travail en amont ne servira à rien et qu'en cas de problème, le recours devant le tribunal administratif (TA) est bien plus efficace<fnref n="10" />. D'autant que les statistiques semblent leur donner raison puisque, le président du TA de Bastia signalait dans le Corse Matin du 22 janvier que 19 PLU avait été annulés en quatre ans sur 29 communes<fnref n="11" />, le taux d'annulation reste très important, soit 65%.

Au final, la réalité, la qualité et l'efficacité de cette concertation tiennent avant tout à la volonté et à la culture des élus locaux. Il reste que le problème réside peut-être dès le départ dans la terminologie puisque la concertation n'implique aucune obligation de résultat (les textes sur le développement durable parlent de participation des citoyens). Mais il n'est pas certain qu'un processus participatif plus normé et encadré soit plus incitatif. Quant aux touristes, ils sont complètement absents de la consultation et ne discuteront pas des orientations. Qu'en est-il des autres modalités ? Est-ce que les chartes paysagères qui découlent de processus entièrement volontaires sont à même de susciter une plus grande adhésion ?

## 4.3 La « nature touristique » dans les chartes paysagères

Les chartes paysagères peuvent être considérées comme des outils d'aménagement du territoire. Elles ont généralement pour objectifs de préserver la qualité architecture du bâti traditionnel et des paysages qui l'environnent. Elles n'ont pas de caractère obligatoire mais peuvent être reprises dans des documents d'urbanisme, conférant de ce fait une valeur nouvelle à la philosophie qui les anime. Elles définissent encore la stratégie d'action du territoire en matière architecturale, paysagère et environnementale<fnref n="12" /> et devraient donc orienter les stratégies et schémas de développement.

Des trois chartes paysagères établies en Corse, celles du Cap Corse et du Grand Site de la Conca d'Oru sont assez récentes, 2015 pour la première et 2018 pour la seconde. La charte de Balagne date quant à elle de 2008. Elle est donc antérieure à la recomposition

<footnote n="10">10. Dans le cadre de la demande d'annulation du PLU d'Oletta (une des communes du Grand Site Conca d'Oru), les résidents considèrent que l'absence de communication des résultats de l'enquête publique constitue un vice de procédure. *Ces résultats n'auraient pas été immédiatement portés à la connaissance du public, notamment via le site internet de la municipalité* (Corse Matin du 8 septembre 2022).</footnote>

<footnote n="11">11. Si l'on prend par exemple le PLU du Cap Corse, l'annulation demandée par une association de protection de l'environnement a été prononcée pour violation du principe d'équilibre (multiplication par six des surfaces à urbaniser) et ouverture à l'urbanisation dans les espaces proches du rivage.</footnote>

<footnote n="12">12. Dans l'esprit de la convention de Florence, la DREAL (Direction Régionale de l'Environnement de l'Aménagement et du Logement) de Corse a coordonné l'établissement d'un atlas des paysages en 2013. Ce document permettra de qualifier le paysage en fonction de sa valeur patrimoniale et d'organiser un suivi de son évolution.</footnote>
territoriale issue de la loi NOTRe<fnref n="13" />. Un document de 2018¹⁴, uniquement orienté sur le volet architectural, y fait référence. Ce sont des documents qui n'ont pas, en soi, de valeur juridique. Certaines le disent très clairement, la « [...] *charte n'est pas un document prescriptif. Elle n'est pas opposable et n'a pas de portée réglementaire, sauf si elle est déclinée dans les documents d'urbanisme locaux*<fnref n="15" /> ». Mais les gestionnaires insistent aussi sur son caractère préparatoire à l'élaboration d'un document plus conséquent. La charte de Balagne est ainsi présentée comme le volet paysager d'un schéma de cohérence territoriale dont la préparation a démarré en 2008. La charte du Grand Site de la Conca d'Oru se contente d'être un engagement moral qui permettra la mise en œuvre du plan de gestion des sites (ce dernier restant un document obligatoire). Celle du Cap Corse est considérée comme un outil au service des élus, des *propositions librement consenties* qui peuvent devenir *un acte d'engagement*. Dans les trois cas et malgré des situations différentes en matière de coopération et d'action collective (cf. tableau 4.1), la charte traduit une volonté d'action, c'est un facilitateur pour l'élaboration de documents prescriptifs (PLU et SCOT<fnref n="16" />), ou la première étape d'un document de gestion (Grand Site de la Conca d'Oru).

<table><caption>TABLE 4.1 – Approche générale des trois territoires</caption><thead><tr><td>Territoires</td><td>Etendue</td><td>Gestion</td><td>Etat de la coopération</td><td>Urbanisme</td></tr></thead><tbody><tr><td>Balagne 2008</td><td>81100 ha 36 communes</td><td>Syndicat mixte PETR</td><td>PETR SCOT en cours</td><td>8 PLU en cours ou en révision 3 PLU qui fonctionnent</td></tr><tr><td>Conca d'Oru 2018</td><td>5859 ha 6 communes</td><td>Syndicat mixte Grand site</td><td>Grand site</td><td>3 PLU en cours 1 PLU qui fonctionne 2 cahiers de gestion architecturaux et paysagers</td></tr><tr><td>Cap Corse 2015</td><td>30500 ha 18 communes</td><td>Communauté de communes</td><td>PLU intercommunal annulé en 2014</td><td>6 PLU qui fonctionnent 2 en cours</td></tr></tbody></table>

Il est difficile, à ce stade, de matérialiser un lien direct entre l'élaboration d'une

<footnote n="13">13. La loi du 7 août 2015 portant nouvelle organisation territoriale de la République (NOTRe) retient le principe de spécialisation des compétences des régions et des départements, corollaire de la suppression à leur égard de la clause générale de compétence.</footnote>

<footnote n="14">14. « Cahiers des recommandations architecturales et paysagères. Construire et réhabiliter en Balagne », Syndicat mixte du Pays de Balagne, 2008.</footnote>

<footnote n="15">15. « Charte paysagère, architecturale et environnementale du Grand Site de Conca d'Oru, vignoble de Patrimonio, golfe de Saint Florent », Syndicat mixte du Grand Site de France Conca d'Oru, vignoble de Patrimonio – golfe de Saint Florent, 2018.</footnote>

<footnote n="16">16. Schéma de Cohérence Territoriale.</footnote>
charte paysagère et la mise en place de documents d'urbanisme, le caractère incitatif n'est pas évident et demandera à être précisé dans le cadre d'entretiens avec les élus. De plus, dans la continuité de la remarque précédente, les PLU que nous avons pu consulter n'intègrent pas directement les chartes correspondantes. La commune d'Olmeta di Capocorso <fnref n="17" /> par exemple y fait simplement référence sur son site internet. Les espaces naturels, le paysage, l'environnement font chaque fois l'objet d'une nouvelle analyse en termes de forces, faiblesses et enjeux, ce qui peut paraître redondant et coûteux. On peut comprendre que les problématiques locales soient prioritaires et que les responsables aient du mal à s'en extraire pour faire prévaloir une vision territoriale. Mais, on peut aussi s'interroger sur l'intérêt de travailler pendant plus d'un an sur une charte pour ne pas l'utiliser. Comment alors justifier ces absences d'économie d'échelle ? Elles disent généralement la difficulté pour les territoires concernés à travailler de manière collective, à dépasser les intérêts particuliers pour construire des règles d'action débordant les frontières administratives. Pourtant ici, deux territoires au moins avaient et, depuis longtemps, franchi ce cap, établissant un contrat de pays et un PLU intercommunal. Il semble donc que la charte paysagère ne retrouve son utilité que dans l'élaboration de documents, de contrats œuvrant pour la construction de territoires de projet (SCoT, Grand Site...). Comment appeler ensuite à une participation citoyenne si les résultats ne sont pas utilisés ? La lecture des documents n'apporte pas d'information particulière sur la méthode visant à développer cette participation. A la différence du PLU où le code de l'urbanisme mentionne le mot de « concertation » et fixe une « liste » de personnes avec qui discuter, ce sont ici les porteurs de la charte qui vont déterminer le cadre de la discussion menant au diagnostic.

Le tableau 4.2 synthétise les éléments en notre possession sur le volet méthodologique et concernant les objectifs de développement touristique fixés par le document.

Les méthodes utilisées pour faire participer les acteurs et au final pour que le diagnostic gagne en légitimité ne sont que très peu renseignées. La charte de la Balagne est la plus explicite, mais la méthode reste très classique. Des questionnaires (en nombre très réduit d'où le bon taux de retour) ; des ateliers participatifs où, en général, seuls les acteurs les plus pertinents à même de susciter le débat sont invités ; enfin, pour compléter le tout, des entretiens avec des personnes ressources que le porteur de projet aura choisi. Les balades paysagères utilisées par le Cap Corse constituent une nouveauté permettant un lien plus actif et plus direct et aléatoire avec le terrain, mais nous n'avons aucune information sur leur nombre, les circuits effectués, les groupes constitués. Au final, il semble que, quel que soit l'organisme en charge de l'élaboration de la charte, le projet soit généralement déjà très orienté en amont. La concertation ou la participation ont pour effet d'entériner des choix préétablis, laissant à la marge une possibilité d'adaptation pour en accroître au besoin la légitimité. On se retrouve dans la même situation qu'avec le PLU, alors que le caractère non obligatoire de ce document aurait dû permettre d'aller plus loin et de prendre plus de risques.

Concernant nos interrogations initiales là encore, il n'y pas de réponse : le touriste

<footnote n="17">17. Une des communes de la Communauté de Communes du Cap Corse.</footnote>
<table><caption>TABLE 4.2 – Méthodes participatives et objectifs</caption><thead><tr><td>Chartes</td><td>Méthode d'élaboration</td><td>Objectifs touristiques</td></tr></thead><tbody><tr><td>Balagne</td><td>- Envoi de questionnaires (une soixantaine : taux de réponses = 33%)<br/>- Organisation des 3 ateliers d'information (montagne, piémont, littoral)<br/>- Entretiens avec des personnes ressources</td><td>Développer un tourisme de découverte et de contemplation progressive allant du littoral à la montagne.<br/>Développement d'un tourisme rural supportable et durable par une fréquentation étalée dans le temps et dessaisonnalisée par rapport au littoral.</td></tr><tr><td>Cap Corse</td><td>Balades paysagères : experts et habitants Séminaires participatifs</td><td>Favoriser la mise en place de circuits touristiques en lien avec la découverte du paysage et du patrimoine bâti.</td></tr><tr><td>Conca d'Oru</td><td>NR</td><td>Gérer la fréquentation touristique et la bonne répartition des flux touristiques sur le territoire du Grand Site.<br/>Organiser la découverte du territoire dans une logique durable.</td></tr></tbody></table>

ne semble pas avoir sa place dans le diagnostic et les enjeux de développement touristique restent relativement classiques et en tout cas ignorent la demande. On bâtit un cadre de vie sur lequel on plaque à grand trait la vision d'un tourisme que l'on souhaite. Plus qu'une charte paysagère, on a parfois l'impression de lire une stratégie de développement. Ces questionnements sur le cadre de la concertation ou l'étendue de la participation renvoient à une partie de la littérature sur le sujet. De nombreuses recherches, en ce domaine, sont conduites lors de la création d'espaces protégés, d'autres, qui nous intéressent davantage, sont plus générales et décryptent les mécanismes de la participation ou de la concertation.

Peyrache-Gadeau et Raymond (2008) s'interrogent sur les processus de participation des populations dans la labellisation des territoires touristiques. Ces auteurs ne se prononcent pas sur la méthodologie mais d'abord sur l'origine des opérations. Ils les différencient suivant qu'elle soit endogène (action locale), ici, la participation devrait être importante et fructueuse, ou exogène (label délivré par une autorité extérieure), là, l'adhésion peut être beaucoup plus difficile, les habitants pensant ne pas maîtriser une opération qui leur échappe. Pour ces auteurs, la participation en soi, c'est-à-dire les conditions d'exercice, les parties prenantes mobilisées ne sont pas vraiment des problèmes déterminants. La question porte principalement sur l'origine de l'initiative et de sa justification.
Dans nos exemples, les initiatives sont pour la plupart endogènes, les justifications et argumentaires sont clairs et pourtant la concertation semble considérée comme un passage obligé (sauf pour la Balagne) sur lequel on ne s'attarde pas. Peut-être ces acteurs considèrent-ils que l'adhésion viendra avec la gouvernance et c'est à ce niveau qu'une participation forte, gage d'une véritable adhésion doit jouer. C'est en tout cas ce que prônent beaucoup d'auteurs notamment anglo-saxons (Lequin et Cloquet, 2006) pour lesquels la participation suppose un équilibre des rapports d'autorité et de pouvoir entre l'Etat d'un côté et de l'autre les intervenants du milieu. C'est le discours classique sur l'implication des communautés locales dans la gestion de leur territoire ou d'un projet. Mais pour ce qui nous concerne, les processus de gestion participative existent, soit au sein des conseils municipaux, soit dans le cadre de la gestion du Grand Site<fnref n="18" />. Mais si la question de l'effectivité de l'implication ou sa monopolisation par certains acteurs (notamment professionnels du tourisme ou responsables associatifs) est parfois posée, les réponses sont occultées au profit d'un fonctionnement global du système : c'est le travail de production documentaire et les résultats en matière de régulation, de protection qui doivent finalement susciter l'adhésion. Mais parfois les choses ne fonctionnent pas, parce qu'elles ont été mal engagées faute d'avoir ouvert la concertation à toutes les parties prenantes et donc de ne pas avoir pu réorienter le projet. Les acteurs englués dans la gestion participative n'ont guère le choix qu'entre un travail quotidien pour réorienter le projet ou essayer d'obtenir son annulation et donc de juridiciser le conflit. Depraz (2008) se situe dans cette lignée. Observant les réactions à l'élaboration de chartes dans différents parcs nationaux, il les qualifie de *contrats de confiance* mais observe qu'elles génèrent différents types de conflits : gain de temps (pour faire durer la discussion), apparition de nouvelles requêtes (avec le même objectif), légitimation (de certains acteurs) et visibilité. Si ces deux derniers éléments peuvent se retrouver à des degrés divers dans les chartes qui nous intéressent, ils ne peuvent dégénérer en conflit, car il n'y a pour le moment que peu d'enjeux. Les éventuels antagonismes se révèleront plus tard et seront arbitrés par l'action judiciaire.

Cette grille de lecture autour du conflit est donc inadaptée à notre recherche. Il s'agit en effet de sortir de ce postulat guerrier pour raisonner en termes d'intérêts à élargir la participation, dès sa phase amont afin de donner plus de valeur au diagnostic. Reste que cette volonté ne définit pas un mode opératoire. Relevant cette problématique, Beuret et al. (2006) déclarent que « [...] les promoteurs de ces dynamiques sont souvent désarmés lorsqu'il s'agit de conduire un processus de concertation car les pouvoirs publics disent qu'il faut le faire... mais pas comment le faire ». Ces auteurs définissent la concertation comme un processus de construction collective de questions, de visions, d'objectifs et de projets communs. Mais le plus important c'est que pour eux, la concertation est matérialisée par la liberté d'action des acteurs : tous les éléments sont construits en commun durant le processus (durée de la discussion, questions, méthode, choix des parties prenantes, règles...). Aucune des trois chartes paysagères, ni a fortiori les PLU

<footnote n="18">18. Dans la gestion du Grand Site Conca d'Oru la gouvernance participative (comité de pilotage, comité technique, groupe projet) est prévue et associée à la gouvernance institutionnelle.</footnote>
ne sont passés par un tel niveau de co-construction. A chaque fois, la concertation se déroule en fonction d'un cadre et d'une méthode pré-établis et jamais discutés. Pour Beuret et al. (2006), le processus de concertation peut ne pas être linéaire. Il peut s'arrêter, reprendre et parfois, ne pas aboutir. Il faut que les participants l'intègrent. Barnaud (2013) interroge la légitimité des démarches de participation et défend les postures d'accompagnement critique prenant en compte les asymétries de pouvoir pour éviter que le processus participatif n'accroisse les inégalités. Se basant sur le processus Com Mod, qui repose sur la co-construction de modèles intégrant les différents points de vue en présence qui seront ensuite utilisés pour l'exploitation concertée de scénarios. Sur un plan pratique, la méthode alterne jeux de rôles, discussions plénières, entretiens individuels. Malgré les jeux de pouvoir et les rapports de force, la discussion fait émerger l'interdépendance des acteurs et la nécessité de trouver des solutions intégratives. L'auteur insiste sur la nécessité pour l'animateur de choisir les participants à la négociation même si cela interroge leur représentativité et la légitimité de l'opération. Enfin il ne faut pas craindre les oppositions et conflits. L'auteur rappelle en effet que l'animauteur se borne à améliorer la qualité du processus qui mène à la décision. Mais comme le soulignait Beuret et al. (2006), l'action peut s'arrêter, ce qui la rend difficilement compatible avec la temporalité d'élus locaux tenus à rendre des comptes et à fournir des résultats.

