreprises

G2006/14 R. RATHELOT - P. SILLARD
The impact of local taxes on plants location
decision

G2006/15 L. GONZALEZ - C. PICART
Diversification, recentrage et poids des activités
de support dans les groupes (1993-2000)

G2007/01 D. SRAER
Allègements de cotisations patronales et
dynamique salariale

G2007/02 V. ALBOUY - L. LEQUIEN
Les rendements non monétaires de l'éducation :
le cas de la santé

G2007/03 D. BLANCHET - T. DEBRAND
Aspiration à la retraite, santé et satisfaction au
travail : une comparaison européenne

G2007/04 M. BARLET - L. CRUSSON
Quel impact des variations du prix du pétrole sur
la croissance française ?

G2007/05 C. PICART
Flux d'emploi et de main-d'œuvre en France : un
réexamen

G2007/06 V. ALBOUY - C. TAVAN
Massification et démocratisation de
l'enseignement supérieur en France

G2007/07 T. LE BARBANCHON
The Changing response to oil price shocks in
France: a DSGE type approach

G2007/08 T. CHANEY - D. SRAER - D. THESMAR
Collateral Value and Corporate Investment
Evidence from the French Real Estate Market

G2007/09 J. BOISSINOT
Consumption over the Life Cycle: Facts for
France

G2007/10 C. AFSA
Interpréter les variables de satisfaction :
l'exemple de la durée du travail

G2007/11 R. RATHELOT - P. SILLARD
Zones Franches Urbaines : quels effets sur
l'emploi salarié et les créations
d'établissements ?

G2007/12 V. ALBOUY - B. CRÉPON
Aléa moral en santé : une évaluation dans le
cadre du modèle causal de Rubin

G2008/01 C. PICART
Les PME françaises : rentables mais peu
dynamiques

G2008/02 P. BISCOURP - X. BOUTIN - T. VERGÉ
The Effects of Retail Regulations on Prices
Evidence form the Loi Galland

G2008/03 Y. BARBESOL - A. BRIANT
Économies d'agglomération et productivité des
entreprises : estimation sur données individuelles
françaises

G2008/04 D. BLANCHET - F. LE GALLO
Les projections démographiques : principaux
mécanismes et retour sur l'expérience française

G2008/05 D. BLANCHET - F. TOUTLEMONDE
Évolutions démographiques et déformation du
cycle de vie active : quelles relations ?

G2008/06 M. BARLET - D. BLANCHET - L. CRUSSON
Internationalisation et flux d'emplois : que dit une
approche comptable ?

G2008/07 C. LELARGE - D. SRAER - D. THESMAR
Entrepreneurship and Credit Constraints -
Evidence from a French Loan Guarantee
Program

G2008/08 X. BOUTIN - L. JANIN
Are Prices Really Affected by Mergers?

G2008/09 M. BARLET - A. BRIANT - L. CRUSSON
Concentration géographique dans l'industrie
manufacturière et dans les services en France :
une approche par un indicateur en continu

G2008/10 M. BEFFY - É. COUDIN - R. RATHELOT
Who is confronted to insecure labor market
histories? Some evidence based on the French
labor market transition

G2008/11 M. ROGER - E. WALRAET
Social Security and Well-Being of the Elderly: the
Case of France

G2008/12 C. AFSA
Analyser les composantes du bien-être et de son
 évolution
Une approche empirique sur données
individuelles

G2008/13 M. BARLET - D. BLANCHET - T. LE BARBANCHON
Microsimuler le marché du travail : un prototype

G2009/01 P.-A. PIONNIER
Le partage de la valeur ajoutée en France,
1949-2007

G2009/02 Laurent CLAVEL - Christelle MINODIER
A Monthly Indicator of the French Business
Climate

G2009/03 H. ERKEL-ROUSSE - C. MINODIER
Do Business Tendency Surveys in Industry and
Services Help in Forecasting GDP Growth?
A Real-Time Analysis on French Data

G2009/04 P. GIVORD - L. WILNER
Les contrats temporaires : trappe ou marchepied
vers l'emploi stable ?

