# Dynamisation et vulnérabilité du marché des logements occupés par leurs propriétaires aux Pays-Bas. Une analyse de 1986 à 2012

Kees Dol, Harry van der Heijden

► To cite this version:

Kees Dol, Harry van der Heijden. Dynamisation et vulnérabilité du marché des logements occupés par leurs propriétaires aux Pays-Bas. Une analyse de 1986 à 2012. Economie et Statistique / Economics and Statistics, 2018, 500-501-502, pp.139-156. 10.24187/ecostat.2018.500t.1949. hal-05497458

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# Dynamisation et vulnérabilité du marché des logements occupés par leurs propriétaires aux Pays-Bas. Une analyse de 1986 à 2012

## *The dynamisation and subsequent vulnerability of the Dutch owner-occupied sector. An analysis of 1986-2012*

Kees Dol* and Harry van der Heijden*

**Résumé** – Cet article analyse l'évolution de la mobilité résidentielle des propriétaires occupants néerlandais entre 1986 et 2006 puis durant la crise de 2008-2012. La décomposition d'Oaxaca-Blinder est utilisée pour distinguer les principaux facteurs des évolutions observées. Tous les ménages sont devenus plus mobiles entre 1986 et 2006, quels que soient la tranche d'âge et le type de famille, avec une augmentation plus marquée parmi les plus jeunes. Toutefois, le vieillissement des propriétaires occupants a ralenti la hausse entre 1986 et 2006, les propriétaires occupants plus âgés étant généralement moins mobiles que les plus jeunes. Si ce processus de vieillissement n'avait pas eu lieu, l'augmentation globale de la mobilité aurait été bien plus forte (environ 3.5 points de pourcentage) que le 1.4 point de pourcentage observés. Globalement, l'effet de composition reste négatif malgré une évolution qui est allée de familles traditionnelles avec enfants vers davantage de personnes célibataires et de couples sans enfants plus mobiles. Durant la crise de 2008-2012, le fort taux de mobilité résidentielle des jeunes a pris un tournant négatif. Avec leur présence renforcée parmi les propriétaires occupants, le marché néerlandais de la propriété occupante est plus vulnérable aux chocs économiques.

**Abstract** – This article investigates the backgrounds to changing residential mobility of Dutch owner-occupiers from 1986-2006 then in the crisis between 2008 and 2012. The Oaxaca-Blinder decomposition is used to disentangle the main factors at work. Households of all age groups and family types have become more mobile 1986-2006, with the highest increase amongst the youngest age groups. Nonetheless, ageing of owner-occupiers has dampened the growth between 1986 and 2006, because older owner-occupiers usually move less frequently than younger age groups. Had this ageing process not taken place, the overall increase in mobility would have been much higher (about 3.5 percentage points) than the 1.4 percentage point observed. The overall compositional effect remains negative despite a shift from traditional families with children towards more singles and couples without children, who are more mobile. During the crisis of 2008-2012, high residential mobility rates amongst the young age groups took a sharp negative turn. Combined with their increased presence among owner-occupiers, this implies that the contemporary Dutch owner-occupied sector is more vulnerable to economic shocks.

Codes JEL / JEL Classification: R21, R31

Mots-clés : mobilité résidentielle, occupation par les propriétaires, systèmes de logement

Keywords: residential mobility, owner-occupation, housing systems

Rappel :

Les jugements et
opinions exprimés
par les auteurs
n'engagent qu'eux mêmes,
et non les
institutions auxquelles
ils appartiennent, ni
a fortiori l'insee.

* Université de technologie de Delft, faculté d'architecture et de l'environnement (c.p.dol@tudelft.nl; h.m.h.vanderheijden@tudelft.nl)

Reçu le 12 juin 2017, accepté après révisions le 13 juin 2018

L'article en français est une traduction de la version originale en anglais.

Pour citer cet article : Dol, K. & van der Heidjen, H. (2018). The dynamisation and subsequent vulnerability of the Dutch owner-occupied sector. An analysis of 1986-2012. *Economie et Statistique* / *Economics and Statistics*, 500-501-502, 139–156. https://doi.org/10.24187/ecostat.2018.500t.1949
Le secteur néerlandais de la propriété occupante s'est considérablement développé au cours des trois dernières décennies, passant d'environ 45 % de l'ensemble des logements au milieu des années 1980 à près de 60 % en 2015 (Statistics Netherlands, 2016). Le début de la crise financière mondiale en 2008 a entraîné une stabilisation de la proportion de propriétaires occupants. En termes absolus, le secteur néerlandais des logements occupés par leur propriétaire a doublé entre 1986 et 2012, passant d'environ 2.1 millions à 4.2 millions de logements. En conséquence, la carrière résidentielle typique aux Pays-Bas, où les ménages changent de logement pour des biens progressivement plus grands, se déroule de plus en plus dans le secteur de la propriété occupante. Alors que dans les années 1980 le parcours traditionnel commençait par une série d'étapes dans le secteur locatif avant l'accès à la propriété, le parcours actuel commence généralement dans le secteur locatif, mais il se poursuit dans le secteur de la propriété occupante bien plus tôt dans le cycle de vie (Feijten & Mulder, 2002 ; Mulder & Wagner, 1998). Aujourd'hui, de plus en plus de ménages commencent même leur carrière résidentielle directement dans le secteur de la propriété occupante. Dans la mesure où les parcours résidentiels néerlandais se concentrent davantage sur le secteur de la propriété occupante, la composition de la population des propriétaires occupants a considérablement évolué. Alors que ce secteur était dominé par des familles avec enfants (près de 60 %) dans les années 1980, cette proportion est tombée en-dessous de 40 % en 2012. Dans le même temps, la population néerlandaise a vieilli et les nombreux baby-boomers, qui faisaient partie de la première génération de « nouveaux propriétaires de maison » dans les années 1970 et 1980 ont aujourd'hui une soixantaine d'années (voir par exemple, Blijie et al., 2013 ; Helderman, 2004). Pour la plupart des baby-boomers, les enfants ont quitté le foyer familial, ce qui a également eu un impact sur la proportion de ménages sans enfants, devenue plus élevée.

Il est généralement admis que les parcours des propriétaires occupants néerlandais actuels impliquent davantage de déménagements et donc les nouvelles générations de propriétaires occupants ont des carrières résidentielles plus dynamiques. Toutefois, on peut se demander si la proportion de propriétaires occupants ayant récemment déménagé autour de 2005 est très différente de ce qu'elle était dans les années 1980. La raison d'une investigation plus approfondie vient du fait qu'à côté

de l'arrivée de ménages plus jeunes et plus mobiles dans le secteur de la propriété occupante, le vieillissement démographique a pu avoir des effets éventuels. Ainsi, le fait que les propriétaires occupants plus âgés ont moins tendance à déménager que les tranches d'âge plus jeunes risque d'avoir un impact négatif sur le pourcentage global de propriétaires occupants ayant déménagé récemment. Dans l'article, ces facteurs sont appelés « effets de composition ». Nous avançons explicitement que les changements de composition, comme le vieillissement de la population, ont potentiellement un impact négatif sur le pourcentage global de propriétaires occupants ayant déménagé récemment. Toutefois, une autre dimension importante à prendre en compte renvoie à ce que l'on appelle les « effets comportementaux »<fnref n="1" />. Le comportement des cohortes peut évoluer au fil du temps, par exemple, les propriétaires occupants actuels (plus âgés) sont plus susceptibles d'avoir déménagé récemment que leurs équivalents des années 1980. Cela illustre le dynamisme accru dans le secteur de la propriété occupante.

Nous proposons également d'étudier une deuxième question concernant l'évolution spécifique du marché de la propriété occupante aux Pays-Bas. Comme mentionné plus haut, les ménages néerlandais actuels accèdent au secteur de la propriété occupante plus jeunes en moyenne que leurs équivalents des années 1980. Alors que ces derniers passaient habituellement une certaine période dans des logements en location avant d'acheter une maison familiale individuelle dans laquelle ils résidaient longtemps, aujourd'hui, des séjours relativement courts dans des appartements en propriété occupante ne sont pas rares chez les jeunes ménages. L'important effet de levier (prêts hypothécaires) pour les jeunes ménages est devenu une caractéristique du nouveau marché dynamique, ce qui le rend potentiellement plus vulnérable aux crises économiques que le système « traditionnel ». Cela s'explique principalement par le fait que les déménagements du début du parcours résidentiel peuvent être reportés en raison du risque lié à la dette restante (Van der Heijden et al., 2011). Notre objectif est d'étudier plus en détail la vulnérabilité du système néerlandais « moderne » de la propriété occupante pendant la récente crise de 2008-2013.

<footnote n="1">1. Nous préférons ne pas parler d'« effet de génération » car il peut relever d'effets de composition, de comportements ou des deux.</footnote>
L'article est structuré comme suit. La pro-
chaine section aborde le contexte théorique
du marché néerlandais typique de la propriété
occupante et le compare à celui d'autres pays.
Les sections suivantes présentent la méthodo-
logie quantitative et les données utilisées, puis
les résultats. Une section conclusive revient
sur les principaux enseignements.