Pour conclure, cette première approche de la construction de la nature au travers de normes et conventions comportant une obligation ou une volonté de concertation démontre la difficulté à réunir les acteurs autour d'une vision commune. Dans une destina-tion touristique, les enjeux sont encore plus prégnants et une concertation transparente et la plus large possible d'autant plus nécessaire. Si la participation du touriste peut apparaître dérangeante et questionne la légitimité du processus, sa limitation à quelques participants ne peut que conforter l'impression d'inutilité et renforcer les acteurs dans leurs certitudes et le sentiment de cohérence de leurs choix.
Bibliographie

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Barnaud, Cécile (2013). « La participation, une légitimité en question ». In : *Natures Sciences Sociétés* 21(1), p. 24-34.

Beuret, Jean-Eudes, Stéphane Pennanguer et Fanny Tartarin (2006). « D'une scène à l'autre, la concertation comme itinéraire ». In : *Natures Sciences Sociétés* 14(1), p. 30-42.

Boyer, Marc (1996). « L'invention du tourisme ». In : *Découvertes Gallimard Art de vivre*.

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Depraz, Samuel (2008). *Géographie des espaces naturels protégés. Genèse, principes et enjeux territoriaux*. Armand Colin.

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Lequin, Marie et Isabelle Cloquet (2006). « Facteurs sociopolitiques influent sur la gouvernance de l'offre écotouristique: Le cas des parcs nationaux au Nunavik ». In : *L'écotourisme, entre l'arbre et l'écorce: De la conservation au développement viable des territoires*, p. 230-266.
Peyrache-Gadeau, Véronique et Roland Raymond (2008). « La labellisation des ter-
ritoires touristiques: quels processus de participation pour la population? » In :
*Tourisme durable en montagne. Entre discours et pratiques.* AFNOR.

Viard, Jean (2004). « Entretiens ». In : *Pour* (182), p. 163.
# Deuxième partie

## Etudes empiriques des marchés immobiliers et fonciers corses
# Chapitre 5

## Pouvoir de négociation sur le marché des appartements en Corse : une analyse en classes latentes

Steven B. Caudill, Claudio Detotto et Dominique Prunetti

1

### 5.1 Introduction

Le marché du logement corse présente plusieurs caractéristiques distinctives. Celles-ci s'explique tout d'abord par la topographie de l'île qui entraîne une segmentation du marché du logement. La Corse peut en effet être décrite comme une chaîne de montagnes entourée d'un anneau de plages de sable. Ces plages attirent l'intérêt de ceux qui, à l'intérieur et à l'extérieur de la Corse, recherchent des propriétés de vacances et de bord de mer. L'intérieur, d'une grande beauté naturelle, est un lieu propice aux randonnées et autres activités d'éco-tourisme.

Ce marché du logement corse est très vraisemblablement caractérisé par des asymétries d'information dans au moins deux dimensions. Tout d'abord, et de manière naturelle, les asymétries d'information existent et augmentent avec la distance entre l'acteur du marché et le lieu de la propriété. Mais, par ailleurs, des asymétries existent également en raison de barrières linguistiques et culturelles, les transactions immobilières se faisant en français et étant soumises au système juridique français. Les participants au marché qui ne sont pas familiers avec la langue et les coutumes juridiques françaises sont désavantagés par rapport aux participants qui parlent couramment français.

DOI : https://doi.org/10.58110/estate-ea97

<footnote n="1">1. Une version antérieure de ce chapitre est parue sous forme d'article : Caudill, S., Detotto, C., Prunetti, D., 2020. « Bargaining power in apartment sales in Corsica : A latent class approach », *Urban Studies*, Vol 57, Issue 13, 2754-2772 (https://doi.org/10.1177/004209801988).</footnote>
Ces caractéristiques font du marché du logement corse un champ d'étude intéressant à examiner et qui pose des défis empiriques particuliers.

Des études précédentes sur les marchés fonciers et immobiliers corses ont porté soit sur les déterminants du marché des terres agricoles (Tafani et al., 2012; Beaumais et al., 2021), soit l'analyse de la tendance des prix (Prunetti et al., 2015). Notre examen du marché des appartements s'appuie sur un ensemble de données unique contenant des informations sur plus de 8 000 transactions d'appartements en Corse pour une période s'étendant de 2006 à 2016. En plus des informations sur les caractéristiques des appartements, notre ensemble de données contient des informations sur les caractéristiques des acheteurs et des vendeurs. Suivant l'approche développée par Harding et al. (2003) (ci-après notée *HRS*), nous utilisons ces informations sur les caractéristiques des acheteurs et des vendeurs afin de déterminer le pouvoir de négociation relatif des deux groupes. La détermination du pouvoir de négociation relatif constitue une question importante car, comme le notent Harding, Rosenthal et Sirmans, lorsque les marchés deviennent de plus en plus étroits, comme c'est le cas pour le logement, les prix sont influencés non seulement par les caractéristiques du produit mais aussi par les caractéristiques des acheteurs et des vendeurs et leur capacité de négociation. En outre, les acheteurs sont souvent intéressés par un petit groupe de propriétés similaires, de sorte qu'il peut y avoir une segmentation sur ces marchés, et que cette segmentation peut s'étendre au pouvoir de négociation des acheteurs et des vendeurs. Nous examinons cette possibilité en proposant une extension de l'approche de *HRS* consistant à estimer un modèle de classe latente permettant, tout d'abord, de mettre en évidence l'existence de segments du marché du logement et de les identifier et, ensuite, de mesurer le pouvoir de négociation des participants au marché sur ces segments.

En utilisant l'approche par classes latentes, nous parvenons à démontrer l'existence de deux segments. Dans le premier segment, nous identifions un pouvoir de négociation accru pour les résidents de la commune dans laquelle se situe le bien échangé et un faible pouvoir de négociation pour les étrangers. Dans le second segment, nous constatons une augmentation du pouvoir de négociation des résidents de la même commune, des autres résidents corses et des participants au marché étrangers. Les résultats de notre régression auxiliaire, ainsi que l'examen des moyennes pondérées des variables indépendantes, indiquent que les appartements du segment 1 sont plus susceptibles d'être ruraux et plus éloignés de la côte ainsi que de l'une des deux principales villes de l'île. D'autre part, les résidents communaux, les résidents corses et les acteurs du marché étrangers ont un fort pouvoir de négociation dans le segment 2.

## 5.2 Revue de la littérature

Les modèles de régression hédoniques sont utilisés depuis de nombreuses années dans les études de l'impact des caractéristiques des logements sur les prix de vente. Ces prix hédoniques sont souvent interprétés comme des prix d'équilibre du marché concurrentiel, mais, récemment, de nombreux auteurs ont reconnu que concernant les
marchés du logement, en particulier, cette interprétation pourrait être erronée. La raison réside dans le fait que les marchés du logement ne sont pas un lieu d'échange de produits homogènes. En effet, tant les propriétés échangées que les participants sur ce marché sont fortement hétérogènes, ce qui donne lieu à des marchés étroits. Lorsque les marchés sont étroits, il est probable que différents acheteurs puissent payer des prix sensiblement différents pour des propriétés très similaires. Cela est dû à la présence d'une asymétrie d'information, le plus souvent associée à des coûts de recherche différents pour les acheteurs et les vendeurs et à des différences en termes de préférences entre les participants au marché. La dispersion des prix observée peut également être due à certaines caractéristiques distinctives de la propriété échangée qui conduisent à un « amoindrissement » de l'intérêt des acheteurs. De nombreuses études dans le domaine du logement et, plus généralement, de l'immobilier, ont examiné les causes et les conséquences de cette dispersion des prix. Dans cette section, nous passons en revue les recherches empiriques sur les facteurs liés à la dispersion des prix sur les marchés du logement, de l'immobilier et sur d'autres marchés.

### 5.2.1 Caractéristiques des acheteurs

Turnbull et Sirmans (1993) suggèrent que les différences de prix pour des propriétés similaires peuvent être dues à des niveaux d'information différents, éventuellement imputables à des différences dans les coûts de recherche. Leurs résultats empiriques ne révèlent aucune différence systématique de prix entre les différents types d'acheteurs. Song (1995) constate que les résultats de la négociation sont affectés par le prix demandé par le vendeur et que les acheteurs d'une première maison ne négocient pas moins que les acheteurs d'une deuxième maison. Harding et al. (2003) examinent le pouvoir de négociation relatif des acheteurs et des vendeurs dans un modèle de régression hédonique. Les auteurs de cet article constatent que la richesse, le sexe et la présence d'enfants d'âge scolaire expliquent une partie des différences en terme de pouvoir de négociation. Brasington et Sarama Jr (2008) constatent que le type d'acte de propriété influe sur le prix de vente, les actes de propriété plus complexes entraînant des prix plus bas. Ihlanfeldt et Mayock (2012) constatent que les acheteurs paient des prix différents pour des maisons presque identiques et suggèrent que cette observation peut être imputable à des différences en terme de pouvoir de négociation relatif des acheteurs. Ils testent l'hypothèse selon laquelle le pouvoir de négociation relatif des acheteurs venant de l'extérieur du marché local est relativement faible en raison de coûts de recherche élevés et valident cette hypothèse à travers un examen des transactions de maisons individuelles en Floride. En utilisant des données portant sur la Chine, Zhou et al. (2015) constatent également que les acheteurs extérieurs au marché local paient des prix plus élevés et observent une stabilisation des prix. Chandra et al. (2017) examinent les différences de prix des voitures neuves et constatent que les différences de caractéristiques démographiques expliquent au moins 20 % de la variation observée des prix. Bayer et al. (2017) examinent les prix relatifs payés par les minorités par rapport aux caucasiens pour un logement similaire et constatent que les acheteurs noirs
et hispaniques paient environ deux pour cent de plus pour l'achat de leur maison. Holmes et Xie (2018) constatent que les acheteurs provenant hors de l'État paient 20% de plus que les acheteurs locaux. Considérées dans leur ensemble, ces études mettent en évidence une variation considérable des prix sur les marchés étroits. Cette différence est généralement imputable à des asymétries d'information liées à la distance ou à des différences dans les préférences des acheteurs.

### 5.2.2 Caractéristiques des vendeurs

Cotteleer et al. (2008) constatent que les vendeurs de terres agricoles disposent d'un pouvoir de marché car les acheteurs s'efforcent d'acheter des parcelles de terre adjacentes. Hardin III et al. (2009) évaluent l'impact du régime de propriété et de la structure de gestion sur la performance des biens immobiliers et constatent que les propriétés multifamiliales gérées par des sociétés d'investissement immobilier 2 génèrent des loyers effectifs plus élevés que les propriétés qui ne sont pas gérées par de telles structures. Ces résultats impliquent que la structure de propriété peut avoir un impact sur la performance des biens immobiliers. En utilisant des données de ventes répétées, Anglin et Wiebe (2013) démontrent de manière empirique qu'un seul petit vendeur peut influencer le prix de vente de sa maison et que l'effet est plus important que prévu. Larsen et Coleman (2014) examinent le pouvoir de négociation des seniors sur le marché des maisons individuelles. Les résultats qu'ils obtiennent indiquent que les seniors ne subissent pas un différentiel de prix en cas d'achat, mais qu'ils vendent leur maison à un prix inférieur de 6% en moyenne à celui des autres vendeurs. Il est ainsi clair que les caractéristiques des vendeurs peuvent influer sur les prix sur les marchés étroits.

### 5.2.3 Autres résultats empiriques

Pope (2008) suggère que l'asymétrie d'information entre acheteurs et vendeurs peut affecter les prix hédoniques. Il confirme cette idée en examinant les informations fournies par les vendeurs sur les zones inondables. Il constate une baisse de 4% des prix de vente après la divulgation de ces informations. Colwell et Munneke (2006) procèdent à une légère modification du modèle *HRS* et observent des différences systématiques dans le pouvoir de négociation et la catégorie de biens pour certains groupes d'acheteurs. Pour compléter cette revue de littérature, l'approche *HRS* étant la base de notre analyse, elle est examinée de manière séparée et en détail dans la section suivante.

## 5.3 Le modèle de négociation de HRS

*HRS* ont modifié le modèle de régression hédonique standard afin d'incorporer des effets de négociation concernant les acheteurs et les vendeurs. Leur cadre général est le

<footnote n="2">2. *Real Estate Investment Trusts* (REITS).</footnote>
suivant :

$$P_i = sC_i + B_i \qquad (5.1)$$

Où $P_i$ représente le prix du bien foncier ou immobilier échangé, $C_i$ les caractéristiques du bien, $s$ les prix hédoniques qui sont influencés par les acheteurs et les vendeurs et $B$ l'impact de la négociation sur la fonction de prix hédonique.

Afin de rendre le modèle opérationnel, c'est-à-dire d'estimer l'effet du marchandage, HRS intègrent les caractéristiques de l'acheteur et du vendeur dans la relation hédonique. HRS représentent le marchandage, $B$, comme une fonction des caractéristiques de l'acheteur et du vendeur, $D^{sell}$ et $D^{buy}$, les impacts marginaux de ces caractéristiques sur le marchandage, donnés par $b^{sell}$ et $b^{buy}$, et un terme d'erreur capturant les différences idiosyncratiques du pouvoir de marchandage entre les acheteurs et les vendeurs $e_B$ :

$$B = b^{sell}D^{sell} + b^{buy}D^{buy} + e_B \qquad (5.2)$$

En substituant (5.2) dans (5.1), ont obtient le modèle de régression hédonique suivant qui incorpore l'impact des caractéristiques de l'acheteur et du vendeur sur la négociation :

$$P = sC + b^{sell}D^{sell} + b^{buy}D^{buy} + e_B \qquad (5.3)$$

HRS supposent que les caractéristiques du logement, $C$, sont connues de tous les acteurs du marché mais ne sont que partiellement observées par l'observateur. Ainsi, les caractéristiques des logements sont divisées en deux groupes. Le premier groupe, $C_1$, correspond aux caractéristiques qui sont accessibles pour l'observateur et le second groupe, $C_2$, correspond à celles non observées par l'observateur. De plus, HRS supposent que ces caractéristiques inconnues $C_2$ sont évaluées par les acheteurs et les vendeurs, ce qui entraine que le groupe $C_2$ est corrélé avec $D^{sell}$ et $D^{buy}$ selon la relation suivante :

$$s_2C_2 = d^{sell}D^{sell} + d^{buy}D^{buy} + e_D \qquad (5.4)$$

Où $s_2$ est le vecteur des prix implicites sur $C_2$. Ne pas disposer d'informations sur ces caractéristiques omises conduit à un problème de variables omises qui biaise les estimations des coefficients décrivant le pouvoir de négociation dans l'équation (5.3) ci-dessus. HRS affirment que surmonter ce problème de variables omises est la clé pour mesurer les effets de la négociation. Leur solution consiste à substituer l'équation (5.4) dans l'équation (5.3) afin d'obtenir la relation suivante :

$$P = s_1C_1 + (b^{sell} + d^{sell})D^{sell} + (b^{buy} + d^{buy})D^{buy} + \epsilon \qquad (5.5)$$

L'ensemble des termes de l'équation (5.5) ont été précédemment définis à l'exception de $s_1$, vecteur des prix implicites sur $C_1$, et du terme d'erreur aléatoire $\epsilon = e_B + e_D$. Si les expressions entre parenthèses de l'équation (5.5) sont écrites de la manière suivante, un problème d'identification apparaît de manière évidente :

$$\Omega^{sell} = b^{sell} + d^{sell} \qquad (5.6)$$

$$\Omega^{buy} = b^{buy} + d^{buy} \qquad (5.7)$$
En effet, les coefficients des caractéristiques individuelles ne sont pas identifiés, à moins que certaines restrictions portant sur les paramètres soient imposées dans l'estimation.