G2009/05 G. LALANNE - P.-A. PIONNIER - O. SIMON
Le partage des fruits de la croissance de 1950 à
2008 : une approche par les comptes de surplus

G2009/06 L. DAVEZIES - X. D'HAULTFOEUILLE
Faut-il pondérer ?... Ou l'éternelle question de
l'économètre confronté à des données d'enquête

G2009/07 S. QUANTIN - S. RASPILLER - S. SERRAVALLE
Commerce intragroupe, fiscalité et prix de
transferts : une analyse sur données françaises

G2009/08 M. CLERC - V. MARCUS
Élasticités - prix des consommations énergétiques
des ménages

G2009/09 G. LALANNE - E. POULIQUEN - O. SIMON
Prix du pétrole et croissance potentielle à long
termes

G2009/10 D. BLANCHET - J. LE CACHEUX - V. MARCUS
Adjusted net savings and other approaches to
sustainability: some theoretical background

G2009/11 V. BELLAMY - G. CONSALES - M. FESSEAU - S. LE LAIDIER - É. RAYNAUD
Une décomposition du compte des ménages de
la comptabilité nationale par catégorie de
ménage en 2003

G2009/12 J. BARDAJI - F. TALLET
Detecting Economic Regimes in France: a
Qualitative Markov-Switching Indicator Using
Mixed Frequency Data

G2009/13 R. AEBERHARDT - D. FOUGÈRE - R. RATHELOT
Discrimination à l'embauche : comment exploiter
les procédures de testing ?

G2009/14 Y. BARBESOL - P. GIVORD - S. QUANTIN
Partage de la valeur ajoutée, approche par
données microéconomiques

G2009/15 I. BUONO - G. LALANNE
The Effect of the Uruguay round on the Intensive
and Extensive Margins of Trade

G2010/01 C. MINODIER
Avantages comparés des séries des premières
valeurs publiées et des séries des valeurs
révisées - Un exercice de prévision en temps réel
de la croissance trimestrielle du PIB en France

G2010/02 V. ALBOUY - L. DAVEZIES - T. DEBRAND
Health Expenditure Models: a Comparison of Five
Specifications using Panel Data

G2010/03 C. KLEIN - O. SIMON
Le modèle MÉSANGE réestimé en base 2000
Tome 1 – Version avec volumes à prix constants

G2010/04 M.-É. CLERC - É. COUDIN
L'IPC, miroir de l'évolution du coût de la vie en
France ? Ce qu'apporte l'analyse des courbes
d'Engel

G2010/05 N. CECI-RENAUD - P.-A. CHEVALIER
Les seuils de 10, 20 et 50 salariés : impact sur la
taille des entreprises françaises

G2010/06 R. AEBERHARDT - J. POUGET
National Origin Differences in Wages and
Hierarchical Positions - Evidence on French Full-
Time Male Workers from a matched Employer-
Employee Dataset

G2010/07 S. BLASCO - P. GIVORD
Les trajectoires professionnelles en début de vie
active : quel impact des contrats temporaires ?

G2010/08 P. GIVORD
Méthodes économétriques pour l'évaluation de
politiques publiques
G2010/09 P.-Y. CABANNES - V. LAPÈGUE - E. POULIQUEN - M. BEFFY - M. GAINI Quelle croissance de moyen terme après la crise ?

G2010/10 I. BUONO - G. LALANNE La réaction des entreprises françaises à la baisse des tarifs douaniers étrangers

G2010/11 R. RATHELOT - P. SILLARD L'apport des méthodes à noyaux pour mesurer la concentration géographique - Application à la concentration des immigrés en France de 1968 à 1999

G2010/12 M. BARATON - M. BEFFY - D. FOUGÈRE Une évaluation de l'effet de la réforme de 2003 sur les départs en retraite - Le cas des enseignants du second degré public

G2010/13 D. BLANCHET - S. BUFFETEAU - E. CRENNER S. LE MINEZ Le modèle de microsimulation Destinie 2: principales caractéristiques et premiers résultats

G2010/14 D. BLANCHET - E. CRENNER Le bloc retraites du modèle Destinie 2: guide de l'utilisateur

G2010/15 M. BARLET - L. CRUSSON - S. DUPUCH - F. PUECH Des services échangés aux services échangeables : une application sur données françaises

G2010/16 M. BEFFY - T. KAMIONKA Public-private wage gaps: is civil-servant human capital sector-specific?