Contexte théorique

Dans cette revue de la littérature, nous proposons tout d'abord une description détaillée de la formation d'un secteur « dynamique » de la propriété occupante aux Pays-Bas, comparé au système plus « statique » dans plusieurs autres pays. Est-ce que la mobilité dans secteur de la propriété occupante a augmenté sous l'effet des changements de comportement des propriétaires occupants ? Nous nous appuyons sur la notion de « structure de l'offre de logements », telle que développée à la fin des années 1980 pour l'analyse des évolutions du système international du logement. Nous poursuivrons avec un aperçu de la relation entre la mobilité et les caractéristiques des ménages. Cela permettra d'analyser les effets de l'évolution de la composition démographique sur la mobilité dans le secteur néerlandais de la propriété occupante. Ces analyses se basent sur les écoles de recherche qui lient la mobilité résidentielle (et la migration) à la perspective de carrière et de cycle de vie.

Le marché néerlandais de la propriété
occupante dans une perspective
internationale : statique vs. dynamique

Depuis le début des années 1980, les diffé-
rences entre les systèmes de logement au sein
du monde occidental ont éveillé l'intérêt de la
communauté universitaire. Cela a conduit à
des analyses comparatives détaillées des sys-
tèmes de politiques du logement (par exemple
Boelhouwer & Van der Heijden, 1992), l'in-
terprétation des différences entre régimes de
logement renvoyant aux idéologies politiques
nationales et aux régimes fiscaux, les contribu-
tions les plus notables étant celles de Kemeny
(1992, 1995, 2006). Une autre partie des tra-
vaux de recherche s'est davantage concen-
trée sur l'analyse de l'offre de logements.
Développée sous l'appellation d'approche de
la « structure de l'offre de logement », cette
lignée de recherche étudie le rôle de tous les

acteurs (sociaux) impliqués dans l’offre de
logement (Ball et al., 1988 ; Martens, 1990 ;
Barlow & Duncan, 1994). En soi, l’approche
en termes de structure de l’offre de logements
a permis d’obtenir un panorama détaillé des
structures politico-économiques qui finacent,
subventionnent et construisent les logements
occupés sous différents statuts. Cela s’éloigne
de l’idée selon laquelle il n’existerait pas de
tendance générale en matière d’offre de loge-
ments et qu’il faudrait examiner un à un tous
les systèmes nationaux. En s’appuyant sur les
travaux de Ball et al. (1988) et de Martens
(1990), Van der Heijden et al. (2011) pré-
sentent deux systèmes idéal-typiques de sec-
teur de la propriété occupante. Le premier est
un système avec un niveau relativement faible
de mobilité. Ce système est associé à une offre
de logements occupés par leur propriétaire
dans laquelle les futurs occupants achètent un
terrain et engagent un architecte et un promo-
teur pour concevoir et construire le logement ;
on parle alors d’auto-construction de loge-
ment. Dans la plupart des cas, cela correspond
à la construction de maisons individuelles sur
une parcelle de terrain. Si le ménage a besoin
de plus d’espace, un déménagement n’est
souvent pas nécessaire car la maison peut
être modifiée. Dans ce système, les nouvelles
constructions sont principalement destinées
aux primo-accédants et une grande partie
du parcours résidentiel des ménages peut se
faire au sein d’un seul et même logement.
Par conséquent, les parcours résidentiels dans
le secteur de la propriété occupante incluent
seulement un ou deux déménagements. Dans
ce type de marché, les logements occupés par
leur propriétaire sont considérés comme des
biens de consommation. Dans la mesure où
la mobilité des ménages est plutôt faible et
que la construction dans le secteur de la pro-
priété occupante est largement destinée aux
primo-accédants, l’influence des tendances
économiques sur ce marché est relativement
limitée. Un tel système d’offre de logements en
propriété occupante se retrouve en Allemagne,
en Belgique et en France (Barlow & Duncan,
1994 ; Van der Heijden et al., 2011). Compte
tenu de la relative immobilité des propriétaires
occupants dans ces systèmes, Van der Heijden
et al. (2011) parlent de systèmes « statiques »
de la propriété occupante. Cependant, il est
important d’insister sur le fait que cela ne
signifie en aucun cas que tous les systèmes
statiques sont identiques. La structure du sys-
tème de propriété occupante en Belgique et en
Allemagne peut être considérée comme « sta-
tique », mais le système global du logement en
Allemagne est dominé par la location dans le secteur privé et les familles accèdent à la maison individuelle de leur rêve à l'approche de la quarantaine, tandis que les ménages Belges accèdent à une maison construite individuellement (ou acquise et rénovée) bien plus jeunes.

Dans le deuxième système, le marché « dynamique » de la propriété occupante, les propriétaires occupants sont beaucoup plus mobiles, ce qui peut être lié à une forme spécifique de l'offre de logements en propriété occupante. L'offre de nouveaux logements en propriété occupante est le fait de promoteurs « spécialifs », qui achètent les terrains, dessinent les plans, commencent la construction et vendent les logements. Ils construisent principalement pour le segment supérieur du marché, dans lequel les marges sont importantes car les consommateurs aisés ont tendance à acheter des logements plus spacieux avec des équipements et des matériaux haut de gamme. Les nouvelles constructions sont principalement achetées par des propriétaires qui quittent leur logement existant plus petit. Ainsi, grâce à une mobilité ascendante sur « l'échelle de la propriété » au sein des logements occupés par leurs propriétaires, la construction de nouveaux logements dans le segment supérieur du marché entraîne finalement la mise à disposition de logements existants pour des primo-accédants dans le segment inférieur du marché (Van der Heijden et al., 2011). Ce phénomène entraîne une mobilité relativement importante et un grand nombre de transactions de logements existants en propriété occupante.

Pour Van der Heijden et al. (2011), il est probable qu'un secteur dynamique de propriété occupante soit sensible aux cycles économiques, car il repose sur les déménagements de ménages qui possèdent déjà un bon logement vers des biens plus grands et plus chers. En période de prospérité économique, les ménages qui ont profité de cet essor peuvent viser une progression dans les échelons de la propriété, et acquérir un nouveau logement plus grand ou plus luxueux. La hausse des prix des logements, plus précisément la perspective de nouvelles augmentations du prix des logements en propriété occupante, peut faire espérer un retour sur investissement élevé, ce qui stimule la demande pour ces biens et le nombre de transactions. En revanche, en cas de ralentissement économique, la mobilité peut être sévèrement affectée car les ménages anticipent la baisse des prix de l'immobilier et retardent leur déménagement.

Par conséquent, moins de biens sont vendus, la mobilité est réduite et finalement les prix immobiliers chutent. Cela touche en particulier le segment supérieur du marché. La baisse de la demande provenant de ménages qui auraient normalement déménagé dans de nouvelles constructions haut de gamme sur le segment supérieur du marché a un impact sur les décisions d'investissement des promoteurs immobiliers spécialifs. La construction de logements dans le secteur de la propriété occupante diminue considérablement et les constructions restantes sont davantage destinées aux primo-accédants.

Par nature, les marchés de la propriété occupante sont dynamiques au Royaume-Uni et aux Pays-Bas. Aux Pays-Bas, la formation de ce système dynamique remonte aux années 1970, alors que la prospérité économique avait permis aux nouvelles classes moyennes d'accéder à la propriété. La part de logements en propriété occupante au sein du parc immobilier néerlandais est ainsi passée de 40 % environ au milieu des années 1980 à 55 % en 2005 (Ministerie BZK, 2010). Au milieu des années 1980, point de départ de notre recherche (en raison de la disponibilité des données), les signes de dynamisme (mobilité sur l'échelle de la propriété) étaient déjà visibles et cela s'est renforcé durant les années 1990 et 2000. La période allant du milieu des années 1980 au début de la crise économique en 2008 s'est caractérisée par la croissance des prix de l'immobilier et l'augmentation du nombre de transactions de logements existants (Ministerie BZK, 2010). Cette augmentation du nombre de transactions s'explique en partie par la croissance du secteur de la propriété occupante. Et même si cette croissance se confirme par le pourcentage de logements existants en propriété occupante vendus chaque année (figure I), on constate nettement que la mobilité a augmenté depuis le milieu des années 1980 jusqu'au début de la crise économique de 2008. Elle a chuté drastiquement pendant la crise, mais le marché de la propriété occupante se remet progressivement depuis 2014.

Durant la crise économique, la construction de logements aux Pays-Bas a baissé, passant de 80 000 logements environ en 2008 à moins de 50 000 en 2013 (Statistics Netherlands). Dans le secteur de la construction de logements en propriété occupante, les promoteurs immobiliers se sont détournés des constructions haut de gamme pour se concentrer sur des biens meilleur marché, destinés aux primo-accédants (figure II).
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure I
Ventes de logements anciens occupés par leur propriétaire en proportion du parc de la propriété occupante aux Pays-Bas, 1985-2016</figcaption></figure>

Source : CBS (Statistics Netherlands) ; Kadaster ; NVM ; calculs des auteurs.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure II
Transactions de logements nouveaux occupés par leur propriétaire par tranche de prix de vente au Pays-Bas, 2005-2017</figcaption></figure>

Source : Organisme de contrôle des constructions récentes (Neprom, NVB).

Ces dernières années, la tendance s'est inversée vers plus de constructions haut de gamme.