Afin de résoudre ce problème, *HRS* font deux hypothèses qui entraînent des restrictions de paramètres sur le modèle. La première hypothèse, qu'ils appellent pouvoir de négociation symétrique, implique que $b \equiv b^{sell} = -b^{buy}$. Comme son nom l'indique, cette contrainte implique que les acheteurs et les vendeurs ont un pouvoir de négociation égal. La deuxième contrainte qu'ils imposent à l'estimation est appelée demande symétrique. Elle implique que $d \equiv d^{sell} = d^{buy}$ et signifie que les caractéristiques du vendeur et de l'acheteur ont le même impact sur la valeur des caractéristiques inconnues du bien.

En imposant ces contraintes, *HRS* obtiennent une équation qui est facilement estimable par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) :

$$P = s_1C_1 + b(D^{sell} - D^{buy}) + d(D^{sell} + D^{buy}) + \epsilon \quad (5.8)$$

Dans ce cadre, *b* fournit une mesure directe de l'effet des caractéristiques individuelles du vendeur et de l'acheteur sur le pouvoir de négociation<fnref n="3" />.

Dans ce chapitre, nous allons présenter une extension du modèle *HRS* que nous avons développée afin de pouvoir utiliser cette approche en intégrant une approche en classes latentes ou en mélange fini. Les développements de Dempster et al. (1977) ont fourni la base de l'estimation par maximum de vraisemblance de ces modèles et, grâce aux améliorations en termes de vitesse et de capacité des ordinateurs, les mélanges finis de modèles de régression sont désormais largement utilisés<fnref n="4" />. Cependant, ils n'ont pas été utilisés de manière intensive dans la littérature portant sur le logement et l'immobilier. En fait, une recherche sur la littérature du domaine ne nous a permis d'identifier que trois applications. Ainsi, Belasco et al. (2012) ont utilisé un mélange fini de modèles de régression pour localiser des sous-marchés du logement inobservables. Les travaux de Lu et al. (2015) ont utilisé un mélange fini de modèles de régression pour identifier les sous-marchés latents des quartiers à croissance intelligente. Ils déterminent quatre classes distinctes mais inobservables d'individus sur le marché du logement. Enfin, plus récemment, l'article d'Ibraimovic et Hess (2018) a utilisé un modèle de mélange fini pour identifier trois classes latentes démontrant l'hétérogénéité des choix résidentiels pour les personnes vivant à Lugano, en Suisse. Cet article enrichit cette littérature en étendant le modèle de *HRS* à un modèle de classes latentes ou de mélange fini. L'utilisation d'un mélange fini ou d'une approche par classes latentes va, dans le cadre de l'approche développée dans ce chapitre, nous permettre de déterminer s'il existe en Corse des sous-populations identifiables caractérisées par différents modèles de régression hédonique,

<footnote n="3">3. Dans la littérature utilisant les caractéristiques de l'acheteur et du vendeur, les études de Colwell et Munneke (2006) et de Steegmans et Hassink (2017) utilisent le cadre fourni par *HRS* et sont donc en mesure de séparer les effets. Les études incluant les caractéristiques de l'acheteur et/ou du vendeur mais n'utilisant pas le cadre fourni par *HRS* incluent Song (1995), Ihlanfeldt et Mayock (2012), Daneshvary et Clauretie (2013), Larsen et Coleman (2014), Carrillo et al. (2015), Bø (2018), Hayunga (2018) et Holmes et Xie (2018).</footnote>

<footnote n="4">4. Une application précoce en Economie est constituée par le travail de Beard et al. (1991). Ces auteurs ont estimé un modèle de mélange fini de fonctions de coût statistiques qui diffèrent en raison de différences inobservables en termes de technologie.</footnote>
tout en nous permettant, éventuellement, d'identifier des modèles et des degrés différents de pouvoir de négociation <fnref n="5" />.

## 5.4 Approche en classes latentes

Dans cette section, nous présentons une description de l'approche par classes latentes. Pour commencer, supposons que nous ayons un échantillon aléatoire $y_1, ..., y_n$ d'une variable aléatoire avec la fonction de densité suivante :

$$f(y_i|\theta_1, ..., \theta_K, \lambda_1, ..., \lambda_{K-1}) = \sum_{k=1}^{K} \lambda_k f_k(y_i|\theta_k) \quad (5.9)$$

$$0 \le \lambda_k \le 1 \text{ et } \lambda_k = 1 - \sum_{k=1}^{K-1} \lambda_k \quad (5.10)$$

Dans laquelle $K$ est le nombre de composants de la fonction de densité <fnref n="6" />. La densité mélange, $f$, est donc une combinaison linéaire pondérée des fonctions de densité des composants $K$, la somme des poids de chaque composant $\lambda_k$, étant égaux à un. Le nombre de composants des fonctions de densité, $K$, doit être choisi avant l'estimation, bien que des modèles basés sur différentes valeurs de $K$ puissent être estimés et que des critères d'information puissent être utilisés pour déterminer la meilleure valeur de $K$ et donc le modèle le plus approprié. L'hypothèse habituelle est que les fonctions de densité des composantes sont de la même famille (suivent toutes une loi normale, par exemple), mais ce n'est pas impératif. Pour opérationnaliser le modèle, il convient de sélectionner une forme fonctionnelle pour les fonctions de densité des composants, $f_k$, ainsi que le nombre de fonctions de densité des composants dans le mélange, $K$. Pour démontrer la mise en œuvre et l'intérêt de l'estimation d'un modèle mélange, commençons par le cas habituel de l'estimation d'un modèle de régression unique issu des informations d'un échantillon. Considérons le modèle suivant :

$$y_i = X_i\beta + \epsilon_i \quad (5.11)$$

Dans lequel $y_i$ correspond à la variable dépendante, $X_i$ à un vecteur de variables indépendantes et $\beta$ à un vecteur de paramètres à estimer. Supposons également que

<footnote n="5">5. Nos résultats d'estimation des classes latentes sont obtenus à l'aide de la procédure PROC FMM du progiciel statistique SAS. Nous supposons un mélange de régression à deux composantes avec des erreurs normales pour chacune d'elles indépendantes les unes des autres. L'hypothèse de normalité fait des MCO à régime unique un cas particulier. Lors de l'estimation, nous obtenons deux ensembles complets de coefficients de régression, deux estimations de la variance résiduelle et une estimation du poids de mélange qui indique quelle fraction des observations de l'échantillon est associée à chaque régime. Après l'estimation, nous disposons de la probabilité postérieure que chaque observation soit associée à chaque régime. Les poids de mélange sont les moyennes de ces probabilités postérieures.</footnote>

<footnote n="6">6. Cette discussion est basée sur les présentations sur le sujet de Frühwirth-Schnatter (2006) et Quant (1988).</footnote>
les termes d'erreur aléatoires sont normalement distribués avec une moyenne nulle et une variance $\sigma^2$. Avec l'hypothèse de normalité, le modèle est facilement estimé par la méthode du maximum de vraisemblance. L'hypothèse implicite lors de l'estimation de ce modèle est que la population dans son ensemble est caractérisée par une seule relation. Cette hypothèse n'est pas toujours correcte, mais elle est relativement facile à vérifier.

Supposons, à présent, que nous considérions que notre population est caractérisée par deux sous-populations distinctes mais inobservables, chacune représentée par des modèles de régression différents. Autrement dit, au lieu d'un échantillon provenant d'une seule population, notre ensemble de données est obtenu à partir de deux sous-populations représentées chacune par des modèles de régression différents s'écrivant :

$$y_i = X_i\beta_1 + \epsilon_{i1} \text{ avec une probabilité } \lambda \quad (5.12)$$

$$y_i = X_i\beta_2 + \epsilon_{i2} \text{ avec une probabilité } 1 - \lambda \quad (5.13)$$

Le premier modèle de régression représente une part $\lambda$ des données et le second modèle de régression représente la part restante $1 - \lambda$.

Il y a de nombreuses occasions pour lesquelles les populations sont caractérisées par plus d'une relation de régression. Par exemple, si les groupes ou sous-populations sont identifiés dans l'échantillon par une variable muette indiquant, par exemple, *homme* ou *femme*, l'échantillon peut être séparé par sexe, puis des modèles de régression peuvent être estimés pour chaque groupe. Un grand avantage de l'estimation d'un modèle de mélange fini réside dans le fait que la procédure d'estimation sépare de manière probabiliste les observations en groupes. En d'autres termes, la procédure détermine le meilleur regroupement et la variable muette (le sexe dans l'exemple ci-dessus) n'est pas nécessaire.

Un mélange de régressions à deux composants est basé sur l'idée que notre échantillon contient des observations provenant de deux sous-populations distinctes qui sont caractérisées par des paramètres de régression différents : soit $\beta_1 \neq \beta_2$, soit $\sigma_1 \neq \sigma_2$, soit les deux. Les critères d'information nous permettent de déterminer si deux modèles de régression sont validés ou non par les données. Les fonctions de densité de nos deux modèles de régression avec erreurs normales sont données par les équations suivantes :

$$f_1(y_i) = \frac{1}{\sqrt{(2\pi\sigma_1^2)}} \exp \left\{ \frac{-(y_i - X_i\beta_1)^2}{2\sigma_1^2} \right\} \quad (5.14)$$

$$f_2(y_i) = \frac{1}{\sqrt{(2\pi\sigma_2^2)}} \exp \left\{ \frac{-(y_i - X_i\beta_2)^2}{2\sigma_2^2} \right\} \quad (5.15)$$

Avec l'ajout du poids de mélange $\lambda$, la fonction de densité pour un mélange à deux composantes du modèle de régression normale est donnée par :
$$f(y_i | X_i\beta_1, X_i\beta_2, \sigma_1, \sigma_2, \lambda) = \lambda f_1(y_i | X_i\beta_1, \sigma_1) + (1 - \lambda) f_2(y_i | X_i\beta_2, \sigma_2) \quad (5.16)$$

Nous pouvons maximiser la fonction de vraisemblance basée sur la densité du méd-lange de l'équation (5.16) pour les valeurs de $\beta_1, \beta_2, \sigma_1, \sigma_2$, et $\lambda$. La procédure donnera des estimations du maximum de vraisemblance pour tous les paramètres, y compris $\lambda$, qui est la fraction des observations associées à chaque sous-population.

Après l'estimation, nous pouvons utiliser les estimations des paramètres pour calculer les probabilités futures que chaque observation appartienne à chaque groupe. Cette probabilité est donnée par :

$$Pr(Groupe k|y_i) = \frac{\lambda_k f_k(y_i|\theta_k)}{\sum_{k=1}^{K} \lambda_k f_k(y_i|\theta_k)} \quad (5.17)$$

Ces estimations de probabilité dépendent des paramètres non connus du modèle et ne sont donc connues qu'après l'estimation du modèle. Une fois ces probabilités obtenues, elles peuvent être utilisées comme variable dépendante dans un modèle de régression auxiliaire pour étudier les facteurs corrélés avec la probabilité d'appartenance à un groupe.

Dans la section suivante, nous décrivons notre base de données ainsi que les définitions des variables utilisées dans nos modèles de régression du pouvoir de négociation en Corse.

# 5.5 La base de données et les variables

## 5.5.1 La base de données

Notre base de données est constituée de tous les actes de vente d'appartements en Corse entre 2006 et 2016. La principale source de ces informations est la base de données PERVAL<fnref n="7" />. Cette base de données, produite par la Chambre des Notaires, contient des informations détaillées sur les transactions immobilières en France, notamment le prix d'achat, la date de signature du contrat et plusieurs caractéristiques du bien. Toutes les observations sont géo-référencées et des informations sur les caractéristiques de l'acheteur et du vendeur sont disponibles, notamment la nationalité de l'acheteur et du vendeur ainsi que le lieu de résidence enregistré. Les coordonnées spatiales des propriétés nous permettent d'estimer les temps de trajet entre chaque appartement et diverses commodités du voisinage, comme les services (médecins, pharmacies et écoles) et les biens environnementaux (vue sur la mer, plages et centre-ville). Notre base de données finale comprend des informations sur 8259 ventes d'appartements.

<footnote n="7">7. Source des données au lien suivant : https://www.perval.fr.</footnote>
### 5.5.2 Les variables

Notre variable dépendante est le logarithme du prix de vente de l'appartement. Nos variables indépendantes comprennent l'Intermédiation qui est une variable muette pour laquelle une valeur de un indique la présence d'un intermédiaire dans la transaction. Hypothèque est une variable muette indiquant la présence d'une hypothèque sur la propriété. Meublé est une variable fictive indiquant si le logement est meublé. Viager indique la présence d'un prêt viager hypothécaire. Pièces est le nombre de pièces dans l'appartement. Salle de bain est le nombre de salles de bain dans l'appartement. Etages est l'étage sur lequel l'appartement est situé. Neuf indique une nouvelle construction. Pré indique une vente avant la construction. Jardin est une variable muette égale à un si l'appartement dispose d'un jardin privé. Taille indique le nombre de mètres carrés de surface utile de l'appartement. Piscine est une variable muette indiquant si l'appartement dispose d'une piscine. Ville est une variable muette indiquant que l'appartement est situé dans l'une des deux principales villes corses : Ajaccio ou Bastia. Plage est le temps d'accès à la plage en minutes. Médecin est le temps d'accès au médecin le plus proche en minutes. Pharmacie est le temps d'accès à la pharmacie la plus proche en minutes. École primaire est le temps d'accès à l'école primaire la plus proche en minutes. Centre-ville est le temps d'accès au centre ville en minutes. Ville principale est le temps d'accès à la ville principale la plus proche en minutes, à savoir Ajaccio, Bastia, Calvi, Corte, Ghisonaccia, L'Île-Rousse, Porto-Vecchio ou Propriano.

Indice de vue sur mer est un indice construit qui évalue la qualité de la vue sur la mer depuis l'appartement, calculé à l'aide d'ArcGIS (Nagy, 1994; O'Sullivan et Turner, 2001). En explorant le voisinage de l'appartement à l'aide des géo-coordonnées, nous pouvons déterminer le ratio de la surface de mer visible dans un rayon de 20 km autour de l'appartement. Ce rapport est compris entre 0 et 100, 0 indiquant une absence de vue sur la mer et 100 une vue complète.

### 5.5.3 Variables construites d'HRS

Afin d'évaluer l'impact des caractéristiques individuelles des acheteurs et des vendeurs sur les prix de vente, nous avons construit les sommes et les différences des caractéristiques des acheteurs et des vendeurs de la même manière que HRS. Deux des variables sont basées sur la localisation et limitées aux citoyens français. La première variable indique si l'acheteur ou le vendeur résident dans la même commune que le bien (Communes) et sont de nationalité française et la seconde indique si l'acheteur ou le vendeur résident dans une autre commune de Corse (Corse) et sont de nationalité française. Une troisième variable muette a la valeur un si l'acheteur ou le vendeur n'est pas de nationalité française (Etranger). Nous pensons que les résidents seront plus familiers avec la Corse que les non-résidents et que les citoyens de pays étrangers seront moins familiers avec la langue et la structure juridique que les citoyens français. Enfin, nous construisons des variables muettes pour indiquer si les acheteurs ou les vendeurs font partie d'un groupe (Co-propriétaire).
Ces variables muettes sont utilisées pour construire quatre nouvelles variables de « somme » et quatre nouvelles variables de « différence ». Les variables de somme prennent les valeurs 0 si la caractéristique n'indique ni l'acheteur ni le vendeur, 1 si la caractéristique indique soit l'acheteur soit le vendeur ou 2 si elle indique l'acheteur et le vendeur. Harding et al. (2003) suggèrent que les coefficients de ces variables mesurent les effets sur la demande des caractéristiques des acheteurs et des vendeurs.