G2010/17 P.-Y. CABANNES - H. ERKEL-ROUSSE - G. LALANNE - O. MONSO - E. POULIQUEN Le modèle Mésange réestimé en base 2000 Tome 2 - Version avec volumes à prix chaînes

G2010/18 R. AEBERHARDT - L. DAVEZIES Conditional Logit with one Binary Covariate: Link between the Static and Dynamic Cases

G2011/01 T. LE BARBANCHON - B. OURLIAC - O. SIMON Les marchés du travail français et américain face aux chocs conjonctuels des années 1986 à 2007 : une modélisation DSGE

G2011/02 C. MARBOT Une évaluation de la réduction d'impôt pour l'emploi de salariés à domicile

G2011/03 L. DAVEZIES Modèles à effets fixes, à effets aléatoires, modèles mixtes ou multi-niveaux: propriétés et mises en œuvre des modélisations de l'hétérogénéité dans le cas de données groupées

G2011/04 M. ROGER - M. WASMER Heterogeneity matters: labour productivity differentiated by age and skills

G2011/05 J.-C. BRICONGNE - J.-M. FOURNIER V. LAPÈGUE - O. MONSO De la crise financière à la crise économique L'impact des perturbations financières de 2007 et 2008 sur la croissance de sept pays industrialisés

G2011/06 P. CHARNOZ - É. COUDIN - M. GAINI Wage inequalities in France 1976-2004: a quantile regression analysis

G2011/07 M. CLERC - M. GAINI - D. BLANCHET Recommendations of the Stiglitz-Sen-Fitoussi Report: A few illustrations

G2011/08 M. BACHELET - M. BEFFY - D. BLANCHET Projeter l'impact des réformes des retraites sur l'activité des 55 ans et plus : une comparaison de trois modèles

G2011/09 C. LOUVOT-RUNAVOT L'évaluation de l'activité dissimulée des entreprises sur la base des contrôles fiscaux et son insertion dans les comptes nationaux

G2011/10 A. SCHREIBER - A. VICARD La tertiairisation de l'économie française et le ralentissement de la productivité entre 1978 et 2008

G2011/11 M.-É. CLERC - O. MONSO - E. POULIQUEN Les inégalités entre générations depuis le baby-boom

G2011/12 C. MARBOT - D. ROY Évaluation de la transformation de la réduction d'impôt en crédit d'impôt pour l'emploi de salariés à domicile en 2007

G2011/13 P. GIVORD - R. RATHELOT - P. SILLARD Place-based tax exemptions and displacement effects: An evaluation of the Zones Franches Urbaines program

G2011/14 X. D'HAULTFOEUILLE - P. GIVORD - X. BOUTIN The Environmental Effect of Green Taxation: the Case of the French "Bonus/Malus"

G2011/15 M. BARLET - M. CLERC - M. GARNEO - V. LAPÈGUE - V. MARCUS La nouvelle version du modèle MZE, modèle macroéconométrique pour la zone euro

G2011/16 R. AEBERHARDT - I. BUONO - H. FADINGER Learning, Incomplete Contracts and Export Dynamics: Theory and Evidence form French Firms

G2011/17 C. KERDRAIN - V. LAPÈGUE Restrictive Fiscal Policies in Europe: What are the Likely Effects?

G2012/01 P. GIVORD - S. QUANTIN - C. TREVIEN A Long-Term Evaluation of the First Generation of the French Urban Enterprise Zones

G2012/02 N. CECI-RENAUD - V. COTTET Politique salariale et performance des entreprises

G2012/03 P. FÉVRIER - L. WILNER Do Consumers Correctly Expect Price Reductions? Testing Dynamic Behavior

G2012/04 M. GAINI - A. LEDUC - A. VICARD School as a shelter? School leaving-age and the business cycle in France

G2012/05 M. GAINI - A. LEDUC - A. VICARD A scarred generation? French evidence on young people entering into a tough labour market

G2012/06 P. AUBERT - M. BACHELET Disparités de montant de pension et redistribution dans le système de retraite français

G2012/07 R. AEBERHARDT - P GIVORD - C. MARBOT Spillover Effect of the Minimum Wage in France: An Unconditional Quantile Regression Approach