Reste à savoir si la dynamisation du secteur néerlandais de la propriété occupante est due

aux changements de comportement des propriétaires occupants, qui seraient devenus plus mobiles avec le temps : les ménages les plus âgés se comportaient-ils différemment dans les années 1980 par rapport aux années 2000 ?
Autre question importante : la croissance et la dynamisation du secteur néerlandais de la propriété occupante sont-elles dues à un afflux de types de ménages spécifiques, plus mobiles que les familles avec enfants qui étaient les propriétaires occupants traditionnels ? Si tel est le cas, l'augmentation de la mobilité résidentielle pourrait s'expliquer par la présence renforcée de ces nouveaux groupes sur le marché de la propriété occupante. La relation entre la mobilité résidentielle et les caractéristiques des ménages est abordée dans la prochaine section.

## Mobilité résidentielle et parcours de vie

Durant les deux dernières décennies, les chercheurs ont accumulé un vaste corpus de travaux consacrées à la mobilité résidentielle. Depuis le début des années 1990, la littérature sur la mobilité résidentielle utilise la notion socio-logique de parcours de vie (voir par exemple Mulder, 1993 ; Mulder & Hooimeijer, 1999 ; Feijten & Mulder, 2002). Les événements et changements de composition des ménages, les carrières professionnelles et les parcours résidentiels sont très étroitement liés. Alors que les carrières professionnelles et les parcours résidentiels traditionnels étaient facilement prévisibles après-guerre, ils se sont fragmentés au cours des dernières décennies et cela se traduit par des parcours résidentiels plus diversifiés (Beer & Faulkner, 2011). Malgré cette fragmentation, il est toujours possible aujourd'hui d'identifier un certain nombre de ménages et de parcours résidentiels relativement standard, même si on observe également beaucoup plus de trajectoires variées au niveau individuel. Par exemple, Clark et al. (2003), sur la base de données longitudinales pour les États-Unis, ont constaté que près de 75 % des parcours résidentiels pouvaient être classés selon 11 trajectoires-type, les 25 % restants étant beaucoup plus diversifiés. Des études comparables n'ont pas été réalisées aux Pays-Bas, du fait du manque de données longitudinales sur le long terme, mais un ensemble important de recherches basées sur des données transversales montre très nettement que la propension à déménager varie en fonction des caractéristiques des ménages. Si la composition démographique, c'est-à-dire les caractéristiques des ménages de propriétaires occupants, évolue, cela peut en partie expliquer les changements de mobilité résidentielle. L'évolution de la mobilité des propriétaires occupants s'explique-t-elle par de tels « effets de composition » ? Dans

le cas des Pays-Bas (et d'autres pays), les principaux résultats mettent en évidence une relation négative entre l'âge et la propension à déménager. Par ailleurs, des liens apparaissent aussi entre mobilité résidentielle et configurations familiales. La littérature montre ainsi que les ménages formés de couples avec enfants sont souvent moins susceptibles de déménager car ils sont dans une phase stable de leur parcours de vie (voir par exemple Helderman et al., 2004). Dans ces ménages, les décisions de mobilité résidentielle impliquent tous les membres de la famille, notamment le conjoint. Ces décisions sont beaucoup plus simples à prendre pour les personnes vivant seules. Le revenu du ménage constitue également un facteur important de la mobilité résidentielle. Pour les ménages qui souhaitent déménager dans un logement plus grand dans le secteur de la propriété occupante, avoir des revenus suffisants est une condition essentielle. Il y a également une relation théorique entre les niveaux d'éducation et la propension à déménager. Les ménages avec un niveau d'éducation élevé peuvent avoir un champ de recherche géographique plus large car leur champ de recherche d'emploi est lui aussi plus large, alors que les opportunités peuvent être plus rares pour certains emplois spécialisés (Green & Shuttleworth, 2015).

Aux Pays-Bas, l'accession à la propriété a progressé et une plus grande partie des parcours résidentiels des ménages se déroule désormais dans le secteur de la propriété occupante. De nombreuses personnes jeunes et célibataires vivent dans des appartements dont elles sont propriétaires plutôt que locataires. De plus, les seniors qui quittent une (grande) maison familiale individuelle vivent eux aussi maintenant dans des appartements dont ils sont propriétaires. Compte tenu de l'évolution de la propension à déménager en fonction des caractéristiques des ménages, la transformation démographique de ces dernières décennies dans le secteur de la propriété occupante peut très bien avoir influencé également la mobilité résidentielle du secteur.

Comme Cooke (2011), nous analyserons les effets de composition et de comportement sur la mobilité résidentielle des propriétaires néerlandais sur une longue période. Puis nous nous pencherons sur le court terme et analyserons les mécanismes qui ont conduit au déclin significatif de la mobilité au sein du marché du logement « dynamique » néerlandais durant la dernière crise.
## Méthodologie

Le premier objectif de cet article est d'analyser dans quelle mesure les parcours résidentiels plus dynamiques des nouvelles générations néerlandaises qui ont accédé au secteur de la propriété occupante se traduisent par une augmentation significative du nombre de déménagements récents (c'est-à-dire dans les 2 années précédant l'année observée) parmi la population totale des propriétaires occupants. Comme indiqué dans l'introduction, des effets de composition et de comportement sont en jeu. Tandis que l'arrivée de ménages plus « dynamiques » (comme les jeunes au début de leur parcours résidentiel) peut avoir entraîné une grande part des déménagements récents parmi la population des propriétaires occupants, le vieillissement démographique d'un grand nombre de propriétaires occupants peut avoir eu un effet défavorable. C'est ce que l'on appelle les effets de composition. Le deuxième facteur essentiel susceptible d'influencer la proportion de ménages ayant déménagé récemment est lié aux changements de comportements. Par exemple, les cohortes de ménages les plus âgés des années 1980 peuvent avoir été moins mobiles que leurs équivalents « modernes » du début des années 2000. En outre, les ménages plus jeunes ayant déménagé récemment dans le secteur de la propriété occupante font souvent le choix de vivre pour une courte période dans un appartement, tandis que leurs équivalents des années 1980 achetaient généralement une maison familiale individuelle avec l'intention d'y rester de nombreuses années.

La méthode de décomposition « Oaxaca-Blinder » est très souvent utilisée en économie pour dissocier les effets de composition et de comportements. Cette méthode a été conçue pour analyser les différences de salaire en fonction du genre ou de la couleur de peau sur la base de données microéconomiques (Blinder, 1973 ; Oaxaca, 1973). Elle peut également être utilisée pour étudier des changements dans le temps, avec des données microéconomiques transversales à deux moments distincts. Naturellement, ces moments doivent être suffisamment espacés car, bien souvent, la structure d'une population ne change pas considérablement sur de courtes périodes, ni même sur une décennie. Au cours des quatre dernières décennies, les instituts de statistique de plusieurs pays ont accumulé de nombreuses bases de données microéconomiques transversales sur le logement et de la mobilité résidentielle. Cela permet de mener des analyses sur

une période plus longue. Citons, par exemple, une analyse des tendances migratoires de longue distance aux États-Unis (Cooke, 2011) ou du changement des statuts d'occupation des logements en Nouvelle Zélande (Bourassa & Shi, 2017), mais ce genre d'étude reste rare. En revanche, la méthode Oaxaca-Blinder a un inconvénient : elle est uniquement adaptée à des données microéconomiques et ne permet pas d'inclure d'effets externes du contexte macro comme les variations du PIB ou des taux d'intérêt<fnref n="2" />. Cela peut poser un problème car des différences de contexte entre deux années de données transversales peuvent perturber les résultats en ce qui concerne la composante comportementale. Par exemple, comparer les données à une date A correspondant à un boom économique à celles d'une date B pendant un ralentissement économique rendra problématique l'identification de la tendance à long terme de la mobilité résidentielle (débarrassée de l'effet de facteurs externes). Ainsi, nous devons soigneusement sélectionner deux bases de données élaborées à des moments comparables en termes de situation économique globale (encadré).

Comme indiqué précédemment, le deuxième objectif de cette étude est d'explorer en détail la vulnérabilité du secteur contemporain de la propriété occupante néerlandais face à la crise (Van der Heijden et al., 2011). Nous comparerons ici des données transversales du milieu des années 2000 à la période qui a suivi le début de la crise. La composition de la population n'ayant pas considérablement évolué pendant ce laps de temps, la comparaison de deux modèles de régression séparés peut être considérée comme suffisante pour déterminer quels types de ménages ont été les plus touchés en termes de mobilité résidentielle.

Intéressons-nous maintenant plus en détail à la méthode de décomposition « Oaxaca-Blinder ». Comme indiqué, nous allons analyser la proportion de propriétaires occupants ayant déménagé dans les deux dernières années. Cette proportion est notée *Y*. Nous souhaitons distinguer, dans l'écart entre les proportions ayant déménagé au cours des deux dernières années entre 1986 et 2006, ce qui est associé à des changements de composition de la population des propriétaires occupants et/ou ce qui vient de changements de leurs comportements. *Y* est estimé séparément pour 1986

<footnote n="2">2. Cela sera plus clair une fois la méthode expliquée.</footnote>
et 2006 ; X est un vecteur de caractéristiques observables (structure par tranche d'âge, type de ménage et revenu), β correspond au vecteur des coefficients estimés, c'est-à-dire l'effet de caractéristiques données sur le fait d'avoir déménagé (analysé comme étant associé au comportement).