Nos quatre variables muettes sont également utilisées pour construire quatre nouvelles variables de différence. À l'instar de HRS, nous adoptons la convention de calcul des différences vendeur-acheteur suivante. Comme ces caractéristiques sont des variables muettes, les différences peuvent prendre les valeurs -1, 0 ou 1. Une valeur de -1 indique que la caractéristique est présente chez l'acheteur mais pas chez le vendeur. Une valeur de 0 indique que la caractéristique est présente à la fois chez l'acheteur et le vendeur ou absente chez les deux, ce qui signifie essentiellement que l'acheteur et le vendeur sont identiques. Une valeur de 1 indique que la caractéristique est présente chez le vendeur mais absente chez l'acheteur.

Par exemple, considérons la paire de variables muettes indiquant si le vendeur est *Corse* ou si l'acheteur est *Corse*. Pour les variables de somme construite, il existe quatre possibilités. Une transaction entre un vendeur *Corse* et un acheteur *Corse* rapporte une somme de 2. Une transaction entre un vendeur *Corse* et un acheteur non corse ou un vendeur non corse et un acheteur *Corse* donne une valeur de 1 (soit $1 + 0$ ou $0 + 1$). Une transaction entre un vendeur non corse et un acheteur non corse donne une valeur de 0. Les variables de différence associées à ces transactions sont, respectivement, $1 - 1 = 0$, $1 - 0 = 1$ ou $0 - 1 = -1$, et $0 - 0 = 0$. Toutes les variables de somme et de différence sont construites de manière similaire.

HRS utilisent les coefficients des variables de différence pour indiquer le pouvoir de négociation des personnes présentant la caractéristique (ou son absence). Un coefficient négatif associé à cette variable de différence, compte tenu de notre construction vendeur-acheteur, signifie que, quel que soit le bien, les vendeurs présentant cette caractéristique sont associés à des prix inférieurs à la moyenne, c'est-à-dire qu'ils ne sont pas de bons négociateurs. Le signe négatif implique également que les acheteurs présentant la caractéristique paient, en moyenne, des prix plus élevés que la moyenne, ce qui indique également qu'ils sont de mauvais négociateurs. Ainsi, le coefficient négatif indique que les acheteurs et les vendeurs présentant cette caractéristique ont un faible pouvoir de négociation.

En revanche, si le coefficient d'une variable de différence est positif, le contraire est vrai. Là encore, étant donnée notre convention vendeur-acheteur, un coefficient positif signifie que, quelle que soit la propriété, les vendeurs possédant la caractéristique vendent à des prix supérieurs à la moyenne et les acheteurs possédant la caractéristique achètent à des prix inférieurs à la moyenne. Dans ce cas, il y a un grand pouvoir de négociation associé à la caractéristique vendeur-acheteur.

Les statistiques récapitulatives de toutes les variables utilisées dans le modèle figurent dans la colonne 2 du tableau 5.2. Toutes les variables monétaires utilisées dans cette étude ont été déflatées à l'aide de l'indice annuel des prix français. Comme le
montre le tableau, le prix réel moyen de l'appartement vendu au cours de cette période est légèrement inférieur à 175 000 euros. Le tableau 5.2 montre qu'un peu moins de 30% de tous les logements ont été achetés avec un prêt hypothécaire et que le nombre moyen de pièces par appartement est légèrement inférieur à trois. Un peu moins de 5% des logements ont un sous-sol et la taille moyenne du logement est d'un peu plus de 65 mètres carrés.

## 5.6 Le modèle conceptuel

Nous utilisons cette base de données très détaillée pour estimer un modèle de régression hédonique log-linéaire. Nous utilisons le logarithme du prix de vente comme variable dépendante et incluons plusieurs variables indépendantes que nous avons décrites précédemment.

Notre modèle conceptuel de base est présenté ci-dessous :

$$ 
\begin{aligned}
\ln P = & \beta_0 + \beta_1 \text{Intermédiation} + \beta_2 \text{Hypothèque} + \beta_3 \text{Meublé} + \beta_4 \text{Viager} + \beta_5 \text{Pièces} \\
& + \beta_6 \text{Salledebain} + \beta_7 \text{Etages} + \beta_8 \text{Neuf} + \beta_9 \text{Pré} + \beta_{10} \text{SousSol} + \beta_{11} \text{Jardin} \\
& + \beta_{12} \text{Taille} + \beta_{13} \text{Plage} + \beta_{14} \text{Ville} + \beta_{15} \text{Médecin} + \beta_{16} \text{Pharmacie} \\
& + \beta_{17} \text{Ecoleprimaire} + \beta_{18} \text{CentreVille} + \beta_{19} \text{Villeprincipale} + \beta_{20} \text{Indicedevuesurmer} \\
& + \beta_{21} \text{DiffCommune} + \beta_{22} \text{DiffCopropriétaire} + \beta_{23} \text{DiffCorse} \\
& + \beta_{24} \text{DiffEtranger} + \beta_{25} \text{SommeCommune} + \beta_{26} \text{SommeCopropriétaire} \\
& + \beta_{27} \text{SommeCorse} + \beta_{28} \text{SommeEtranger} + yr_i + \epsilon
\end{aligned}
\tag{5.18}
$$

Nous nous attendons à ce que les coefficients *Intermédiation*, *Hypothèque*<fnref n="8" />, *Meublé*, *Viager*, *Pièces*, *Salle de Bain*, *Etage*, *Neuf*, *Pré*, *Sous-sol*, *Jardin*, *Taille*, *Vue sur la mer*, et *Ville* soient positifs. En nous basant sur Davidoff et Welke (2017), nous anticipons que le coefficient *Viager* sera négatif<fnref n="9" />. Nous nous attendons également à ce que les coefficients de toutes les variables de temps de déplacement, à savoir *Plage*, *Médecin*, *Pharmacie*, *Primaire*, *Centre-ville* et *Ville principale*, soient négatifs, bien que la proximité du bruit et des foules puisse entraîner une baisse des prix des maisons dans certains de ces cas. Nous incluons également un ensemble de variables indicatrices de l'année afin de saisir les effets éventuels de l'évolution des conditions du marché.

<footnote n="8">8. Comme indiqué dans Jin et Rafferty (2018), le taux hypothécaire affecte l'offre et la demande de logements. En utilisant un modèle de prix hédonique dynamique avec un ensemble de données de panel mensuel, les auteurs montrent que les taux hypothécaires sont positivement associés à la croissance des prix des logements. Jauregui et al. (2017) confirment ces résultats en utilisant une vaste base de données portant sur 9716 transactions immobilières dans le comté de Franklin, en Ohio. Ils mesurent la décote attendue des acheteurs pour les achats de logements au comptant.</footnote>

<footnote n="9">9. Comme le soulignent Davidoff et Welke (2017), « le prêt viager hypothécaire réduit le gain net à la vente de la maison, car il y a plus de richesse en l'absence de vente et moins de richesse après une vente. » Cela explique le signe négatif du coefficient *Viager*.</footnote>
## 5.7 Résultats de l'estimation

### 5.7.1 Résultats de l'estimation par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO)

Les résultats de l'estimation des MCO sont donnés dans la colonne 3 du tableau 5.2. Le $R_2$ du modèle est de 0,63, ce qui est impressionnant étant donné le grand nombre de transactions de notre échantillon. Sur les 20 coefficients du modèle, 18 sont statistiquement significatifs au niveau $\alpha = 0,05$ voire à un niveau inférieur. Les signes de tous les coefficients sont conformes à nos attentes, à l'exception du coefficient positif et statistiquement significatif de la variable *Ecole primaire*. Ce résultat peut être dû aux externalités dues au bruit et à la congestion du trafic générées par la présence d'écoles primaires. Compte tenu du grand nombre d'observations et du grand nombre de variables indépendantes, ce modèle est particulièrement performant.

Pour évaluer les résultats, nous examinons les estimations des variables construites de la somme et de la différence. Tous les coefficients de différence construits sont statistiquement significatifs à minima au niveau $\alpha = 0,10$. Les résultats indiquent un pouvoir de négociation plus important pour les acheteurs et les vendeurs appartenant à la même commune et lorsque les acheteurs et les vendeurs sont des résidents corses. Les résultats indiquent également un pouvoir de négociation important pour les citoyens étrangers et une marge de négociation moindre si la transaction immobilière implique un groupe d'acteurs du marché. Ces résultats sont cohérents avec l'idée que les individus vivant à proximité de la propriété disposent de meilleures informations que ceux qui sont plus éloignés.

En ce qui concerne le résultat des *Etrangers* présents sur le marché corse, il est possible qu'ils soient de riches investisseurs extérieurs (acheteurs), ou des parents de résidents corses vivant à l'étranger et ayant hérité de propriétés corses (vendeurs). Le manque de pouvoir de négociation des groupes d'acheteurs et de vendeurs est cohérent avec la présence de coûts de transaction et de coordination plus élevés dans ces situations. Les résultats contiennent également trois effets de demande statistiquement significatifs. Les prix et la demande sont plus faibles pour les locaux, les *Corses* et les *Etrangers* par rapport aux citoyens français non résidents (catégorie omise).

Ces résultats des MCO reposent sur l'hypothèse que le marché du logement n'est pas segmenté. Dans la section suivante, nous examinons la validité de cette hypothèse en estimant un modèle de classe latente ou de mélange fini.

### 5.7.2 Résultats de l'estimation par classe latente

Les résultats de l'estimation du modèle de classe latente sont donnés dans les colonnes quatre et six du tableau 5.2. Un modèle à deux régimes est favorisé par rapport à un modèle à un seul régime en utilisant le critère d'information bayésien ou BIC. Nous constatons que le régime 1 caractérise environ 18% des observations et que le régime 2 caractérise environ 82% des observations. Les résultats de l'estimation pour le régime
arbitrairement appelé régime 1 sont donnés dans la colonne 4 du tableau. Sur les 20 variables indépendantes associées aux caractéristiques des logements, seules trois ont des coefficients qui ne sont pas statistiquement différents de zéro à tous les niveaux habituels.

Les résultats de l'estimation du régime 1 indiquent que deux des coefficients de différence sont statistiquement différents de zéro au moins au niveau $\alpha = 0,05$. Ces résultats indiquent un fort pouvoir de négociation pour les résidents locaux qui vivent dans la même commune et un pouvoir de négociation réduit pour les *Etrangers*. Ces résultats sont cohérents, respectivement, avec un meilleur accès à l'information par les locaux et des déficiences en matière d'information linguistique et juridique pour les *Etrangers*. Par ailleurs, il existe deux effets de demande statistiquement significatifs dans le régime 1 qui indiquent une baisse des prix et de la demande par les résidents locaux et une baisse de la demande par les autres Corses.

La colonne 6 du tableau 5.2 contient les résultats de l'estimation pour le régime 2 qui représente environ 82% des données. Sur les vingt coefficients, cinq ne sont pas significativement différents de zéro (*Intermédiation*, *Etage*, *Pré*, *Médecin*, et *Pharmacie*) et deux, à savoir *Médecin* et *Ville*, ont un signe contraire à notre intuition mais seul le coefficient *Ville* est statistiquement significatif. De même que précédemment, le coefficient *Ecole Primaire* est statistiquement significatif mais négatif, ce qui peut s'expliquer par la présence d'externalités de localisation.

Nous examinons ensuite les coefficients des variables somme et différence et les implications du pouvoir de négociation et de la demande pour nos résultats du régime 2. Les coefficients de différence pour les variables *DiffCommune*, *DiffCorse*, *DiffEtrangers* sont positifs et statistiquement différents de zéro au niveau $\alpha = 0,01$. Les résultats indiquent un fort pouvoir de négociation pour ces trois catégories. Ces résultats sont similaires à ceux de nos MCO et sont dus aux asymétries d'information dans les deux premiers cas et peut-être à la richesse et/ou à la présence de propriétés héritées dans le dernier cas. Trois des coefficients de somme sont statistiquement significatifs. Les résultats indiquent une demande plus faible de la part des résidents de la même commune, des autres résidents corses et des étrangers. Par la suite, nous examinerons de plus près la nature de ces deux régimes en estimant les facteurs corrélés à l'appartenance à un état. Pour ce faire, nous estimerons des modèles de régression en utilisant la probabilité postérieure d'appartenance au régime 1 comme variable dépendante<fnref n="10" />.

### 5.7.3 Régressions auxiliaires

Comme mentionné précédemment, l'un des résultats de l'estimation du modèle de classe latente est une estimation de la probabilité postérieure que chaque observation soit associée à chaque état. Autrement dit, la procédure fournit une estimation de la probabilité qu'une transaction soit associée au régime 1 ou au régime 2. Nous utilisons cette probabilité comme variable dépendante dans une régression auxiliaire pour estimer

<footnote n="10">10. Nous n'avons pas besoin d'examiner les deux régimes car tout facteur augmentant la probabilité d'association au régime 1 doit diminuer la probabilité d'association au régime 2 et inversement.</footnote>
l'impact de chaque variable indépendante sur la probabilité d'association au régime 1. Ces résultats sont donnés dans la colonne 2 du tableau 5.2. L'effet le plus important est associé à la présence d'un prêt viager hypothécaire qui augmente la probabilité d'être associé au régime 2 d'environ 0,18. En dehors de cet effet, les deux variables ayant le plus d'impact sur la base de la forte valeur de leurs coefficients sont *Meublé* et *Neuf*. Les deux coefficients sont statistiquement significatifs et négatifs. Combinés, ces résultats indiquent qu'un appartement neuf et meublé a une probabilité accrue d'être associé au régime 2 d'environ 0,10.

Pour ce modèle de régression auxiliaire, nous avons également inclus le groupe de huit variables fictives acheteur-vendeur utilisées pour construire nos variables de somme et de différence. Le tableau indique que quatre des coefficients associés à ces variables fictives sont statistiquement significatifs. Les résultats montrent que les vendeurs de la même commune, les autres vendeurs corses et les vendeurs étrangers sont plus étroitement associés au régime 2, tout comme les acheteurs copropriétaires.

Dans la colonne 3 du tableau 5.2, nous estimons le modèle de régression auxiliaire sans inclure aucune information sur les caractéristiques de l'acheteur ou du vendeur. Les résultats de l'estimation pour les variables restantes sont presque identiques aux résultats précédents, nous ne les discuterons donc pas davantage.

Nous pouvons obtenir plus d'informations sur la nature des régimes en examinant les moyennes des variables. Nous utilisons les probabilités postérieures comme poids dans le calcul des moyennes pondérées pour chacun des deux groupes. Ces moyennes sont données dans les colonnes quatre et six du tableau 5.1. Ces résultats reflètent, dans une large mesure, nos conclusions concernant les modèles de régression auxiliaires. D'après les moyennes, les appartements associés au régime 1 ont tendance à être plus spacieux, ils sont moins susceptibles d'être neufs, plus susceptibles d'avoir un jardin, et ont généralement des temps de trajet plus longs pour se rendre à l'une des commodités évoquées. Ils se situent, a priori, hors de la ville et pourraient être qualifiés de maisons de campagne.