G2012/08 A. EIDELMAN - F. LANGUMIER - A. VICARD Prélèvements obligatoires reposant sur les ménages : des canaux redistributifs différents en 1990 et 2010

G2012/09 O. BARGAIN - A. VICARD Le RMI et son successeur le RSA découragent-ils certains jeunes de travailler ? Une analyse sur les jeunes autour de 25 ans

G2012/10 C. MARBOT - D. ROY Projections du coût de l'APA et des caractéristiques de ses bénéficiaires à l'horizon 2040 à l'aide du modèle Destinie

G2012/11 A. MAUROUX Le crédit d'impôt dédié au développement durable : une évaluation économique

G2012/12 V. COTTET - S. QUANTIN - V. RÉGNIER Coût du travail et allègements de charges : une estimation au niveau établissement de 1996 à 2008

G2012/13 X. D'HAULTFOEUILLE - P. FÉVRIER - L. WILNER Demand Estimation in the Presence of Revenue Management

G2012/14 D. BLANCHET - S. LE MINEZ Joint macro/micro evaluations of accrued-to-date pension liabilities: an application to French reforms

G2013/01-F1301 T. DERDYON - A. MONTAUT - P-A PIONNIER Utilisation rétrospective de l'enquête Emploi à une fréquence mensuelle: apport d'une modélisation espace-état

G2013/02-F1302 C. TREVIEN Habiter en HLM: quel avantage monétaire et quel impact sur les conditions de logement ?

G2013/03 A. POISSONNIER Temporal disaggregation of stock variables - The Chow-Lin method extended to dynamic models

G2013/04 P. GIVORD - C. MARBOT Does the cost of child care affect female labor market participation? An evaluation of a French reform of childcare subsidies

G2013/05 G. LAME - M. LEQUIEN - P.-A. PIONNIER Interpretation and limits of sustainability tests in public finance

G2013/06 C. BELLEGO - V. DORTET-BERNADET La participation aux pôles de compétitivité : quelle incidence sur les dépenses de R&D et l'activité des PME et ETI ?

G2013/07 P.-Y. CABANNES - A. MONTAUT - P.-A. PIONNIER Évaluer la productivité globale des facteurs en France : l'apport d'une mesure de la qualité du capital et du travail

G2013/08 R. AEBERHARDT - C. MARBOT Evolution of Instability on the French Labour Market During the Last Thirty Years

G2013/09 J-B. BERNARD - G. CLÉAUD Oil price: the nature of the shocks and the impact on the French economy

G2013/10 G. LAME Was there a « Greenspan Conundrum » in the Euro area?

G2013/11 P. CHONÉ - F. EVAIN - L. WILNER - E. YILMAZ Introducing activity-based payment in the hospital industry: Evidence from French data

G2013/12 C. GRISLAIN-LETRÉMY Natural Disasters: Exposure and Underinsurance

G2013/13 P.-Y. CABANNES - V. COTTET - Y. DUBOIS - C. LELARGE - M. SICSIC French Firms in the Face of the 2008/2009 Crisis

G2013/14 A. POISSONNIER - D. ROY Households Satellite Account for France in 2010. Methodological issues on the assessment of domestic production

G2013/15 G. CLÉAUD - M. LEMOINE - P.-A. PIONNIER Which size and evolution of the government expenditure multiplier in France (1980-2010)?

G2014/01 M. BACHELET - A. LEDUC - A. MARINO Les biographies du modèle Destinie II: rebasage et projection

G2014/02 B. GARBINTI L'achat de la résidence principale et la création d'entreprises sont-ils favorisés par les donations et héritages ?

G2014/03 N. CECI-RENAUD - P. CHARNOZ - M. GAINI Évolution de la volatilité des revenus salariaux du secteur privé en France depuis 1968

G2014/04 P. AUBERT Modalités d'application des réformes des retraites et prévisibilité du montant de pension

G2014/05 C. GRISLAIN-LETRÉMY - A. KATOSSKY The Impact of Hazardous Industrial Facilities on Housing Prices: A Comparison of Parametric and Semiparametric Hedonic Price Models

G2014/06 J.-M. DAUSSIN-BENICHOU - A. MAUROUX Turning the heat up. How sensitive are households to fiscal incentives on energy efficiency investments?