Entre 1986 et 2006, la différence de la probabilité estimée d'avoir déménagé peut être écrite comme suit :

$$ \bar{Y}_{2006} - \bar{Y}_{1986} = (\alpha + \hat{\beta} \bar{X})_{2006} - (\alpha + \hat{\beta} \bar{X})_{1986} $$

Sans entrer dans les détails mathématiques, la forme finale de la décomposition de Oaxaca-Blinder est la suivante (voir Jann, 2008) :

$$ \begin{aligned} \bar{Y}_{2006} - \bar{Y}_{1986} = & (\bar{X}_{2006} - \bar{X}_{1986}) \hat{\beta}_{1986} \\ & + \bar{X}_{1986} (\hat{\beta}_{2006} - \hat{\beta}_{1986}) \\ & + (\bar{X}_{2006} - \bar{X}_{1986}) (\hat{\beta}_{2006} - \hat{\beta}_{1986}) \end{aligned} $$

Le premier terme correspond à l'effet de composition, où les effets des changements de structure de la population (composition) sont calculés en gardant les comportements (paramètres β) constants. Le second terme représente l'effet comportemental, c'est-à-dire l'effet des changements des paramètres β, calculé en gardant la structure de la population constante. Le troisième terme correspond aux effets d'interaction, en d'autres termes, cette partie permet de montrer l'association entre

## ENCADRÉ – Données et variables

Depuis 1981, l'institut national néerlandais de la statistique (Statistics Netherlands) réalise tous les 3 à 4 ans une enquête sur le logement (Enquête nationale sur la demande de logement, WBO, avant 2006, puis Enquête néerlandaise sur le logement, WoON). Les données fournissent des informations détaillées sur les caractéristiques des ménages et des logements. Elles contiennent également des informations sur les anciens logements des nouveaux propriétaires et identifient les ménages souhaitant déménager ainsi que leurs préférences en termes de logement. Les données sont issues d'enquêtes réalisées auprès des ménages, mais depuis 2006, des informations sont ajoutées en provenance de sources administratives ; cela a permis d'améliorer l'information relative au revenu des ménages mais pose aussi quelques problèmes de comparaison avec les anciennes bases de données. La taille des échantillons a varié d'un minimum de 54 341 observations (en 1990) à un maximum de 117 569 observations (en 1998).

La première partie de l'analyse vise à dissocier les effets de composition et de comportement sur la mobilité résidentielle des propriétaires sur moyen-long terme. Ici, il s'agit ici de trouver deux années comparables en termes de conjoncture économique (voir la section sur la méthodologie). Nous sommes conscients qu'il est impossible de trouver une adéquation parfaite en termes de cycle économique. Cependant, nous estimons que le contexte économique est tout à fait comparable entre les données de 1986 et de 2006. Au cours des deux périodes, l'économie néerlandaise (et les prix des logements) se remettaient d'un déclin économique et la croissance du PIB a atteint des niveaux compris entre 2 et 3 %.

La notion de « déménagements récents » à laquelle nous faisons référence dans l'article correspond aux

déménagements survenus au cours des deux dernières années pour les ménages propriétaires-occupants au moment d'une enquête. Ainsi, pour les données de 1986, les déménagements résidentiels ont eu lieu en 1984-1985 ; pour les données de 2006, il s'agit des déménagements survenus en 2003-2004 parce que l'année 2005 n'était pas entièrement couverte.

Pour la deuxième partie, la sélection était moins compliquée. Nous utilisons les données de 2006 et nous les comparons avec les données de 2012, lorsque la crise économique a provoqué un recul très net du nombre de transactions immobilières dans le secteur de la propriété occupante (voir également Van der Heijden et al., 2011).

On retient pour l'analyse les principales caractéristiques des ménages qui, selon la littérature, ont relativement des effets significatifs (âge, type de ménage, revenu) sur la mobilité. Nous utilisons les groupes d'âge plutôt que la variable continue (l'âge du chef de ménage) parce qu'elle peut être plus informative sur le comportement des cohortes dans le temps. Pour le revenu des ménages, nous avons le problème du changement de nature des données en 2006 (passage du déclaratif à des données administratives). Par conséquent, nous avons construit des quintiles de revenu (basés sur la répartition du revenu de l'ensemble de la population des ménages) plutôt que d'utiliser les valeurs détaillées du revenu. Cela permet également d'éviter d'avoir à ajuster pour l'inflation. De plus, la base de données de 1986 ne fournit que les revenus nets des ménages, tandis que les bases de données ultérieures contiennent les revenus disponibles. Il faut donc utiliser avec prudence l'information sur les revenus, mais l'utilisation des quintiles améliore grandement la comparabilité.
les changements de structure de la popula-
tion et les changements de comportement.
Néanmoins les interactions peuvent être rela-
tivement complexes à interpréter dans ce type
de modèles. Ainsi, une première étape consiste
à analyser la pertinence des effets d'interac-
tion. S'ils ne sont pas pertinents (ce qui est
souvent le cas), il convient de continuer avec
un modèle sans terme d'interaction.

Par ailleurs, nous estimons un modèle de
probabilité linéaire plutôt qu’un modèle de
régression logistique fréquemment utilisé. De
nombreux chercheurs privilégient la régres-
sion logistique car cela permet d’éviter que
les résultats estimés avec des variables dépen-
dantes continues ne rentrent pas dans la dicho-
tomie 0 ou 1. Mais un recours à des modèles
logistiques dès lors que la variable dépendante
est une variable binaire est de plus en plus
discuté (voir par exemple Hellevik, 2009). Le
principal avantage du modèle de probabilité
linéaire réside dans sa facilité d’interprétation,
ce qui est très intéressant dans notre cas basé
sur des données transversales, avec la méthode
de décomposition d’Oaxaca-Blinder qui pro-
duit des résultats complexes avec à la fois des
effets de composition et de comportement.

L'inconvénient principal du modèle de probabilité linéaire est que la variance est liée à la valeur de la (ou des) variable(s) indépendante(s). Cela entraine de l'hétéroscédasticité qui peut biaiser les écarts-types et les p-values. Bien que nous nous intéressions principalement aux profils des coefficients et que nous ne cherchions pas à obtenir un modèle pour la construction de scénarios ou comme contribution à d'autres modèles, il faut cependant connaître la précision des coefficients calculés et leur significativité statistique. Dans tous les cas, l'hétéroscédasticité n'a pas d'effet sur les coefficients estimés, mais les tests de significativité pourraient être affectés (voir par exemple Hellevik, 2009). Une méthode classique pour traiter l'hétéroscédasticité consiste à construire des pondérations (donner un poids plus important pour les petites valeurs prédites et vice versa) et à effectuer une régression des moindres carrés pondérés (MCP). L'inconvénient est que ces poids modifient potentiellement les coefficients du modèle original. Notre approche consiste à estimer des modèles MCP<fnref n="3" /> afin d'analyser si les valeurs significatives estimées ne sont pas trop influencées par l'hétéroscédasticité ; nous le mentionnerons si tel est le cas.

Enfin, nous utilisons un modèle de déviation
pour les variables catégorielles. En effet, avec
des variables catégorielles, une des catégo-
ries doit être omise (la référence) pour évi-
ter la colinéarité. Or le choix de la référence
peut affecter l'estimation des effets de com-
portement dans la décomposition détaillée
Oaxaca-Blinder (cf. Jann, 2008). L'emploi
d'un modèle de déviation (où la somme des
coefficients est contrainte à zéro et les coef-
ficients sont exprimés en déviation de l'effet
moyen) permet d'éviter cela.

Résultats

Comme indiqué dans l'introduction, le pour-
centage de propriétaires occupants a considé-
rablement augmenté depuis les années 1980
(tableau 1). Le secteur locatif a chuté en valeur
relative mais est resté stable en valeur absolue à
3 millions de logements. L'augmentation de la
part de logements occupés par leur propriétaire
s'explique principalement par un changement
de politique, passée d'un important soutien au
secteur locatif (social) via des programmes de
construction de grande ampleur, à un soutien
plus orienté vers les propriétaires occupants.
Tandis que l'on a pratiquement mis fin aux sub-
ventions à la construction et à l'exploitation
de logements locatifs dans les années 1990,
les propriétaires occupants ont, eux, bénéficié
d'allègements fiscaux très généreux sur les
intérêts hypothécaires payés. Dans ces condi-
tions, le secteur locatif privé, qui ne bénéficiait
d'aucun soutien gouvernemental, n'a pas été
considéré comme une option intéressante par
de nombreux ménages. En outre, l'évolution
des préférences des ménages, due à la pros-
périté croissante, s'est axée davantage sur des
maisons familiales individuelles avec jardin.
Au cours de la dernière décennie, les gou-
vernements néerlandais ont considérablement
limité l'accès au secteur locatif social (abor-
dable) car ils craignaient que cela ne désé-
quilibre la concurrence entre les différents
acteurs du marché, en particulier ceux qui
investissent dans le locatif privé. En parallèle,
il y a toujours un déséquilibre important entre
le secteur locatif privé non subventionné et le
secteur de la propriété occupante largement
stimulé financièrement, ce qui pousse de nom-
breux ménages à devenir propriétaires.