Avec les résultats de la régression auxiliaire, une représentation du marché des appartements du régime 1 se dégage. Ces appartements semblent être plus ruraux et plus éloignés de la côte. La probabilité est relativement élevée qu'ils soient vendus plus fréquemment par des étrangers. Pour les propriétés situées en dehors des deux grandes villes, il est raisonnable d'observer un pouvoir de négociation plus élevé pour les locaux et les autres Corses en raison de leur meilleure connaissance du marché. Un pouvoir de négociation moindre pour le groupe *Etrangers* n'est pas non plus surprenant car ce groupe doit surmonter des barrières sociales, juridiques et éventuellement linguistiques pour effectuer des transactions. À l'inverse, les appartements du régime 2 sont plus petits, plus récents et plus étroitement associés aux deux grandes villes de Corse. Là encore, les acteurs du marché qui sont de la même commune ou d'autres communes corses font preuve d'un fort pouvoir de négociation, tandis que les étrangers ont également un pouvoir de négociation. Cela pourrait résulter d'un effet de richesse non observé sur le marché de l'investissement ou des propriétés de vacances ou, peut-être, s'agit-il de locaux étrangers.
Bon nombre des différences que nous constatons entre les différents types d'ache-
teurs et de vendeurs peuvent s'expliquer par les asymétries d'information qui, comme
nous l'avons noté précédemment, peuvent être dues à la distance géographique ou à la
distance linguistique et juridique. Les individus rationnels continueront à chercher une
meilleure offre jusqu'à ce que le coût marginal de la recherche soit égal à son bénéfice
marginal. Nous pourrions nous attendre à ce que les participants au marché locaux,
corses et étrangers affichent des coûts de recherche différents, en raison de différences
dans la proximité du bien ou dans la maîtrise de la langue française. En d'autres termes,
le coût de la collecte d'informations (recherche d'une meilleure offre) augmente à me-
sure que l'agent est plus éloigné et moins familier avec la langue et le système juridique
français. En suivant ce raisonnement, les vendeurs et les acheteurs non locaux ont ten-
dance à arrêter la recherche et/ou à mettre fin à la négociation du prix plus tôt que les
participants locaux.

Enfin, nous démontrons à quel point certains de ces marchés sont restreints en exami-
nant les fréquences de diverses combinaisons de transactions présentées dans le tableau
5.3. Le tableau donne les fréquences des combinaisons de transactions pour chacune de
nos quatre variables de différence. Ces fréquences sont fournies pour l'échantillon com-
plet et pour les régimes 1 et 2, pondérées à nouveau par les probabilités postérieures. Il
convient de noter que ces informations ne peuvent être fournies pour les régimes 1 et 2
qu'après l'estimation du modèle de classe latente, car il s'agit de fréquences pondérées,
les poids étant les probabilités postérieures.

Le tableau 5.3 présente les fréquences par caractéristique pour chacune des trois
valeurs de différence importantes : -1, 0, et +1. Comme le montre la colonne 2 du
tableau 5.3, la majorité des transactions ont lieu entre des acheteurs et des vendeurs
ayant la même caractéristique. L'examen des fréquences des valeurs différentes de zéro
est instructif. Environ 44% des transactions impliquant des résidents d'une commune
impliquent des partenaires qui n'appartiennent pas à cette commune. Pour les coproprié-
taires, le nombre de transactions n'impliquant pas d'autres copropriétaires est d'environ
20%. Pour les résidents corses, la fraction de ces transactions « mixtes » est d'environ
37%, et pour les étrangers, la part des transactions « mixtes » est d'environ 8%.

Les colonnes 3 et 4 du tableau 5.3 présentent les fréquences pondérées des combi-
naisons de transactions pour les régimes 1 et 2. Nous ne discutons pas de ces fréquences
en détail ici car elles sont remarquablement similaires aux fréquences caractérisant
l'échantillon complet. Autrement dit, l'étroitesse du marché ne diffère pas d'un régime
à l'autre.

5.8 Conclusion

Bien que la segmentation des marchés du logement et les différences de pouvoir de
négociation des acheteurs et des vendeurs dans ces segments aient été théorisées depuis
longtemps, cette étude est la première à mesurer empiriquement ces différences. Pour
ce faire, nous combinons deux nouvelles méthodes économétriques, à savoir l'estimation
d'un modèle de régression hédonique à classe latente et la modification du modèle pour inclure les variables du pouvoir de négociation de HRS. L'approche HRS permet d'estimer le pouvoir de négociation des acheteurs et des vendeurs et la méthode des classes latentes est utilisée pour identifier des segments de marché autrement inobservables. En combinant l'approche HRS avec l'identification du segment fournie par l'estimation de la classe latente, nous sommes en mesure de présenter la première preuve empirique de différences dans le pouvoir de négociation au niveau du segment de marché.

En utilisant la Corse comme étude de cas, nos résultats indiquent que le marché du logement corse a deux régimes distincts et que le pouvoir de négociation des acheteurs et des vendeurs n'est pas le même dans ces deux segments. En particulier, nos résultats suggèrent que les résidents locaux d'une commune ont un fort pouvoir de négociation dans un régime et un faible pouvoir de négociation avec des participants étrangers. Dans l'autre état, les individus d'une commune, les autres résidents corses et les étrangers ont un fort pouvoir de négociation. Nos régressions auxiliaires indiquent que les appartements associés au régime 1 ont tendance à être plus spacieux, qu'ils sont moins susceptibles d'être neufs, qu'ils sont plus susceptibles d'avoir un jardin et que les temps de trajet pour se rendre à l'une des commodités évoquées sont généralement plus longs. Nous en concluons que les appartements du régime 1 sont plus susceptibles d'être situés en zone rurale et à une plus grande distance de la côte, ce qui place les étrangers dans une situation de proximité et éventuellement de désavantage linguistique. Les appartements du régime 2 sont plus étroitement associés aux régions côtières de l'île où les désavantages en matière d'information des étrangers peuvent être compensés par l'achat d'informations auprès d'experts locaux et peut-être par une richesse importante, car certaines de ces transactions concernent probablement des appartements de vacances.

Notre approche générale devrait être utile dans de nombreuses autres applications empiriques. Une fois que la méthode des classes latentes a identifié les segments de marché, de nombreuses questions empiriques intéressantes, telles que le pouvoir de négociation relatif des acheteurs et des vendeurs examiné ici, peuvent être étudiées au niveau du segment de marché.
<table><thead><tr><th>Variables</th><th>Moyenne (Erreur standard)</th><th>Estimation MCO</th><th>Classe latente Régime 1</th><th>Régime 1 Moyennes et Erreurs standard</th><th>Classe latente Régime 2</th><th>Régime 2 Moyennes et Erreurs standard</th></tr></thead><tbody><tr><td>Prix réel (ln)</td><td>11.889 (0.58)</td><td>—</td><td>—</td><td>11.758 (0.34)</td><td>—</td><td>11.918 (0.46)</td></tr><tr><td>Intermédiation</td><td>0.155 (0.36)</td><td>0.048*** (4.18)</td><td>0.186*** (3.79)</td><td>0.165 (0.15)</td><td>0.013 (1.29)</td><td>0.152 (0.32)</td></tr><tr><td>Hypothèque</td><td>0.297 (0.46)</td><td>0.008 (0.96)</td><td>0.102*** (2.69)</td><td>0.277 (0.19)</td><td>-0.013* (1.76)</td><td>0.301 (0.41)</td></tr><tr><td>Meublé</td><td>0.175 (0.38)</td><td>0.184*** (15.79)</td><td>0.403*** (7.91)</td><td>0.182 (0.16)</td><td>0.114*** (10.19)</td><td>0.173 (0.34)</td></tr><tr><td>Viager</td><td>0.002 (0.04)</td><td>-0.324*** (3.53)</td><td>-2.870*** (5.68)</td><td>0.000 (0.01)</td><td>-0.350*** (5.60)</td><td>0.002 (0.04)</td></tr><tr><td>Pièces</td><td>2.827 (1.22)</td><td>0.179*** (37.33)</td><td>0.211*** (15.48)</td><td>3.033 (0.68)</td><td>0.029*** (4.70)</td><td>2.782 (1.00)</td></tr><tr><td>Salle de bain</td><td>1.123 (0.42)</td><td>0.155*** (13.40)</td><td>0.210*** (5.98)</td><td>1.190 (0.24)</td><td>0.024* (1.93)</td><td>1.108 (0.33)</td></tr><tr><td>Etage</td><td>1.785 (1.78)</td><td>0.011*** (4.57)</td><td>0.033*** (3.13)</td><td>1.647 (0.75)</td><td>0.002 (1.06)</td><td>1.813 (1.60)</td></tr><tr><td>Neuf</td><td>0.514 (0.50)</td><td>0.214*** (15.05)</td><td>0.316*** (4.97)</td><td>0.425 (0.21)</td><td>0.182*** (14.91)</td><td>0.532 (0.45)</td></tr><tr><td>Pré</td><td>0.408 (0.49)</td><td>0.039*** (2.78)</td><td>0.210*** (3.30)</td><td>0.334 (0.20)</td><td>0.001 (0.09)</td><td>0.423 (0.44)</td></tr><tr><td>Sous-sol</td><td>0.242 (0.43)</td><td>0.047*** (4.92)</td><td>0.081** (2.11)</td><td>0.249 (0.18)</td><td>0.035*** (4.24)</td><td>0.239 (0.38)</td></tr><tr><td>Jardin</td><td>0.069 (0.25)</td><td>0.173*** (8.74)</td><td>0.263*** (3.61)</td><td>0.119 (0.13)</td><td>0.045** (2.15)</td><td>0.058 (0.21)</td></tr><tr><td>Taille</td><td>65.143 (40.87)</td><td>0.003*** (22.54)</td><td>0.0007*** (2.96)</td><td>72.634 (30.80)</td><td>0.012*** (45.14)</td><td>63.530 (26.70)</td></tr><tr><td>Plage</td><td>5.896 (7.42)</td><td>-0.013*** (22.93)</td><td>-0.022*** (7.37)</td><td>6.267 (3.42)</td><td>-0.010*** (20.40)</td><td>5.815 (6.59)</td></tr><tr><td>Médecin</td><td>3.570 (6.97)</td><td>-0.002 (0.96)</td><td>-0.008 (1.01)</td><td>5.270 (5.87)</td><td>0.003 (1.54)</td><td>3.205 (3.69)</td></tr><tr><td>Pharmacie</td><td>3.395 (7.00)</td><td>-0.011*** (4.89)</td><td>-0.014** (2.01)</td><td>5.177 (5.90)</td><td>-0.000 (0.02)</td><td>3.011 (3.69)</td></tr><tr><td>Ecole primaire</td><td>3.273 (6.41)</td><td>0.021*** (13.17)</td><td>0.030*** (5.50)</td><td>4.623 (5.70)</td><td>0.017*** (8.17)</td><td>2.983 (2.87)</td></tr><tr><td>Centre-ville</td><td>14.724 (15.12)</td><td>-0.008*** (20.26)</td><td>-0.006*** (4.52)</td><td>15.728 (6.72)</td><td>-0.009*** (22.20)</td><td>14.523 (13.54)</td></tr><tr><td>Ville principale</td><td>15.109 (13.95)</td><td>-0.003*** (7.49)</td><td>-0.003** (2.28)</td><td>17.059 (7.68)</td><td>-0.002*** (5.28)</td><td>14.703 (11.62)</td></tr><tr><td>Indice de vue sur mer</td><td>12.708 (11.47)</td><td>0.001*** (3.76)</td><td>0.000 (0.00)</td><td>12.004 (4.87)</td><td>0.001*** (3.90)</td><td>12.851 (10.37)</td></tr><tr><td>Ville</td><td>0.667 (0.47)</td><td>-0.025** (2.31)</td><td>0.004 (0.09)</td><td>0.619 (0.20)</td><td>-0.065*** (6.45)</td><td>0.676 (0.42)</td></tr><tr><td>Année 1</td><td>0.085 (0.28)</td><td>-0.120*** (6.11)</td><td>-0.188** (2.30)</td><td>0.076 (0.11)</td><td>-0.110*** (6.20)</td><td>0.086 (0.25)</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLE 5.1 – Statistiques et résultats de l’estimation</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Moyenne (Érreur standard)</th><th>Estimation MCO</th><th>Classe latente Régime 1</th><th>Régime 1 Moyennes et Erreurs standard</th><th>Classe latente Régime 2</th><th>Régime 2 Moyennes et Erreurs standard</th></tr></thead><tbody><tr><td>Année 2</td><td>0.092 (0.29)</td><td>0.026 (1.35)</td><td>-0.005 (0.68)</td><td>0.085 (0.11)</td><td>0.026 (1.50)</td><td>0.092 (0.26)</td></tr><tr><td>Année 3</td><td>0.104 (0.30)</td><td>0.021 (1.13)</td><td>-0.039 (0.49)</td><td>0.092 (0.12)</td><td>0.028 (1.64)</td><td>0.105 (0.27)</td></tr><tr><td>Année 4</td><td>0.093 (0.29)</td><td>0.009 (0.47)</td><td>0.015 (0.19)</td><td>0.085 (0.11)</td><td>0.007 (0.42)</td><td>0.094 (0.26)</td></tr><tr><td>Année 5</td><td>0.136 (0.34)</td><td>0.024 (1.33)</td><td>-0.073 (0.93)</td><td>0.111 (0.13)</td><td>0.019 (1.19)</td><td>0.140 (0.31)</td></tr><tr><td>Année 6</td><td>0.075 (0.26)</td><td>0.087*** (4.30)</td><td>0.044 (0.51)</td><td>0.066 (0.10)</td><td>0.060*** (3.33)</td><td>0.077 (0.24)</td></tr><tr><td>Année 7</td><td>0.075 (0.26)</td><td>0.095*** (4.69)</td><td>-0.009 (0.11)</td><td>0.078 (0.11)</td><td>0.094*** (5.14)</td><td>0.074 (0.23)</td></tr><tr><td>Année 8</td><td>0.093 (0.29)</td><td>0.023 (1.24)</td><td>-0.102 (1.27)</td><td>0.093 (0.12)</td><td>0.036** (2.03)</td><td>0.092 (0.26)</td></tr><tr><td>Année 9</td><td>0.069 (0.25)</td><td>0.037 (1.85)</td><td>-0.035 (0.45)</td><td>0.082 (0.11)</td><td>0.024 (1.29)</td><td>0.067 (0.22)</td></tr><tr><td>Année 10</td><td>0.038 (0.19)</td><td>0.026 (1.07)</td><td>-0.001 (0.02)</td><td>0.043 (0.08)</td><td>0.015 (0.69)</td><td>0.036 (0.17)</td></tr><tr><td>Année 11</td><td>0.054 (0.23)</td><td>0.012 (0.60)</td><td>-0.006 (0.08)</td><td>0.080 (0.11)</td><td>0.014 (0.63)</td><td>0.048 (0.19)</td></tr><tr><td>Diff Commune</td><td>0.202 (0.63)</td><td>0.084*** (9.72)</td><td>0.070** (1.97)</td><td>0.187 (0.27)</td><td>0.072*** (9.14)</td><td>0.205 (0.57)</td></tr><tr><td>Diff Copropriétaire</td><td>-0.030 (0.44)</td><td>-0.016* (1.80)</td><td>-0.055 (1.52)</td><td>-0.007 (0.19)</td><td>-0.005 (0.70)</td><td>-0.034 (0.39)</td></tr><tr><td>Diff Corse</td><td>0.008 (0.60)</td><td>0.060*** (6.61)</td><td>0.044 (1.52)</td><td>0.006 (0.25)</td><td>0.056*** (6.81)</td><td>0.008 (0.55)</td></tr><tr><td>Diff Etranger</td><td>-0.029 (0.27)</td><td>0.071*** (4.42)</td><td>-0.181*** (2.79)</td><td>-0.031 (0.12)</td><td>0.125*** (8.39)</td><td>-0.029 (0.24)</td></tr><tr><td>Somme Commune</td><td>0.794 (0.71)</td><td>-0.052*** (6.36)</td><td>-0.106*** (3.21)</td><td>0.784 (0.30)</td><td>-0.058*** (7.50)</td><td>0.797 (0.65)</td></tr><tr><td>Somme Copropriétaire</td><td>0.231 (0.46)</td><td>-0.010 (1.14)</td><td>-0.040 (1.11)</td><td>0.247 (0.20)</td><td>-0.011 (1.48)</td><td>0.228 (0.41)</td></tr><tr><td>Somme Corse</td><td>0.634 (0.70)</td><td>-0.085*** (10.24)</td><td>-0.090*** (2.67)</td><td>0.574 (0.29)</td><td>-0.090*** (11.54)</td><td>0.647 (0.63)</td></tr><tr><td>Somme Etranger</td><td>0.106 (0.35)</td><td>-0.147*** (11.30)</td><td>-0.084 (1.54)</td><td>0.120 (0.16)</td><td>-0.148*** (11.68)</td><td>0.103 (0.31)</td></tr><tr><td>Constante</td><td>—</td><td>11.086*** (460.32)</td><td>10.832*** (108.50)</td><td>—</td><td>11.188*** (456.09)</td><td>—</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>—</td><td>0.63</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>-2 log-vraisemblance</td><td>—</td><td>—</td><td>6252.00</td><td>—</td><td>3504.53</td><td>—</td></tr><tr><td>BIC</td><td>—</td><td>—</td><td>6621.78</td><td>—</td><td>4253.11</td><td>—</td></tr><tr><td>Poids de mélange</td><td>—</td><td>—</td><td>0.181*** (16.84)</td><td>—</td><td>0.819</td><td>—</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Variables</th><th>MCO avec probabilité postérieure du régime 1 comme variable dépendante</th><th>MCO avec probabilité postérieure du régime 2 comme variable dépendante</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>0.184***<br>(13.24)</td><td>0.169***<br>(13.27)</td></tr><tr><td>Intermédiation</td><td>-0.016**<br>(2.46)</td><td>-0.015**<br>(2.34)</td></tr><tr><td>Hypothèque</td><td>-0.011**<br>(2.16)</td><td>-0.010**<br>(2.10)</td></tr><tr><td>Meublé</td><td>-0.043***<br>(6.44)</td><td>-0.043***<br>(6.50)</td></tr><tr><td>Viager</td><td>-0.183***<br>(3.44)</td><td>-0.182***<br>(3.43)</td></tr><tr><td>Pièces</td><td>0.003<br>(1.12)</td><td>0.002<br>(1.04)</td></tr><tr><td>Salle de bain</td><td>0.023***<br>(3.52)</td><td>0.023***<br>(3.55)</td></tr><tr><td>Etage</td><td>-0.002<br>(1.42)</td><td>-0.001<br>(1.25)</td></tr><tr><td>Neuf</td><td>-0.051***<br>(6.23)</td><td>-0.053***<br>(6.61)</td></tr><tr><td>Pré</td><td>0.004<br>(0.61)</td><td>0.002<br>(0.26)</td></tr><tr><td>Sous-sol</td><td>-0.002<br>(0.50)</td><td>-0.001<br>(0.32)</td></tr><tr><td>Jardin</td><td>0.015<br>(1.36)</td><td>0.017<br>(1.53)</td></tr><tr><td>Taille</td><td>0.000***<br>(5.70)</td><td>0.000***<br>(5.74)</td></tr><tr><td>Plage</td><td>-0.000<br>(1.14)</td><td>-0.000<br>(1.60)</td></tr><tr><td>Médecin</td><td>0.001<br>(0.65)</td><td>0.001<br>(0.76)</td></tr><tr><td>Pharmacie</td><td>0.006***<br>(4.69)</td><td>0.006***<br>(4.69)</td></tr><tr><td>Ecole primaire</td><td>-0.002***<br>(3.15)</td><td>-0.002***<br>(3.15)</td></tr><tr><td>Centre-ville</td><td>-0.000<br>(1.47)</td><td>-0.000<br>(1.47)</td></tr><tr><td>Ville principale</td><td>0.000**<br>(2.28)</td><td>0.000**<br>(2.28)</td></tr><tr><td>Indice de vue sur mer</td><td>-0.000<br>(0.16)</td><td>-0.000<br>(0.47)</td></tr><tr><td>Ville</td><td>-0.019***<br>(3.04)</td><td>-0.020***<br>(3.45)</td></tr><tr><td>Année 1</td><td>-0.031***<br>(2.75)</td><td>-0.030***<br>(2.71)</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLE 5.2 – Résultats des régressions auxiliaires</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>MCO avec probabilité postérieure du régime 1 comme variable dépendante</th><th>MCO avec probabilité postérieure du régime 2 comme variable dépendante</th></tr></thead><tbody><tr><td>Année 2</td><td>-0.022**<br>(2.00)</td><td>-0.022**<br>(1.97)</td></tr><tr><td>Année 3</td><td>-0.026**<br>(2.40)</td><td>-0.026**<br>(2.40)</td></tr><tr><td>Année 4</td><td>-0.014<br>(1.27)</td><td>-0.014<br>(1.29)</td></tr><tr><td>Année 5</td><td>-0.028***<br>(2.71)</td><td>-0.029***<br>(2.80)</td></tr><tr><td>Année 6</td><td>-0.021*<br>(1.86)</td><td>-0.022*<br>(1.89)</td></tr><tr><td>Année 7</td><td>0.002<br>(0.25)</td><td>0.001<br>(0.13)</td></tr><tr><td>Année 8</td><td>-0.007<br>(0.69)</td><td>-0.008<br>(0.75)</td></tr><tr><td>Année 9</td><td>-0.006<br>(0.58)</td><td>-0.006<br>(0.63)</td></tr><tr><td>Année 10</td><td>-0.010<br>(0.72)</td><td>-0.009<br>(0.71)</td></tr><tr><td>Année 11</td><td>0.051***<br>(4.16)</td><td>0.050***<br>(3.45)</td></tr><tr><td>Vendeur même commune</td><td>-0.021***<br>(2.82)</td><td>—</td></tr><tr><td>Vendeur Corse</td><td>-0.028***<br>(3.43)</td><td>—</td></tr><tr><td>Vendeur étranger</td><td>-0.043***<br>(3.16)</td><td>—</td></tr><tr><td>Vendeur Copropriétaire</td><td>0.002***<br>(0.29)</td><td>—</td></tr><tr><td>Acheteur même commune</td><td>0.006<br>(0.96)</td><td>—</td></tr><tr><td>Acheteur Corse</td><td>-0.002<br>(0.35)</td><td>—</td></tr><tr><td>Acheteur étranger</td><td>0.012<br>(1.19)</td><td>—</td></tr><tr><td>Acheteur Copropriétaire</td><td>-0.015**<br>(2.22)</td><td>—</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.10</td><td>0.09</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLE 5.3 – Fréquences et pourcentage des variables de différence pour le pouvoir de négociation</caption><thead><tr><th></th><th>Echantillon complet</th><th>Régime 1<br>pondéré par la probabilité<br>postérieure</th><th>Régime 2<br>pondéré par la probabilité<br>postérieure</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>DiffCommune</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>-1</td><td>980<br>(11.87)</td><td>188.27<br>(12.56)</td><td>791.73<br>(11.71)</td></tr><tr><td>0</td><td>4626<br>(56.01)</td><td>840.98<br>(56.11)</td><td>3785.02<br>(55.99)</td></tr><tr><td>1</td><td>2653<br>(32.12)</td><td>469.65<br>(31.33)</td><td>2183.36<br>(32.30)</td></tr><tr><td><strong>DiffCoproriétaire</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>-1</td><td>930<br>(11.26)</td><td>157.93<br>(10.54)</td><td>772.07<br>(11.42)</td></tr><tr><td>0</td><td>6647<br>(80.48)</td><td>1194.51<br>(70.69)</td><td>5452.49<br>(80.66)</td></tr><tr><td>1</td><td>682<br>(8.26)</td><td>146.46<br>(9.77)</td><td>151.03<br>(2.22)</td></tr><tr><td><strong>DiffCorse</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>-1</td><td>1503<br>(18.20)</td><td>256.58<br>(17.12)</td><td>1246.42<br>(18.44)</td></tr><tr><td>0</td><td>5186<br>(62.79)</td><td>975.41<br>(65.08)</td><td>4110.59<br>(62.29)</td></tr><tr><td>1</td><td>1570<br>(19.01)</td><td>266.91<br>(17.81)</td><td>1303.10<br>(19.27)</td></tr><tr><td><strong>DiffEtranger</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>-1</td><td>432<br>(5.23)</td><td>84.92<br>(5.67)</td><td>347.08<br>(5.13)</td></tr><tr><td>0</td><td>7639<br>(92.49)</td><td>1376.00<br>(91.87)</td><td>6262.00<br>(92.63)</td></tr><tr><td>1</td><td>188<br>(2.28)</td><td>36.97<br>(2.47)</td><td>151.03<br>(2.24)</td></tr></tbody></table>