G2014/07 C. LABONNE - G. LAMÉ Credit Growth and Capital Requirements: Binding or Not?

G2014/08 C. GRISLAIN-LETRÉMY et C. TREVIEN The Impact of Housing Subsidies on the Rental Sector: the French Example

G2014/09 M. LEQUIEN et A. MONTAUT Croissance potentielle en France et en zone euro : un tour d'horizon des méthodes d'estimation

G2014/10 B. GARBINTI - P. LAMARCHE Les hauts revenus épargnent-ils davantage ?

G2014/11 D. AUDENAERT - J. BARDAJI - R. LARDEUX - M. ORAND - M. SICSIC Wage Resilience in France since the Great Recession

G2014/12 F. ARNAUD - J. BOUSSARD - A. POISSONNIER - H. SOUAL Computing additive contributions to growth and other issues for chain-linked quarterly aggregates

G2014/13 H. FRAISSE - F. KRAMARZ - C. PROST Labor Disputes and Job Flows
G2014/14 P. GIVORD - C. GRISLAIN-LETRÉMY - H. NAEGELE
How does fuel taxation impact new car purchases? An evaluation using French consumer-level dataset

G2014/15 P. AUBERT - S. RABATÉ
Durée passée en carrière et durée de vie en retraite : quel partage des gains d'espérance de vie ?

G2015/01 A. POISSONNIER
The walking dead Euler equation
Addressing a challenge to monetary policy models

G2015/02 Y. DUBOIS - A. MARINO
Indicateurs de rendement du système de retraite français

G2015/03 T. MAYER - C. TREVIEN
The impacts of Urban Public Transportation: Evidence from the Paris Region

G2015/04 S.T. LY - A. RIEGERT
Measuring Social Environment Mobility

G2015/05 M. A. BEN HALIMA - V. HYAFIL-SOLELHAC
M. KOUBI - C. REGAERT
Quel est l'impact du système d'indemnisation maladie sur la durée des arrêts de travail pour maladie ?

G2015/06 Y. DUBOIS - A. MARINO
Disparités de rendement du système de retraite dans le secteur privé : approches intergénérationnelle et intragénérationnelle

G2015/07 B. CAMPAGNE - V. ALHENC-GELAS - J.-B. BERNARD
No evidence of financial accelerator in France

G2015/08 Q. LAFFÉTER - M. PAK
Élasticités des recettes fiscales au cycle économique : étude de trois impôts sur la période 1979-2013 en France

G2015/09 J.-M. DAUSSIN-BENICHOU, S. IDMACHICHE, A. LEDUC et E. POULIQUEN
Les déterminants de l'attractivité de la fonction publique de l'État

G2015/10 P. AUBERT
La modulation du montant de pension selon la durée de carrière et l'âge de la retraite : quelles disparités entre assurés ?

G2015/11 V. DORTET-BERNADET - M. SICSIC
Effet des aides publiques sur l'emploi en R&D dans les petites entreprises

G2015/12 S. GEORGES-KOT
Annual and lifetime incidence of the value-added tax in France

G2015/13 M. POULHÈS
Are Enterprise Zones Benefits Capitalized into Commercial Property Values? The French Case

G2015/14 J.-B. BERNARD - Q. LAFFÉTER
Effet de l'activité et des prix sur le revenu salarial des différentes catégories socioprofessionnelles

G2015/15 C. GEAY - M. KOUBI - G de LAGASNERIE
Projections des dépenses de soins de ville, construction d'un module pour Destinie

G2015/16 J. BARDAJI - J.-C. BRICONGNE - B. CAMPAGNE - G. GAULIER
Compared performances of French companies on the domestic and foreign markets

G2015/17 C. BELLÉGO - R. DE NIJS
The redistributive effect of online piracy on the box office performance of American movies in foreign markets

G2015/18 J.-B. BERNARD - L. BERTHET
French households financial wealth: which changes in 20 years?

G2015/19 M. POULHÈS
Fenêtre sur Cour ou Chambre avec Vue ?µ
Les prix hédoniques de l'immobilier parisien