Dans la mesure où notre principal objectif
est d'analyser l'évolution de la proportion

<footnote n="3">3. La base de données inclut déjà une variable de pondération.</footnote>
de propriétaires occupants ayant déménagé récemment, nous commençons par donner un aperçu de celle-ci. Dans l'ensemble, comme le montre le tableau 2, le pourcentage de propriétaires-occupants ayant déménagé récemment a augmenté entre 1986 et 2006, mais il n'est pas devenu considérablement plus élevé. Sur le court terme, pour lequel on analysera la sensibilité du secteur néerlandais de la propriété occupante à une crise (du logement), le principal indicateur du tableau 2 est plutôt simple à comprendre. Le pourcentage de déménagements récents dans le secteur de la propriété occupante a chuté de près de 30 %. En réalité, la chute est plus importante si on se réfère aux niveaux des transactions au paroxysme du boom immobilier de 2007 (figure III).

Première étape vers la décomposition de Blinder-Oaxaca, le tableau 3 apporte des informations sur les changements de composition de la population des propriétaires occupants. Comme mentionné dans l'introduction, la dominance de familles traditionnelles avec enfants s'est considérablement réduite en faveur des personnes vivant seules, des couples sans enfant et des familles monoparentales. Le vieillissement de la population néerlandaise entre 1986 et 2006 apparaît également dans les données sur les propriétaires occupants.

En ce qui concerne la distribution des revenus dans le secteur de la propriété occupante, les années 1986 et 2006 présentent une différence frappante. Dans l'ensemble, l'accession à la propriété est plus importante au sein des classes moyennes (quintiles 3 et 4), tandis que le quintile le plus bas enregistre un net recul. Cependant, il faut souligner que la part de propriétaires occupants a augmenté dans tous les types de ménages, à l'exception du quintile de revenu le plus bas. Ainsi, elle est passée d'environ 35% à près de 50 % pour les jeunes ménages (20-34 ans), et de 50 % environ à 60 % et plus pour les tranches d'âge de 35 et 65 ans. Il en va de même pour les personnes vivant seules et les familles monoparentales – qui ont relativement moins de chances de devenir propriétaires (environ 33 %), mais ce pourcentage a nettement augmenté – et pour les autres types de ménages : aujourd'hui une très grande majorité de couples (65 %) et de couples avec enfants (75 %) sont propriétaires occupants.

Bien que nous ayons soutenu plus haut que beaucoup de jeunes (dynamiques) s'étaient orientés vers la propriété occupante, augmentant ainsi potentiellement la proportion de déménagements récents, la proportion de jeunes dans l'ensemble de la population des propriétaires occupants a diminué. En réalité,

<table><caption>Tableau 1
Statut d'occupation des logements des ménages néerlandais</caption><thead><tr><th></th><th>1986</th><th>2006</th><th>2012</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Propriétaires occupants</th><td>43</td><td>56</td><td>59</td></tr><tr><th scope="row">Locataires</th><td>57</td><td>44</td><td>41</td></tr><tr><th scope="row">Total</th><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><th scope="row">Total (unités)</th><td>5 284 747</td><td>6 800 576</td><td>7 140 758</td></tr></tbody></table>

Champ : ménages vivant dans des logements non collectifs.

Source : CBS (Statistics Netherlands), enquêtes sur le logement, WBO 1986, WoON 2006 et 2012 ; calculs des auteurs.

<table><caption>Tableau 2
Ménages ayant déménagé récemment (au cours des deux années précédentes)</caption><thead><tr><th></th><th>1986</th><th>2006</th><th>2012</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Dans le secteur des logements occupés par leur propriétaire</th><td>10.7</td><td>12.1</td><td>8.5</td></tr><tr><th scope="row">Dans le secteur locatif</th><td>19.6</td><td>15.7</td><td>19.1</td></tr><tr><th scope="row">Total</th><td>15.8</td><td>13.7</td><td>12.8</td></tr></tbody></table>

Champ : ménages vivant dans des logements non collectifs.

Source : CBS (Statistics Netherlands), enquêtes sur le logement, WBO 1986, WoON 2006 et 2012 ; calculs des auteurs.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure III
Indice du prix des logements et transactions aux Pays-Bas (base 100 en 2008), 1995-2016</figcaption></figure>

Source : CBS (Statistics Netherlands).

les vastes cohortes de ménages qui avaient de 35 à 44 ans dans les années 1980 (dont les baby-boomers) sont aujourd'hui une population vieillissante et représentent la majeure part des propriétaires occupants de la tranche d'âge 55-64 ans. En outre, on observe désormais une part beaucoup plus élevée de familles « non traditionnelles », susceptibles d'être plus mobiles. En revanche, les couples (sans enfants) et les personnes vivant seules font de plus en plus partie des tranches d'âge supérieures à 55 ans dont les enfants ont quitté le foyer familial, qui sont généralement moins mobiles. Ces changements globaux de structure de la population des propriétaires occupants sont donc des facteurs de composition qui peuvent aider à comprendre comment la mobilité résidentielle a évolué parmi les propriétaires occupants. Les changements comportementaux, qui ne sont pas pris en compte ici, seront examinés dans la partie suivante.

## Analyse de l'évolution de la mobilité entre 1986 et 2006

Les résultats de la décomposition de Blinder-Oaxaca de l'évolution globale des propriétaires

occupants ayant déménagé récemment peuvent être quelque peu difficiles à interpréter sans information sur les changements de comportement selon différentes caractéristiques des ménages. Pour appréhender ces changements comportementaux par caractéristiques des ménages, nous avons utilisé des modèles de régression linéaire séparés estimant la probabilité de déménager par caractéristiques de ménages pour les années 1986 et 2006. Rappelons qu'il s'agit d'un modèle de déviation, où la somme des coefficients des catégories par variable est égale à zéro. Les principaux changements sont présentés dans le tableau 4. Globalement, les résultats des régressions confirment une relation négative entre l'âge et la propension à déménager. Les résultats confirment également que les ménages sans enfant sont plus susceptibles de déménager. En ce qui concerne les revenus, il ne se dégage pas de profil net et les coefficients ne sont pas significatifs. Ces résultats confirment les hypothèses du cadre théorique : une évolution à la faveur des ménages non traditionnels (sans enfants) dans le secteur de la propriété occupante a potentiellement un impact positif sur le niveau de mobilité globale des propriétaires occupants,
<table><caption>Tableau 3
Caractéristiques des ménages propriétaires occupants néerlandais</caption><thead><tr><th></th><th>1986</th><th>2006</th><th>2012</th></tr></thead><tbody><tr><td>Type de ménage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Personne seule</td><td>15</td><td>20</td><td>22</td></tr><tr><td>Couple (sans enfants)</td><td>25</td><td>35</td><td>35</td></tr><tr><td>Couple avec enfants</td><td>57</td><td>41</td><td>39</td></tr><tr><td>Parent isolé</td><td>3</td><td>4</td><td>4</td></tr><tr><td>Total</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Tranche d'âge</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>20-34</td><td>22</td><td>16</td><td>14</td></tr><tr><td>35-44</td><td>30</td><td>27</td><td>23</td></tr><tr><td>45-54</td><td>21</td><td>25</td><td>26</td></tr><tr><td>55-64</td><td>18</td><td>20</td><td>24</td></tr><tr><td>65-75</td><td>9</td><td>12</td><td>13</td></tr><tr><td>Total</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Quintile de revenu</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Quintile 1 (le plus bas)</td><td>12</td><td>7</td><td>6</td></tr><tr><td>Quintile 2</td><td>13</td><td>13</td><td>14</td></tr><tr><td>Quintile 3</td><td>19</td><td>20</td><td>22</td></tr><tr><td>Quintile 4</td><td>24</td><td>28</td><td>27</td></tr><tr><td>Quintile 5 (le plus élevé)</td><td>32</td><td>32</td><td>31</td></tr><tr><td>Total</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Total des propriétaires-occupants</td><td>2 132 316</td><td>3 778 335</td><td>4 214 420</td></tr></tbody></table>

Note : les quintiles de revenu sont mesurés sur la distribution des revenus de l'ensemble des ménages.

Champ : ménages vivant dans des logements non collectifs.

Source : CBS (Statistics Netherlands), enquêtes sur le logement, WBO 1986, WoON 2006 et 2012 ; calculs des auteurs.

tandis que le vieillissement démographique a plutôt un impact négatif.

En comparant les coefficients estimés pour chacune des deux années, on remarque une augmentation générale de la probabilité qu’un déménagement ait eu lieu au cours des deux dernières années pour pratiquement toutes les caractéristiques des ménages. Cette augmentation est observable dans le changement relativement important de la constante, qui n’est pas « compensé » par des changements de la plupart des paramètres associés aux caractéristiques des ménages. La probabilité de déménager a pu baisser pour certaines combinaisons de caractéristiques (par exemple l’association de la tranche d’âge 65-75 ans et du type de ménage personne vivant seule) mais pour la plupart des profils de ménages une augmentation est visible.

Comme indiqué précédemment, le principal problème des modèles de probabilité linéaire

réside dans le risque d'obtenir des résultats non réalistes de probabilité inférieure à 0 ou supérieure à 1. Le tableau 4 montre qu'un tel résultat est possible pour certains profils de ménages, mais qu'ils sont, en réalité, relativement rares. En outre, des estimations alternatives avec des modèles de régression logistique ont donné des profils comparables en termes de niveau des coefficients et de significativité. Pour une vérification supplémentaire, les principaux résultats de la décomposition linéaire de Oaxaca-Blinder seront comparés à ceux de la décomposition logit comme le suggère Fairlie (2005).