Pour les trois tableaux ci-dessus, nous pouvons noter que les chiffres entre parenthèses sont les valeurs absolues des t-ratios. *** Indique une significativité statistique au niveau $\alpha = 0,01$; ** Indique une significativité statistique au niveau $\alpha = 0,05$; * Indique une significativité statistique au niveau $\alpha = 0,10$.
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# Chapitre 6

## Pouvoir de négociation relatif des résidents et investisseurs immobiliers

Laura Ciucci, Bianca Biagi, Steven B. Caudill, Claudio Detotto et Franklin G. Mixon, JR.

1

### 6.1 Introduction

Le logement présente à la fois des bénéfices financiers en termes de consommation et d'investissement, une dualité qui complique l'analyse théorique et empirique du marché. Les travaux sur la demande de consommation et d'investissement pour le logement remontent à plusieurs années. Cette dualité a été analysée d'un point de vue empirique par Denton et al. (1993) ; Ioannides et Rosenthal (1994) ; Arrondel et Lefebvre (2001) et Haavio et Kauppi (2013). En particulier, la question a été étudiée par Brueckner (1997) dans une perspective de portefeuille d'investissement. L'immobilier est attrayant pour les investisseurs car il leur procure des flux de trésorerie stables. Les régions touristiques sont particulièrement attractives dans la mesure où les propriétaires-investisseurs peuvent facilement alterner entre la capacité à générer des revenus et l'usage récréatif des propriétés immobilières (Biagi et al., 2012).²

DOI : https://doi.org/10.58110/estate-dx71

1. Une version antérieure de ce chapitre est parue sous forme d'article : Biagi, B., Caudill, S., Ciucci, L., Detotto, C., Mixon Jr, F., 2021. « Relative bargaining power of residential home traders and real estate investors », *Urban Studies*, Vol 53, Issue 34, 3962-3971 (https://doi.org/10.1080/00036846.2021.1890685).

2. L'étude des effets des activités touristiques sur les prix des logements est relativement récente (Biagi et al., 2015). Le principal inconvénient de ce domaine de recherche est lié à l'utilisation de l'ap-proche du modèle de demande inversée et de données agrégées. Dans ce cadre, les activités touristiques sont principalement traitées comme un type d'externalité qui pourrait affecter l'équilibre du marché sans faire de distinction entre les résidents et les propriétaires de résidences secondaires.
Ce chapitre utilise le modèle de pouvoir de négociation de Harding et al. (2003b) afin d'étudier le pouvoir de négociation relatif des vendeurs et des acheteurs qui s'identifient comme étant d'une part des résidents, et d'autre part des investisseurs immobiliers. Le pouvoir de négociation modélisé ici est le pouvoir relatif d'un côté de la négociation sur l'autre durant la négociation. Empiriquement, nous divisons les agents en deux groupes : les « négociateurs de maisons résidentielles » qui négocient leur résidence principale, et les « investisseurs » qui correspondent aux négociateurs de maisons de vacances et aux investisseurs purs. Bien que présentant des comportements différents, ils sont en concurrence pour les mêmes biens. Aucune expérience ou intuition *a priori* ne peut nous éclairer. D'un côté on pourrait s'attendre à ce que les investisseurs aient un plus grand pouvoir de négociation que les consommateurs, car leurs courbes d'offre et de demande pour un bien donné sont probablement beaucoup plus élastiques que celles des consommateurs. En effet, les investisseurs ont la possibilité de comparer un bien donné avec d'autres investissements potentiels (immobiliers ou non), augmentant ainsi leur éventail de choix. D'un autre côté, en raison de la nature des biens d'investissement, les investisseurs évaluent les transactions différemment des négociateurs de maisons résidentielles. Dans de nombreux cas, les premiers sont prêts à dépenser plus que les seconds, réduisant par là même leur pouvoir de négociation. De plus, souvent, les investisseurs ne sont pas locaux, renforçant ainsi ce désavantage.

En cherchant à savoir si le pouvoir de négociation varie en fonction du type de négociateur impliqué dans la transaction, notre étude est la première à mesurer les avantages (désavantages) de l'investissement liés à la localisation et à la taille de la propriété. Les résultats empiriques présentés dans ce chapitre indiquent que les investisseurs ont un pouvoir de négociation bien moindre que celui dont disposent ceux qui cherchent à acheter ou à vendre des résidences principales. Ce résultat découle de la rentabilité relativement élevée des investissements immobiliers dans la région étudiée, la Corse. En outre, les acteurs du marché immobilier qui sont soit de purs investisseurs, soit des acheteurs de résidences secondaires, sont beaucoup plus limités géographiquement ou temporellement que ceux qui sont impliqués dans l'achat ou la vente de résidences primaires, ce qui contribue à réduire leur pouvoir de négociation relatif.

La concurrence entre les investisseurs immobiliers et les acheteurs de résidences principales est une préoccupation majeure dans de nombreuses communautés, en particulier dans les régions touristiques. Le développement et l'expansion rapide des entreprises de marché en ligne de location de vacances, comme Airbnb, ont exacerbé ce conflit, car les acheteurs résidentiels sont déplacés par les investisseurs, poussés dans des zones plus abordables (Cocola-Gant et Gago, 2021). Dans de nombreux *hot-spots* touristiques, on observe une gentrification de type *buy-to-let*, où des logements sont achetés dans le but de les mettre sur le marché locatif privé (Paccoud, 2017). Cela a pour conséquence le remplacement des propriétaires résidentiels par des investisseurs locaux et mondiaux (Janoschka et al., 2020). Pour mesurer pleinement les effets de cette concurrence, il faut comprendre le pouvoir de négociation relatif des négociateurs de logements résidentiels par rapport aux investisseurs immobiliers, ce que nous étudions ici.
## 6.2 Modèle empirique : Formulation des hypothèses

Comme il est courant dans la littérature relative au marché immobilier, nous estimons un modèle hédonique log-linéaire dans lequel la variable dépendante est le logarithme du prix de vente de la propriété (c'est-à-dire $lnP$). Le modèle de base comprend une longue liste de variables explicatives.<fnref n="3" /> Parmi celles-ci figurent des variables capturant les caractéristiques financières associées à diverses propriétés, telles que *Inter-médiation*, qui est une variable muette avec 1 indiquant la présence d'un intermédiaire dans la transaction, et 0 sinon. *Hypothèque* est une variable muette égale à 1 en présence d'une hypothèque sur la propriété, et 0 sinon. *Viager* est une variable muette égale à 1 en présence d'une vente en viager, et 0 sinon, tandis que *PleinePropriété* est une variable muette égale à 1 si le vendeur a des droits de propriété complets (c'est-à-dire si le vendeur a des droits complets et exhaustifs sur l'objet de la propriété dans le contrat de vente), et 0 sinon.

Parmi les caractéristiques du bien, on trouve *Appartement*, qui est une variable muette égale à 1 si le bien est un appartement, et 0 sinon. *Meublé* est une variable muette égale à 1 si le bien est meublé, et 0 sinon. *Pièces* représente le nombre de pièces dans la propriété, tandis que *SdB* correspond au nombre de salles de bain dans la propriété. *Etage* représente l'étage auquel la propriété est située. *Balcon* est une variable muette égale à 1 si le bien contient au moins un balcon, et 0 sinon. *Jardin* est une variable muette égale à 1 si la propriété a un jardin privé, et 0 sinon. *Taille* indique le nombre de mètres carrés de la propriété. *Piscine* est une variable muette égale à 1 si la propriété possède une piscine, et 0 sinon.

Le modèle comprend également certaines variables qui capturent les aménités liées à l'emplacement de la propriété. Par exemple, la variable *Plage* représente la distance entre la propriété et la plage (en minutes). De même, la variable *Médecin* indique le temps nécessaire pour se rendre chez le médecin le plus proche (en minutes), tandis que la variable *Pharmacie* indique le temps nécessaire pour se rendre à la pharmacie la plus proche (en minutes). Les autres variables de distance comprennent *Ecole*, qui capte le nombre de minutes jusqu'à l'école primaire la plus proche, *Centre-ville*, qui représente le nombre de minutes jusqu'au centre-ville, et *Ville-principale*, qui capte le nombre de minutes jusqu'à la ville principale la plus proche. *Vue-mer* est un indicateur de la qualité de la vue sur la mer depuis la propriété, calculé à l'aide d'ArcGIS (Nagy, 1994; O'Sullivan et Turner, 2001; Caudill et al., 2020). En explorant l'altitude et la position de la propriété à l'aide des coordonnées géographiques, l'indice de vue sur la mer est déterminé comme le ratio de la surface de mer visible dans un rayon de 20 km autour de l'appartement, allant de 0 à 100, zéro indiquant une absence de vue sur la mer et 100 une vue complète. Nous incluons également un ensemble de variables indiquant l'année afin de capturer les effets éventuels de l'évolution des conditions du marché dans le temps. Enfin, nous utilisons également des variables muettes correspondant à la ville, à savoir *Ajaccio*, *Bastia*, *Calvi*, *Corte*, *Ghisonaccia*, *Ile-Rousse*, *Porto-Vecchio*

<footnote n="3">3. Des informations plus détaillées sur les variables sont fournies dans le chapitre précédent (5).</footnote>
et *Propriano*, afin de prendre en compte les différences entre les marchés immobiliers locaux en Corse.

Le modèle de négociation utilisé ici est basé sur un modèle de prix hédonique et est estimé en utilisant la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO). Cependant, bien qu'il s'agisse de l'approche la plus fréquemment utilisée dans ce pan de la littérature en raison de ses avantages et de sa flexibilité, elle n'est pas exempte de critiques. La principale limite de cette approche est liée au fait que la variable d'intérêt peut être corrélée avec des caractéristiques non observées, entraînant ainsi un biais de variables omises (Mocking et Overvest, 2017). De plus, aucun élément théorique ne permet de sélectionner et d'identifier les variables-clés, ce qui peut conduire à une mauvaise spécification du modèle (Andersson, 2000; Chau et Chin, 2003). Pour ce qui est de l'estimateur utilisé, les principaux problèmes des modèles MCO sont liés à l'hétéroscédasticité et à la forme fonctionnelle. Une alternative possible pourrait être l'utilisation de la méthodologie Box-Cox ou l'approche des moindres carrés pondérés (De Haan et Diewert, 2013). Toutefois, la spécification semi-log proposée dans cette étude semble réduire ce problème d'hétéroscédasticité (Follain et Malpezzi, 1980).

La base de données PERVAL, décrite plus en détails ci-dessous, fournit des informations permettant de savoir si la propriété est indiquée comme étant une résidence principale, une résidence secondaire ou un investissement locatif. La différence entre une résidence secondaire et un investissement locatif tient au fait que les résidences secondaires sont des propriétés de loisirs, principalement des maisons d'été au regard de l'industrie touristique principalement balnéaire en Corse. Les immeubles d'investissement locatif sont quant à eux destinés au marché de la location afin de produire un flux de revenus.

Si le concept de résidence principale est clair, la distinction entre résidence de loisirs et investissement locatif est plus subtile. En effet, les résidences de loisirs pourraient également être considérées comme une forme d'investissement dans lequel le taux d'intérêt est monétisé en termes d'utilité pendant les loisirs et les vacances. En outre, l'essor d'Airbnb et d'autres sociétés similaires aide les propriétaires de résidences de loisirs à louer leurs biens et à en tirer un revenu. Ainsi, la propriété peut facilement être utilisée à la fois comme résidence de loisirs et comme bien d'investissement en la louant pendant les périodes où elle n'est pas utilisée. En raison de l'incertitude dans la distinction des deux types de biens et de leur utilisation, nous considérons les investissements (purs) et les résidences de loisirs comme une catégorie unique.

Au vu du caractère potentiellement limité des biens susceptibles de générer des revenus, les investisseurs peuvent disposer de moins d'options et donc moins de pouvoir de négociation. D'autre part, la qualité des appartements locatifs peut être inférieure à celle des résidences principales en moyenne, affectant le pouvoir de négociation du vendeur lorsqu'il décide de vendre le bien. En outre, si la rentabilité de l'investissement est relativement faible, l'investisseur-vendeur peut souhaiter le vendre rapidement, ce qui réduit également son pouvoir de négociation.

Nous considérons que les motivations sous-jacentes à la possession d'un logement de loisirs ou d'un logement résidentiel sont très différentes. Par exemple, les caracté-
ristiques du logement, telles que l'emplacement et la taille, sont susceptibles d'être des considérations plus importantes dans le cas d'une résidence principale par rapport à un investissement locatif. Une résidence principale doit répondre aux désirs de consommation du propriétaire, ce qui est moins important dans le cadre d'un investissement. Dans ce second cas, la rentabilité est la motivation principale. C'est pourquoi nous nous attendons à ce que les investisseurs recherchent des propriétés relativement petites et proches de la mer, au vu de leur plus grand potentiel de revenu.

## 6.3 Mesure du pouvoir de négociation relatif sur les marchés immobiliers

Les investisseurs et les consommateurs sont en concurrence sur le marché de l'im mobilier. Ce faisant, leur pouvoir de négociation relatif varie en fonction du type de propriété et de son emplacement. Dans cette optique, certaines propriétés peuvent être plus attractives que d'autres à des fins d'investissement. Par exemple, on pourrait s'at tendre à ce que les investisseurs fassent preuve d'un pouvoir de négociation moindre que les vendeurs de résidences principales pour les propriétés situées près des côtes, où la rentabilité est généralement assez élevée. Une approche empirique du pouvoir de négociation relatif dans les transactions immobilières est présentée dans Harding et al. (2003b), ci-après dénommée HRS. Depuis la publication de cette étude, leur mo dèle a été utilisé par Ihlanfeldt et Mayock (2012); Steegmans et Hassink (2017); Ling et al. (2018), et Caudill et al. (2020).<fnref n="4" />

L'approche HRS modifie le modèle hédonique habituel pour inclure des effets de négociation pour les acheteurs et les vendeurs. Son cadre général est donné ci-dessous :

$$lnP = s_1C_{1i} + s_2C_{2i} + b^{sell}D^{sell} + b^{buy}D^{buy} + e_B \quad (6.1)$$

où P représente le prix de vente du bien, C₁ représente les caractéristiques ob servables du bien, C₂ correspond aux caractéristiques inobservables du bien, s₁ et s₂ constituent les prix hédoniques des caractéristiques du bien, et Dsell et Dbuy sont les ca ractéristiques des acheteurs et des vendeurs. Les effets marginaux de ces caractéristiques sur la négociation sont donnés par bsell et bbuy. Le modèle inclut également un terme d'erreur capturant les différences idiosyncratiques du pouvoir de négociation entre les acheteurs et les vendeurs, eB.

HRS part du principe que certaines caractéristiques des biens, à savoir C₂, sont connues des acteurs du marché mais inconnues de l'analyste, et que ces caractéristiques sont corrélées aux caractéristiques des acheteurs et des vendeurs. Ainsi, l'estimation de l'équation 6.1 ci-dessus sans informations sur C₂ conduit à un biais de variables omises dans l'estimation de bsell et bbuy. Pour remédier à ce biais de variables omises, HRS

<footnote n="4">4. Une légère extension du modèle HRS qui permet un pouvoir de négociation asymétrique est fournie par Colwell et Munneke (2006).</footnote>
suppose que la corrélation entre les caractéristiques des biens inconnues de l'analyste, $C_2$, est :

$$s_2C_2 = d^{\text{sell}}D^{\text{sell}} + d^{\text{buy}}D^{\text{buy}} + e_D \quad (6.2)$$

et la solution proposée au problème de biais de variable omise consiste à substituer 6.2 dans 6.1 pour obtenir,

$$\ln P = s_1C_1 + (b^{\text{sell}} + d^{\text{sell}})D^{\text{sell}} + (b^{\text{buy}} + d^{\text{buy}})D^{\text{buy}} + \epsilon \quad (6.3)$$

où tous les termes sont définis précédemment, à l'exception du terme d'erreur aléatoire, $\epsilon$, qui est maintenant $e_B + e_D$.

Les coefficients des caractéristiques de l'acheteur et du vendeur ne sont pas identifiés dans l'équation 6.3. HRS aborde ce problème en formulant deux hypothèses. La première est appelée pouvoir de négociation symétrique, qui impose $b^{\text{sell}} = -b^{\text{buy}}$. La deuxième hypothèse est appelée demande symétrique, ce qui implique que $d^{\text{sell}} = d^{\text{buy}}$. Avec ces contraintes, nous obtenons une équation qui peut être estimée par MCO,

$$\ln P = s_1C_1 + b(D^{\text{sell}} - D^{\text{buy}}) + d(D^{\text{sell}} + D^{\text{buy}}) + \epsilon \quad (6.4)$$

où $b$ fournit une mesure directe de l'effet des caractéristiques du vendeur et de l'acheteur sur le pouvoir de négociation.

Afin d'évaluer l'impact du statut de la propriété sur les prix de vente, nous suivons strictement l'approche de HRS. Les sommes et les différences du comportement acheteur-vendeur sont construites en conséquence.

Pour ce faire, les variables indiquant le type d'utilisation de la propriété sont utilisées pour construire de nouvelles variables de différence. Comme ces caractéristiques sont des variables binaires, ces différences ne peuvent prendre que les valeurs suivantes : -1, 0, ou 1. Par construction, une valeur de -1 indique que la caractéristique est présente chez l'acheteur mais pas chez le vendeur, tandis qu'une valeur de 1 indique que la caractéristique est présente chez le vendeur mais absente chez l'acheteur. Une valeur de 0 indique que la caractéristique est présente pour les deux ou absente pour les deux, ce qui signifie essentiellement que l'acheteur et le vendeur sont similaires.<fnref n="5" />

Ces combinaisons d'acheteurs et de vendeurs constituant le principal objet de la présente analyse, le Tableau 6.1 fournit des informations sur les fréquences de ces variables construites de somme et de différence. Comme on peut l'observer dans la deuxième colonne du tableau, la plupart des transactions ont lieu entre des acheteurs et des vendeurs du même type. Autrement dit, les deux participants achètent et vendent des résidences principales ou achètent et vendent des biens d'investissement. La fréquence à laquelle l'acheteur et le vendeur appartiennent au même groupe est de 66,88%. Lorsque l'acheteur, seul, apparaît comme un investisseur, le pourcentage des transactions chute

<footnote n="5">5. Une explication plus détaillée de la construction des variables de somme et de différence similaires est fournie dans le chapitre précédent (5).</footnote>
<table><caption>TABLE 6.1 – *Moyennes de l'échantillon pour les variables construites du modèle HRS*</caption><thead><tr><th>Combinaison<br>Acheteur-Vendeur</th><th>Fréquence dans<br>l'échantillon</th></tr></thead><tbody><tr><td><em>Diff - Inv</em></td><td></td></tr><tr><td>-1</td><td>85<br>(13.54%)</td></tr><tr><td>0</td><td>420<br>(66.88%)</td></tr><tr><td>1</td><td>123<br>(19.59%)</td></tr><tr><td><em>Somme - Inv</em></td><td></td></tr><tr><td>0</td><td>183<br>(29.14%)</td></tr><tr><td>1</td><td>208<br>(33.12%)</td></tr><tr><td>2</td><td>237<br>(37.74%)</td></tr></tbody></table>

à 13,54%. Si le vendeur est le seul à présenter cette caractéristique, le pourcentage est de 19,59%.

Les coefficients estimés attachés aux variables *Intermédiation*, *Hypothèque*, *Meublé*, *Viager*, *PleinePropriété*, *Pièces*, *SdB*, *Etage*, *Balcon*, *Jardin*, *Taille*, *Piscine* et *Vue-mer*, devraient être positifs.<fnref n="6" /> Celles liées à *Appartement* et aux variables de temps de trajet, à savoir *Plage*, *Médecin*, *Pharmacie*, *Ecole*, *Centre-ville* et *Ville-principale*, devraient être négatives, bien que l'on puisse s'attendre à ce que la proximité du bruit et de la foule fasse baisser le prix des biens. Selon Davidoff et Welke (2017), le coefficient *Viager* devrait être négatif dans la mesure où les ventes en viager réduisent généralement le gain net à la vente d'une maison.

## 6.4 Données et résultats de l'estimation

Notre analyse est basée sur une base de données originale (appelé PERVAL) identifiant toutes les transactions immobilières en Corse sur la période 2012-2017.<fnref n="7" /> Toutes les informations incluses dans la base de données sont compilées par la Chambre des

<footnote n="6">6. Au moyen d'une approche fondée sur des données de panel mensuelles, Jin et Rafferty (2018) constatent que les taux hypothécaires sont positivement associés à la croissance des prix des logements. Les mêmes conclusions sont fournies par Jauregui et al. (2017). Ils mesurent la décôte attendue des acheteurs pour les achats au comptant à l'aide d'une vaste base de données portant sur 9716 transactions immobilières dans le comté de Franklin, en Ohio.</footnote>

<footnote n="7">7. Source des données au lien suivant : https://www.perval.fr. Cette base de données est utilisée dans les travaux récents de Caudill et al. (2020).</footnote>
Notaires, y compris le prix de vente, la date de signature du contrat, certaines caractéristiques de l'acheteur et du vendeur, et toutes les caractéristiques du logement enregistrées publiquement. En outre, l'ensemble de données contient l'adresse exacte de chaque propriété, ce qui nous permet d'estimer les temps de trajet entre chacune d'elles et les diverses commodités du quartier, à savoir les services (par exemple, les médecins, les pharmacies et les écoles) et les aménités environnementales (par exemple, les plages et le centre-ville). Afin d'identifier le pouvoir de négociation relatif entre les acheteurs et les vendeurs, les nouvelles propriétés sont omises de l'analyse. Notre ensemble de données final comprend 628 ventes de propriétés.

Les statistiques descriptives de toutes les variables utilisées dans le modèle sont fournies dans la deuxième colonne du Tableau 6.2. Toutes les variables monétaires utilisées dans l'étude ont été déflatées à l'aide de l'indice annuel des prix français (prix en euros 2003). Comme l'indique le Tableau 6.2, le prix réel moyen des biens vendus au cours de la période étudiée est légèrement supérieur à 160 000 euros. Environ deux tiers de tous les contrats concernaient des appartements. Moins d'un quart des unités ont été achetées avec un prêt hypothécaire, et environ 40% des échanges ont fait appel à des agences d'intermédiation. Le nombre moyen de pièces par propriété se situe entre trois et quatre, avec une moyenne totale d'environ 80 mètres carrés. Il est à noter que la plupart des propriétés sont vendues à Bastia et Ajaccio, les deux principales villes de l'île, qui représentent ensemble plus de la moitié de tous les contrats (et de la population). En examinant les variables muettes temporelles, nous observons que le nombre de négociations a augmenté fortement au fil du temps, passant de 3,3% en 2012 à 28,9% en 2017.

Le Tableau 6.2 présente les résultats des estimations pour quatre spécifications du modèle de base. Les trois premières spécifications ne diffèrent que par l'inclusion ou l'exclusion des variables muettes d'année et de ville. Nous incluons les variables muettes d'année dans les spécifications I et II, et les variables muettes de ville dans les versions I et III. La quatrième spécification inclut le terme au carré de la distance en minutes de la propriété par rapport à la plage (Plage²) et de la taille de la maison afin de tenir compte de potentiels effets non-linéaire. Comme cette étude est focalisée sur le pouvoir de négociation relatif des acheteurs et des vendeurs, nous concentrons notre discussion sur les coefficients des variables construites dans le cadre du modèle HRS.