Après ces premières indications sur les facteurs qui ont pu contribuer à l'évolution de la mobilité (propriétaires occupants ayant déménagé récemment), nous abordons maintenant les résultats de la décomposition Oaxaca-Blinder. Selon le modèle, la probabilité estimée de déménager est de 10.25 % en 1986 et passe à 12.63 % en 2006, et cette
<table><caption>Tableau 4
Régression linéaire de la probabilité d'avoir déménagé au cours des deux dernières années</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">1986</th><th colspan="2">2006</th><th rowspan="2">Différence des coefficients</th></tr><tr><th>Paramètre β</th><th>p-value*</th><th>Paramètre β</th><th>p-value*</th></tr></thead><tbody><tr><td>20-34</td><td>0.166</td><td>0.000</td><td>0.245</td><td>0.000</td><td>0.079</td></tr><tr><td>35-44</td><td>0.023</td><td>0.000</td><td>0.038</td><td>0.000</td><td>0.015</td></tr><tr><td>45-54</td><td>-0.033</td><td>0.000</td><td>-0.051</td><td>0.000</td><td>-0.017</td></tr><tr><td>55-64</td><td>-0.070</td><td>0.000</td><td>-0.106</td><td>0.000</td><td>-0.037</td></tr><tr><td>65-75</td><td>-0.086</td><td>-</td><td>-0.126</td><td>-</td><td>-0.040</td></tr><tr><td>Personne seule</td><td>0.041</td><td>0.000</td><td>0.015</td><td>0.001</td><td>-0.026</td></tr><tr><td>Couple (sans enfants)</td><td>0.027</td><td>0.000</td><td>0.035</td><td>0.000</td><td>0.008</td></tr><tr><td>Couple avec enfants</td><td>-0.046</td><td>0.000</td><td>-0.048</td><td>0.000</td><td>-0.002</td></tr><tr><td>Parent isolé</td><td>-0.022</td><td>-</td><td>-0.002</td><td>-</td><td>0.019</td></tr><tr><td>Quintile 1</td><td>-0.016</td><td>0.024</td><td>-0.007</td><td>0.269</td><td>0.009</td></tr><tr><td>Quintile 2</td><td>0.005</td><td>0.375</td><td>0.006</td><td>0.173</td><td>0.001</td></tr><tr><td>Quintile 3</td><td>-0.011</td><td>0.026</td><td>-0.004</td><td>0.268</td><td>0.007</td></tr><tr><td>Quintile 4</td><td>0.002</td><td>0.675</td><td>-0.006</td><td>0.079</td><td>-0.008</td></tr><tr><td>Quintile 5</td><td>0.020</td><td>-</td><td>0.011</td><td>-</td><td>-0.009</td></tr><tr><td>Constante</td><td>0.100</td><td>0.000</td><td>0.136</td><td>0.000</td><td>0.036</td></tr><tr><td>F</td><td>143.477</td><td>0.000</td><td>401.269</td><td>0.000</td><td>-</td></tr><tr><td>R2</td><td>0.092</td><td>-</td><td>0.126</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>N</td><td>19 855</td><td>-</td><td>26 779</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Note : Les niveaux de significativité doivent être pris avec prudence dans les modèles de probabilité linéaires (en raison de l'hétéroscédasticité). Les résultats d'estimations MCP alternatives (non reportés) montrent que le type de ménage pourrait ne pas être significatif. Précisons qu'avec le modèle de déviation, les coefficients de la dernière catégorie sont calculés séparément pour chaque variable catégorielle (la somme des coefficients étant égale à zéro).

Champ : ménages propriétaires occupants vivant dans des logements non collectifs.

Source : CBS (Statistics Netherlands), enquêtes sur le logement, WBO 1986 et WoON 2006 ; calculs des auteurs.

hausse est significative (tableau 5). La décomposition montre que les changements de composition dans la population des propriétaires occupants ont eu un impact négatif sur la probabilité de déménager. Cela confirme les hypothèses avancées à l'examen du tableau 3. L'effet comportemental est positif et explique l'augmentation globale de la probabilité de déménager pour les propriétaires occupants néerlandais<fnref n="4" />. Cela confirme également les profils identifiés avec le tableau 4. Une comparaison de ces résultats avec ceux d'une décomposition logistique (Fairlie) produit des résultats globaux similaires, avec un paramètre négatif de - 1.15 % pour la partie composition et + 3.57 % pour la partie comportementale.

Ces premiers résultats sont approfondis maintenant avec la décomposition Oaxaca-Blinder détaillée, où les effets sont calculés pour chaque caractéristique individuelle (tableau 6). Globalement, le vieillissement démographique a un impact négatif sur la probabilité d'avoir déménagé récemment (- 0.0236, tous

âges confondus). Le constat est le même pour toutes les tranches d'âge, ce qui est cohérent avec les évolutions vues au tableau 3 sur les changements de composition. Bien qu'une part importante des jeunes se tourne vers la propriété, le pourcentage de propriétaires occupants jeunes, et plus mobiles, a nettement chuté. Cela a un impact négatif sur la proportion globale de propriétaires occupants ayant déménagé récemment, car les jeunes propriétaires occupants sont plus susceptibles de déménager que leurs équivalents plus âgés (cf. tableau 4). L'impact négatif du vieillissement démographique sur la mobilité résidentielle est partiellement compensé par un impact positif de l'évolution des caractéristiques des ménages (+ 0.0116). Cela provient principalement du relatif déclin des couples avec enfants. On confirme ici l'hypothèse générale selon laquelle la moindre dominance des

<footnote n="4">4. Comme indiqué dans la section méthodologie, nous avons d'abord estimé un modèle de décomposition avec effets d'interaction (troisième terme de l'équation « Blinder-Oaxaca »). Ce modèle n'apporte qu'une faible valeur ajoutée.</footnote>
foyers traditionnels « immobiles » dans le secteur de la propriété occupante a conduit à une augmentation globale de la mobilité. En ce qui concerne les quintiles de revenu, les effets de structure sont principalement non significatifs.

Nous abordons maintenant les effets comportementaux. Tout d'abord, la constante indique une tendance générale à la hausse de la mobilité (+ 0.0359). Les coefficients par caractéristique des ménages indiquent que les variations autour

<table><caption>Tableau 5
Décomposition Oaxaca-Blinder de la probabilité d'avoir déménagé au cours des deux dernières années en 1986 vs. 2006 (effets globaux)</caption><thead><tr><th></th><th>Probabilité de déménager (%)</th><th>Écart-type</th><th>p-value</th></tr></thead><tbody><tr><td>Estimation 1986</td><td>10.25</td><td>0.00236</td><td>0.000</td></tr><tr><td>Estimation 2006</td><td>12.63</td><td>0.00248</td><td>0.000</td></tr><tr><td>Différence (en points de %)</td><td>2.38</td><td>0.00342</td><td>0.000</td></tr><tr><td colspan="4"><em>Décomposition du changement</em></td></tr><tr><td>Composition (structure)</td><td>- 1.19</td><td>0.00142</td><td>0.000</td></tr><tr><td>Comportement</td><td>3.57</td><td>0.00354</td><td>0.000</td></tr></tbody></table>

Note de lecture : la différence de 2.38 points de pourcentage de la probabilité estimée de déménager entre 1986 et 2006 se compose d'un effet négatif des changements de structure de la population (- 1.19 pp) et d'un effet positif des changements de comportement (3.57 pp).

Champ : ménages propriétaires occupants vivant dans des logements non collectifs.

Source : CBS (Statistics Netherlands), enquêtes sur le logement, WBO 1986 et WoON 2006 ; calculs des auteurs.

<table><caption>Tableau 6
Décomposition Oaxaca-Blinder de la probabilité d'avoir déménagé au cours des deux dernières années en 1986 vs. 2006 (effets détaillés)</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Effets de composition (X̄<sub>2006</sub> - X̄<sub>1986</sub>) ß̂<sub>1986</sub></th><th colspan="2">Effets comportementaux X̄<sub>1986</sub> (ß̂<sub>2006</sub> - ß̂<sub>1986</sub>)</th></tr><tr><th>Coefficient</th><th>p-value</th><th>Coefficient</th><th>p-value</th></tr></thead><tbody><tr><td>20-34</td><td>- 0.0144</td><td>0.00</td><td>0.0149</td><td>0.00</td></tr><tr><td>35-44</td><td>- 0.0013</td><td>0.00</td><td>0.0044</td><td>0.03</td></tr><tr><td>45-54</td><td>- 0.0019</td><td>0.00</td><td>- 0.0039</td><td>0.00</td></tr><tr><td>55-64</td><td>- 0.0044</td><td>0.00</td><td>- 0.0065</td><td>0.00</td></tr><tr><td>65-75</td><td>- 0.0015</td><td>0.00</td><td>- 0.0047</td><td>0.00</td></tr><tr><td>Total âge</td><td>- 0.0236</td><td>-</td><td>0.0041</td><td>-</td></tr><tr><td>Personne seule</td><td>0.0011</td><td>0.00</td><td>- 0.0038</td><td>0.02</td></tr><tr><td>Couple (sans enfants)</td><td>0.0033</td><td>0.00</td><td>0.0023</td><td>0.25</td></tr><tr><td>Couple avec enfants</td><td>0.0072</td><td>0.00</td><td>- 0.0010</td><td>0.82</td></tr><tr><td>Parent isolé</td><td>0.0000</td><td>0.34</td><td>0.0007</td><td>0.16</td></tr><tr><td>Total type de ménage</td><td>0.0116</td><td>-</td><td>- 0.0018</td><td>-</td></tr><tr><td>Quintile 1 (min)</td><td>0.0002</td><td>0.29</td><td>0.0009</td><td>0.31</td></tr><tr><td>Quintile 2</td><td>- 0.0001</td><td>0.23</td><td>0.0002</td><td>0.87</td></tr><tr><td>Quintile 3</td><td>- 0.0001</td><td>0.11</td><td>0.0014</td><td>0.33</td></tr><tr><td>Quintile 4</td><td>- 0.0001</td><td>0.32</td><td>- 0.0022</td><td>0.21</td></tr><tr><td>Quintile 5 (max)</td><td>0.0001</td><td>0.13</td><td>- 0.0028</td><td>0.18</td></tr><tr><td>Total revenu</td><td>0.0001</td><td>-</td><td>- 0.0026</td><td>-</td></tr><tr><td>Constante</td><td>-</td><td>-</td><td>0.0359</td><td>0.00</td></tr><tr><td>Total*</td><td>- 0.0119</td><td>0.00</td><td>0.0357</td><td>0.00</td></tr></tbody></table>

Note : cf. tableau 4.

Champ : ménages propriétaires occupants vivant dans des logements non collectifs.

Source : CBS (Statistics Netherlands), enquêtes sur le logement, WBO 1986 et WoON 2006 ; calculs des auteurs.
de cette constante sont plutôt faibles, ce qui signifie que la proportion de personnes ayant déménagé récemment a globalement augmenté. Bien que notre analyse ne permette pas de distinguer les nouveaux entrants (primo-accédants) des ménages qui étaient déjà présents dans le secteur, cette hausse générale indique clairement la formation d'échelons de la propriété, où les ménages déménagent vers des logements plus grands et, en vieillissant, redéménagent vers un appartement. La valeur particulièrement élevée du coefficient estimé pour la tranche d'âge la plus jeune conforte également l'idée générale selon laquelle les jeunes ménages entrent dans le secteur en étant plus jeunes et déménagent beaucoup plus fréquemment au sein du secteur au cours de cette phase du cycle de vie. Le seul paramètre pour lequel on observe une moindre augmentation (en gardant à l'esprit la constante) concerne les ménages composés d'une seule personne. Bien que l'âge et le revenu soient contrôlés, cela pourrait être le signe d'une plus grande hétérogénéité au sein de la population des ménages composés d'une seule personne, qui ne sont pas seulement des jeunes avec des revenus modestes mais de plus en plus des seniors. En ce qui concerne les revenus, l'évolution n'est significative pour aucun des quintiles.

Dans une analyse préliminaire, nous avons également estimé un modèle avec effets d'interaction $(\bar{X}_{2006} - \bar{X}_{1986})(\hat{\beta}_{2006} - \hat{\beta}_{1986})$, mais cela n'a pas permis de dégager d'éléments supplémentaire. Au plus, l'interaction entre le pourcentage (en baisse) des jeunes ménages (20-34 ans) et l'augmentation importante de la mobilité apparaît significative, mais aucune conclusion ne peut en être tirée en termes de causalité. Le fait que la proportion générale de jeunes propriétaires occupants chute est lié au vieillissement démographique, tandis que l'augmentation de la mobilité est « simplement » liée, comme nous l'avons déjà dit, à une arrivée précoce dans le secteur et à plus de déménagements.

Une dernière remarque doit être faite en ce qui concerne les effets comportementaux de la plus jeune tranche d'âge (20-35 ans). L'effet comportemental positif présenté dans le tableau 6 pour cette tranche d'âge est lié à une arrivée précoce sur le secteur de la propriété occupante et à une probabilité plus grande de déménager au sein du même secteur avant l'âge de 35 ans. Si l'âge d'arrivée dans le secteur et la probabilité de déménager au sein du secteur avant l'âge de 35 ans n'avaient pas évolué entre 1986 et 2006, il n'y aurait aucun effet comportemental.

Cependant, dans un tel scénario, il est toujours possible que le paramètre de l'effet comportemental indique un changement dû à une forte variabilité à court terme entre cohortes de naissance. Par exemple, un déclin (soudain) d'une cohorte de naissance se traduira par un flux moins important en provenance du secteur localitif ou du foyer familial. Cela conduira ensuite à une plus faible proportion de jeunes ménages ayant déménagé récemment dans le secteur de la propriété occupante. Si les taux de natalité sont stables ou évoluent progressivement, les effets comportementaux doivent simplement être interprétés comme des changements de l'âge d'arrivée dans le secteur de la propriété occupante et de la probabilité de déménager au sein du même secteur avant l'âge de 35 ans. Dans le cas des Pays-Bas, le taux de natalité a drastiquement chuté entre 1970 et 1975 (de 240 000 à 170 000 environ), ce qui peut apparaître comme un effet comportemental négatif. Après 1975, le taux de natalité s'est stabilisé. Il faut noter que de nombreuses personnes issues de la génération 1970-1975 se trouvaient déjà dans le secteur de la propriété occupante autour de 2005, mais que le déclin soudain de cette cohorte a pu avoir un impact négatif sur la proportion de jeunes ménages ayant déménagé au sein du secteur (avant l'âge de 35 ans). Cet éventuel impact négatif sur l'effet comportemental alors même que l'effet estimé augmente (cf. tableau 6), fournit un support solide à l'idée d'un dynamisme accru de la part des jeunes.

## Un système vulnérable ? Évolution de la mobilité des propriétaires occupants entre 2006 et 2012

Nous analysons maintenant la période de crise, en nous intéressant à la façon dont la crise a affecté le marché néerlandais actuel des logements occupés par leur propriétaire. Encore une fois, on observe que davantage de ménages passent la plus grande partie de leur carrière résidentielle dans le secteur des logements occupés par leur propriétaire. Alors qu'au milieu des années 1980 le secteur était dominé par des ménages familiaux « statiques », on compte désormais davantage de ménages qui commencent leur carrière résidentielle dans un petit logement dont ils sont propriétaires et qui déménagent ensuite plusieurs fois en évoluant dans l'échelle de la propriété au fil des changements liés aux revenus ou à la composition du ménage. La littérature souligne aussi qu'une crise peut empêcher de manière significative ces mouvements sur les échelons de la propriété
<table><caption>Tableau 7
Estimation de la probabilité d'avoir déménagé au cours des deux dernières années (régression linéaire)</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">2006</th><th colspan="2">2012</th><th rowspan="2">Différence<br>paramètre β</th></tr><tr><th>paramètre β</th><th>p-value</th><th>paramètre β</th><th>p-value</th></tr></thead><tbody><tr><td>20-34</td><td>0.245</td><td>0.000</td><td>0.217</td><td>0.000</td><td>- 0.028</td></tr><tr><td>35-44</td><td>0.038</td><td>0.000</td><td>0.019</td><td>0.000</td><td>- 0.019</td></tr><tr><td>45-54</td><td>- 0.051</td><td>0.000</td><td>- 0.042</td><td>0.000</td><td>0.009</td></tr><tr><td>55-64</td><td>- 0.106</td><td>0.000</td><td>- 0.085</td><td>0.000</td><td>0.021</td></tr><tr><td>65-75</td><td>- 0.126</td><td>-</td><td>- 0.109</td><td>-</td><td>0.017</td></tr><tr><td>Personne seule</td><td>0.015</td><td>0.001</td><td>0.007</td><td>0.049</td><td>- 0.007</td></tr><tr><td>Couple (sans enfants)</td><td>0.035</td><td>0.000</td><td>0.038</td><td>0.000</td><td>0.003</td></tr><tr><td>Couple avec enfants</td><td>- 0.048</td><td>0.000</td><td>- 0.045</td><td>0.000</td><td>0.003</td></tr><tr><td>Parent isolé</td><td>- 0.002</td><td>-</td><td>0.000</td><td>-</td><td>0.002</td></tr><tr><td>Quintile 1</td><td>- 0.007</td><td>0.269</td><td>0.009</td><td>0.071</td><td>0.016</td></tr><tr><td>Quintile 2</td><td>0.006</td><td>0.173</td><td>0.008</td><td>0.039</td><td>0.002</td></tr><tr><td>Quintile 3</td><td>- 0.004</td><td>0.268</td><td>- 0.010</td><td>0.001</td><td>- 0.006</td></tr><tr><td>Quintile 4</td><td>- 0.006</td><td>0.079</td><td>- 0.011</td><td>0.000</td><td>- 0.003</td></tr><tr><td>Quintile 5</td><td>0.011</td><td>-</td><td>0.004</td><td>-</td><td>- 0.007</td></tr><tr><td>Constante</td><td>0.136</td><td>0.000</td><td>0.107</td><td>0.000</td><td>- 0.029</td></tr><tr><td>Valeur F</td><td>401.269</td><td>0.000</td><td>491.629</td><td>0.000</td><td>-</td></tr><tr><td>R2</td><td>0.126</td><td>-</td><td>0.130</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>N</td><td>26 779</td><td>-</td><td>36 235</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Note : cf. tableau 4.

Champ : ménages propriétaires occupants vivant dans des logements non collectifs.

Source : CBS (Statistics Netherlands), enquêtes sur le logement, WoON 2006 et 2012 ; calculs de l'auteur.

<table><caption>Tableau 8
Secteur du logement d'origine des propriétaires occupants ayant déménagé récemment (au cours des deux dernières années)</caption><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th>(En %)</th></tr><tr><th>Foyer familial/logement étudiant</th><th>1986</th><th>2006</th><th>2012</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Locataires</th><td>34</td><td>22</td><td>33</td><td></td></tr><tr><th scope="row">Propriétaires</th><td>40</td><td>30</td><td>29</td><td></td></tr><tr><th scope="row">Total</th><td>26</td><td>48</td><td>38</td><td></td></tr><tr><th scope="row">Total</th><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td></td></tr></tbody></table>

Champ : ménages propriétaires occupants vivant dans des logements non collectifs.

Source : CBS (Statistics Netherlands), enquêtes sur le logement, WBO 1986, WoON 2006 et 2012 ; calculs des auteurs.

du fait de l'incertitude sur les revenus et du risque de capital négatif. Sur ce dernier point, il faut rappeler que les jeunes ménages néerlandais, avec des apports initiaux très faibles, ont pu retirer jusqu'à 130 % de la valeur de leur logement. Acheter un appartement à fort effet de levier avec l'intention de déménager au bout de quelques années présente naturellement un risque de perte en capital. En outre, selon le cadre théorique, les ménages déjà bien logés mais qui visent un logement plus haut de

gamme, sont susceptibles de reporter leur projet en cas de crise. La perspective d'acheter une maison qui pourrait perdre de sa valeur peut être considérée comme une raison supplémentaire de retarder le projet.

Si l'on compare les régressions de 2006 et de 2012 (tableau 7), ces hypothèses générales semblent dépendre en grande partie de l'âge. La constante indique tout d'abord une baisse générale de la mobilité résidentielle. Cette baisse est
même plus importante pour les ménages avant 45 ans et encore plus avant 35 ans, et légèrement moins forte après 45 ans. En ce qui concerne le type de ménage, le seul changement d'intérêt concerne les ménages composés d'une seule personne. Celui-ci est positif bien que faible. Pour les quintiles de revenu, le changement est positif et assez fort pour le quintile le plus bas, alors qu'il est négatif et plutôt faible pour le(s) quintile(s) les plus élevé(s).

Ce changement positif pour le quintile de revenu le plus bas revêt un intérêt particulier par rapport au débat entre experts du marché de l'immobilier pendant la crise. Alors que certains mettaient en avant le cas des jeunes ménages très endettés qui étaient pratiquement « coincés » dans leur logement sous l'effet d'un capital négatif, d'autres ont mis l'accent sur la situation des primo-accédants. Si la baisse des prix de l'immobilier pouvait leur offrir des opportunités, les restrictions de crédit, qu'elles soient du fait des organismes prêteurs<fnref n="5" /> ou des politiques gouvernementales visant à limiter les ratios prêt/valeur, pouvaient devenir problématiques pour que les primo-accédants profitent de la baisse des prix. Cependant, l'accès effectif des primo-accédants sur le marché de la propriété occupante ne semble pas avoir décliné de façon marquée (Boumeester et al., 2015). Les résultats présentés dans le tableau 7 suggèrent plutôt que la mobilité des ménages à revenus modestes n'a pas été autant affectée par la crise que ce que l'on pouvait penser. Il semble ici qu'il faut distinguer les primo-accédants, qui ont bénéficié de meilleures opportunités d'acheter un logement, et les jeunes propriétaires occupants actuels, « coincés » dans leur logement par leur endettement élevé. Une limite ici vient de ce que nous ne pouvons pas prendre en compte l'origine résidentielle dans nos estimations : on ne dispose en effet de cette information que pour les ménages ayant déménagé récemment (au cours des deux précédentes années).

Pour les seuls propriétaires occupants ayant récemment déménagé, le tableau 8 présente la distribution par secteur de logement d'origine. En comparant 2006 et 2012, on constate une nette augmentation de la part de primo-accédants provenant du domicile parental ou d'un logement étudiant, tandis que celle des primo-accédants venant d'un logement localitif reste sensiblement la même. Les mouvements de propriétaires occupants au sein de ce secteur ont considérablement chuté. Cela confirme l'hypothèse de Van der Heijden et al.

(2011) selon laquelle un secteur dynamique de l'accession à la propriété, caractérisé par de nombreux mouvements le long des échelons de la propriété, peut être sérieusement affecté par une crise. Le tableau 8 montre également la distribution en 1986, avant l'expansion du secteur de la propriété occupante. À cette époque, les pourcentages de primo-accédants quittant le secteur locatif étaient également élevés, tandis que les mouvements au sein du secteur des logements occupés par leur propriétaire étaient bien moins importants, traduisant le système plus statique alors dominé par des familles relativement « immobiles ».

* * *
*

La première partie de cette étude a analysé à quel point les niveaux de mobilité dans le secteur néerlandais des logements occupés par leur propriétaire avaient évolué à une époque où ce secteur était en plein essor, à la fois en proportion de l'ensemble du parc immobilier et en niveau absolu. Notre hypothèse principale était que le secteur néerlandais des logements occupés par leur propriétaire pouvait être qualifié de « dynamique » (Van der Heijden et al., 2011) et que sa dynamisation était visible depuis le milieu des années 1980. On peut expliquer cette dynamisation par une évolution de la composition de la population des propriétaires occupants, précisément un afflux de (jeunes) ménages dynamiques dans le secteur de la propriété occupante. Parallèlement, des changements comportementaux ont également pu jouer un rôle, les ménages âgés des années 1980 étant, par exemple, moins mobiles que les seniors actuels. Nous avons utilisé la méthode de Oaxaca-Blinder pour dissocier les effets de composition et de comportement. Globalement entre 1986 et 2006, on constate une augmentation de la mobilité due à des changements de comportement des propriétaires occupants, avec très peu de variation en fonction des caractéristiques des ménages, bien que l'on puisse dire que les jeunes propriétaires occupants sont plus mobiles qu'auparavant. Les changements de la structure des ménages dans le secteur de la propriété occupante ont eu un impact négatif sur la mobilité. Bien que nous nous atten-dions à plus de mobilité sous l'effet de l'afflux de jeunes ménages, le vieillissement de la

<footnote n="5">5. Voir par exemple les travaux de Fostel et Geanakoplos (2008).</footnote>
population, en général et dans le secteur de la
propriété occupante est à l'origine de cet effet
de composition négatif. En revanche, l'évolu-
tion vers une composition plus diversifiée en
termes de types de ménages limite quelque peu
cet effet du vieillissement. En fait, on observe
une nette baisse de la part des ménages fami-
liaux traditionnels moins mobiles.

La deuxième partie de l'article était centrée
sur l'hypothèse selon laquelle l'évolution
de la structure de la population du secteur
des logements occupés par leur propriétaire
pourrait également le rendre vulnérable à un
ralentissement économique. Dans les mar-
chés dynamiques des logements occupés par
leur propriétaire les parcours résidentiels des
ménages comportent plusieurs mouvements
sur les échelons de la propriété, à l'inverse des
systèmes moins mobiles. En période de crise,
le processus s'interrompt et l'ensemble du sys-
tème risque d'être mis à l'arrêt, affecté par le
retrait des promoteurs spéculatifs du marché
des nouvelles constructions. Jusqu'à présent,
on disposait de peu d'éléments sur la manière
dont cette baisse se manifestait au niveau des
ménages et nous avons cherché à combler ce
manque. Quels sont les types de ménages les

plus vulnérables à la crise ? L'analyse montre
que les jeunes ménages, en particulier, ont moins
déménagé. Cela s'explique en partie par le fait
que beaucoup de jeunes propriétaires néerlan-
dais sont très endettés et n'ont pas souhaité, ou
n'ont pas pu, déménager, après la chute des prix
de l'immobilier. En revanche, ce sont toujours
les jeunes ménages qui restent les plus mobiles
en 2012. En fait, de nombreux jeunes primo-
accédants ont bénéficié des opportunités offertes
par la baisse des prix de l'immobilier.

Nous avons analysé ici l'évolution du secteur
des logements occupés par leur propriétaire aux
Pays-Bas. Pour approfondir l'analyse de l'évo-
lution et des mécanismes des marchés immo-
biliers statiques et dynamiques, des recherches
similaires sont nécessaires dans d'autres pays.
Tout d'abord, il serait intéressant d'analyser
dans quelle mesure d'autres systèmes dyna-
miques d'accession à la propriété, comme
celui du Royaume-Uni ou des États-Unis, sont
comparables aux Pays-Bas. L'analyse compa-
rative de ces marchés dynamiques par rapport
aux systèmes statiques, comme la Belgique,
l'Allemagne et éventuellement la France (voir
Barlow, 1992) ouvre également la voie à de
nouvelles recherches.
☐

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