Les estimations des coefficients de Somme – Inv figurent à la troisième ligne du Tableau 6.2. Les coefficients sont statistiquement différents de zéro dans la spécification de référence (colonne I du Tableau 6.2), et les amplitudes sont très cohérentes entre les modèles. Par ordre d'apparition, les estimations sont de -0,054, -0,052, -0,040 et -0,026. Ces résultats indiquent un effet de demande négatif pour les investissements en logement. Par ailleurs, les résultats de l'estimation de Diff – Inv sont donnés à la quatrième ligne du Tableau 6.2. Les estimations dans chacune des quatre spécifications sont statistiquement différentes de zéro. Les quatre estimations sont une nouvelle fois relativement similaires. Les valeurs sont respectivement de -0,077, -0,073, -0,105 et -0,065. Ces résultats suggèrent que les investisseurs paient de 6,5 à 10,5% de plus, et vendent pour environ 6,5 à 10,5% de moins, que les autres. Ces estimations sont
<table><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th>Moyenne</th><th rowspan="2">I</th><th rowspan="2">II</th><th rowspan="2">III</th><th rowspan="2">IV</th></tr><tr><th>[S.D.]</th></tr></thead><tbody><tr><td>lnP</td><td>11.993<br>[0.759]</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Somme-Inv</td><td>1.085<br>[0.813]</td><td>-0.054***<br>(0.026)</td><td>-0.052***<br>(0.026)</td><td>-0.040<br>(0.027)</td><td>-0.026<br>(0.025)</td></tr><tr><td>Diff-Inv</td><td>0.060<br>[0.572]</td><td>-0.077***<br>(0.029)</td><td>-0.073**<br>(0.029)</td><td>-0.105***<br>(0.031)</td><td>-0.065**<br>(0.026)</td></tr><tr><td>Appartement</td><td>0.679<br>[0.466]</td><td>0.020<br>(0.083)</td><td>0.027<br>(0.075)</td><td>-0.032<br>(0.054)</td><td>-0.052<br>(0.079)</td></tr><tr><td>Intermédiation</td><td>0.399<br>[0.489]</td><td>0.054<br>(0.028)</td><td>0.046<br>(0.033)</td><td>0.058<br>(0.037)</td><td>0.048<br>(0.033)</td></tr><tr><td>Hypothèque</td><td>0.221<br>[0.415]</td><td>0.012<br>(0.041)</td><td>-0.000<br>(0.041)</td><td>0.025<br>(0.044)</td><td>0.040<br>(0.040)</td></tr><tr><td>Meublé</td><td>0.390<br>[0.488]</td><td>0.215***<br>(0.035)</td><td>0.214***<br>(0.035)</td><td>0.267***<br>(0.039)</td><td>0.224***<br>(0.033)</td></tr><tr><td>Viager</td><td>0.004<br>[0.069]</td><td>-0.365**<br>(0.154)</td><td>-0.364**<br>(0.153)</td><td>-0.283*<br>(0.162)</td><td>-0.486***<br>(0.160)</td></tr><tr><td>PleinePropriété</td><td>0.982<br>[0.131]</td><td>0.703***<br>(0.185)</td><td>0.705***<br>(0.183)</td><td>0.712***<br>(0.165)</td><td>0.715***<br>(0.164)</td></tr><tr><td>Pièces</td><td>3.332<br>[1.780]</td><td>0.141***<br>(0.027)</td><td>0.141***<br>(0.027)</td><td>0.128***<br>(0.029)</td><td>0.035<br>(0.026)</td></tr><tr><td>SdB</td><td>1.229<br>[0.642]</td><td>0.152***<br>(0.041)</td><td>0.157***<br>(0.041)</td><td>0.185***<br>(0.041)</td><td>0.082**<br>(0.039)</td></tr><tr><td>Etage</td><td>1.186<br>[1.652]</td><td>-0.019*<br>(0.011)</td><td>-0.018<br>(0.011)</td><td>-0.016<br>(0.013)</td><td>-0.018*<br>(0.010)</td></tr><tr><td>Balcon</td><td>0.662<br>[0.473]</td><td>0.191***<br>(0.040)</td><td>0.187***<br>(0.040)</td><td>0.200***<br>(0.043)</td><td>0.151***<br>(0.038)</td></tr><tr><td>Jardin</td><td>0.318<br>[0.466]</td><td>0.371***<br>(0.104)</td><td>0.380***<br>(0.096)</td><td>0.343***<br>(0.102)</td><td>0.245**<br>(0.101)</td></tr><tr><td>Taille</td><td>81.047<br>[67.700]</td><td>0.001<br>(0.001)</td><td>0.001<br>(0.001)</td><td>0.001<br>(0.001)</td><td>0.008***<br>(0.001)</td></tr><tr><td>Taille<sup>2</sup></td><td>11,144.86<br>[58,404.29]</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-0.6e-5***<br>(0.1e-5)</td></tr><tr><td>Piscine</td><td>0.001<br>[0.039]</td><td>0.266***<br>(0.074)</td><td>0.289***<br>(0.072)</td><td>0.170**<br>(0.078)</td><td>0.136*<br>(0.070)</td></tr><tr><td>Plage</td><td>48.056<br>[29.959]</td><td>0.001<br>(0.002)</td><td>0.001<br>(0.002)</td><td>0.001**<br>(0.7e-3)</td><td>-0.012*<br>(0.007)</td></tr><tr><td>Plage<sup>2</sup></td><td>3,205.57<br>[2,874.09]</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>0.000**<br>(0.000)</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th>Moyenne</th><th rowspan="2">I</th><th rowspan="2">II</th><th rowspan="2">III</th><th rowspan="2">IV</th></tr><tr><th>[S.D.]</th></tr></thead><tbody><tr><td>Médecin</td><td>4.429<br>[5.377]</td><td>-0.003<br>(0.008)</td><td>-0.002<br>(0.008)</td><td>-0.001<br>(0.006)</td><td>-0.004<br>(0.008)</td></tr><tr><td>Pharmacie</td><td>4.422<br>[5.695]</td><td>-0.003<br>(0.006)</td><td>-0.003<br>(0.007)</td><td>-0.009<br>(0.006)</td><td>-0.003<br>(0.006)</td></tr><tr><td>Ecole</td><td>3.927<br>[4.386]</td><td>0.018**<br>(0.007)</td><td>0.017**<br>(0.007)</td><td>0.021***<br>(0.004)</td><td>0.014**<br>(0.006)</td></tr><tr><td>Centre-ville</td><td>12.663<br>[12.887]</td><td>-0.016***<br>(0.003)</td><td>-0.015***<br>(0.003)</td><td>-0.012***<br>(0.002)</td><td>-0.013***<br>(0.003)</td></tr><tr><td>Ville-principale</td><td>15.531<br>[14.919]</td><td>-0.003***<br>(0.001)</td><td>-0.003***<br>(0.001)</td><td>-0.006***<br>(0.001)</td><td>-0.003**<br>(0.001)</td></tr><tr><td>Vue-mer</td><td>9.876<br>[10.987]</td><td>0.009***<br>(0.002)</td><td>0.009***<br>(0.002)</td><td>0.005**<br>(0.002)</td><td>0.009***<br>(0.002)</td></tr><tr><td>Ajaccio</td><td>0.277<br>[0.447]</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Bastia</td><td>0.289<br>[0.454]</td><td>-0.382***<br>(0.089)</td><td>-0.384***<br>(0.093)</td><td>-</td><td>-0.200*<br>(0.108)</td></tr><tr><td>Calvi</td><td>0.146<br>[0.353]</td><td>-0.020<br>(0.215)</td><td>-0.047<br>(0.219)</td><td>-</td><td>-0.076<br>(0.207)</td></tr><tr><td>Corte</td><td>0.020<br>[0.142]</td><td>-0.587***<br>(0.163)</td><td>-0.627***<br>(0.164)</td><td>-</td><td>-0.419***<br>(0.158)</td></tr><tr><td>Ghisonaccia</td><td>0.035<br>[0.184]</td><td>0.095<br>(0.177)</td><td>0.104<br>(0.179)</td><td>-</td><td>0.222<br>(0.176)</td></tr><tr><td>Ile-Rousse</td><td>0.084<br>[0.278]</td><td>-0.105<br>(0.214)</td><td>-0.141<br>(0.218)</td><td>-</td><td>-0.047<br>(0.202)</td></tr><tr><td>Porto-Vecchio</td><td>0.119<br>[0.324]</td><td>-0.022<br>(0.210)</td><td>-0.056<br>(0.212)</td><td>-</td><td>-0.035<br>(0.202)</td></tr><tr><td>Propriano</td><td>0.027<br>[0.162]</td><td>-0.405*<br>(0.246)</td><td>-0.419*<br>(0.251)</td><td>-</td><td>-0.403*<br>(0.239)</td></tr><tr><td>2012</td><td>0.033<br>[0.179]</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>2013</td><td>0.081<br>[0.273]</td><td>0.097<br>(0.151)</td><td>-</td><td>0.048<br>(0.152)</td><td>0.101<br>(0.136)</td></tr><tr><td>2014</td><td>0.238<br>[0.426]</td><td>0.063<br>(0.140)</td><td>-</td><td>-0.079<br>(0.140)</td><td>0.068<br>(0.124)</td></tr><tr><td>2015</td><td>0.157<br>[0.364]</td><td>0.029<br>(0.137)</td><td>-</td><td>-0.077<br>(0.138)</td><td>0.092<br>(0.124)</td></tr><tr><td>2016</td><td>0.199<br>[0.399]</td><td>-0.043<br>(0.137)</td><td>-</td><td>-0.158<br>(0.140)</td><td>-0.007<br>(0.124)</td></tr><tr><td>2017</td><td>0.289<br>[0.454]</td><td>0.067<br>(0.135)</td><td>-</td><td>-0.064<br>(0.135)</td><td>0.096<br>(0.121)</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th>I</th><th>II</th><th>III</th><th>IV</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>10.369***<br>(0.395)</td><td>10.427***<br>(0.357)</td><td>10.388***<br>(0.244)</td><td>10.548***<br>(0.360)</td></tr><tr><td>F-statistique</td><td>39.89***</td><td>46.42***</td><td>41.07***</td><td>44.99***</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.695</td><td>0.692</td><td>0.648</td><td>0.732</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup> ajusté</td><td>0.678</td><td>0.677</td><td>0.633</td><td>0.716</td></tr></tbody></table>

Notes : Les erreurs standard robustes sont entre parenthèses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.

<caption>TABLE 6.2 – Statistiques de l'échantillon et résultats du modèle hédonique</caption>

conformes à nos attentes. En d'autres termes, en raison du tourisme balnéaire de l'île, les biens d'investissement intéressants sont limités et surtout concentrés près des côtes. Les investisseurs sont donc en concurrence pour un nombre limité de biens, ce qui augmente leur prix. En outre, les acheteurs-investisseurs sont davantage disposés à payer que les propriétaires résidents, car ils anticipent leurs futurs revenus locatifs. Il est également probable que les propriétaires résidents préfèrent ne pas vivre à proximité des hauts lieux touristiques, qui sont pour la plupart proches des plages, en raison du bruit et d'autres externalités négatives. Toutes ces caractéristiques sont positives pour les investisseurs car elles augmentent la valeur des propriétés. Cependant, les investisseurs obtiennent moins lorsqu'ils vendent leurs propriétés. Nous justifions leur forte disposition à accepter de deux manières. Premièrement, un investisseur décide de vendre sa propriété en raison de son faible revenu ou parce qu'il a besoin de ressources pour un nouvel investissement ou pour d'autres raisons personnelles. Ainsi, l'investisseur peut préférer liquider son investissement le plus rapidement possible. Il sera donc plus disposé à accepter une réduction du prix de vente. Une autre raison est liée à l'état de la propriété. Étant donné qu'un propriétaire résident utilise directement son bien, il est beaucoup plus intéressé à le garder en bon état qu'un investisseur qui peut limiter l'entretien de l'appartement afin d'augmenter ses bénéfices. Ceci est encore plus vrai lorsque l'investisseur s'apprête à vendre le bien. Cette différence de comportement pourrait entraîner des variations de l'état de l'appartement au moment de la vente, réduisant ainsi le pouvoir de négociation de l'investisseur vendeur. Malheureusement, nous ne pouvons pas observer cette caractéristique importante des transactions de notre échantillon.

Nos résultats sont cohérents avec les recherches empiriques antérieures dans le domaine qui montrent que, dans certaines situations, les investisseurs ont moins de pouvoir de négociation que les propriétaires occupants. Plusieurs études démontrent que les maisons en location coûtent moins cher que les maisons comparables occupées par le propriétaire. Ce phénomène est confirmé lorsque les locataires sont présents (Harding et al., 2000; Iwata et Yamaga, 2008), mais aussi lorsque les locations sont vacantes (Harding et al., 2003b; Harding et al., 2003a).

L'analyse précédente mesure le pouvoir de négociation relatif moyen des investisseurs
par rapport aux propriétaires résidents. Toutefois, on peut s'attendre à ce que ce pouvoir
de négociation change en fonction de certaines caractéristiques importantes du bien. Par
exemple, les investisseurs peuvent être plus intéressés par les maisons de petite taille
et proches de la mer en raison de leur plus grande rentabilité. Ainsi, *ceteris paribus*,
les acheteurs investisseurs sont prêts à payer plus cher pour ces propriétés. Pourquoi
recherchent-ils ces types de propriétés ? L'importance de la distance à la mer est assez
évidente en raison du type d'industrie touristique en Corse, principalement orientée vers
le tourisme balnéaire. La taille est liée à la diversification des investissements. Pour un
même prix, les acheteurs préfèrent avoir deux petits appartements plutôt qu'un grand.
De cette façon, ils sont en mesure, dans une sorte d'approche de portefeuille, de réduire
le risque de ne pas louer leurs biens. Cela augmente l'intérêt des acheteurs pour les
appartements de petite taille et, par conséquent, leur disposition à payer est plus élevée
pour ces unités. Dans l'analyse suivante, nous testons ces hypothèses.

Pour ce faire, nous interagissons la taille, le nombre de chambres et la distance de
la plage avec les deux variables d'intérêt, Somme - Inv et Diff - Inv. Le Tableau
6.3 présente les principaux résultats. Comme prévu, la taille de la propriété et le
nombre de chambres augmentent le pouvoir de négociation relatif des investisseurs.
Plus précisément, nous constatons que leur pouvoir de négociation relatif est égal à
-0,243+0,002*Taille, ce qui signifie qu'il augmente de 0,2 point de pourcentage lorsque
la taille augmente d'un mètre carré. À l'achat, les investisseurs sont prêts à payer plus
cher pour des propriétés de petite taille que les propriétaires de résidences principales,
en raison de la rentabilité future et de la facilité de location. Lorsqu'ils vendent, les
investisseurs obtiennent moins en négociant avec les propriétaires résidentiels, car ces
derniers sont moins intéressés par les petites propriétés. La relation est exactement
inverse lorsque l'on considère des propriétés plus grandes, le point d'inflexion se situant
alors autour de 120 mètres carrés. Dans ce cas, les investisseurs sont moins disposés à
payer car la rentabilité de l'investissement est inférieure à celle des petites propriétés.
Il est beaucoup plus facile de louer de petites unités que de grandes. Lors de la vente,
un investisseur est en mesure d'obtenir davantage en traitant avec un propriétaire
résidentiel qu'avec un autre investisseur. Des résultats similaires s'appliquent au nombre
de pièces.

Par ailleurs, la localisation joue un rôle dans l'explication du pouvoir de négociation
relatif. Comme le montre la colonne IV du Tableau 6.3, les termes d'interaction avec la
variable de différence sont positifs et fortement significatifs. Cela signifie que le pouvoir
de négociation relatif passe des propriétaires de résidences principales aux investisseurs
à mesure que la distance de la mer augmente. Là encore, en raison de la plus grande
rentabilité de l'investissement, tant en termes de revenus que de loisirs, les investisseurs
paient, en moyenne, plus que les acheteurs de résidences principales lorsque la propriété
est proche de la mer. Lorsqu'elle est plus éloignée de la côte, les investisseurs sont moins
disposés à payer que ces derniers. Pour la même raison, un investisseur obtient moins
lorsqu'il vend un bien à un acheteur de résidence principale qu'à un autre investisseur
lorsque le bien est situé près de la plage. La différence tourne en faveur de l'investisseur-
vendeur lorsque le bien est suffisamment éloigné du littoral.
<table><caption>TABLE 6.3 – Résultats du modèle hédonique avec termes d'interaction</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>I</th><th>II</th><th>III</th><th>IV</th></tr></thead><tbody><tr><td>Somme-Inv</td><td>-0.325***<br>(0.043)</td><td>-0.261***<br>(0.048)</td><td>0.015<br>(0.051)</td><td>-0.133*<br>(0.072)</td></tr><tr><td>Diff-Inv</td><td>-0.243***<br>(0.066)</td><td>-0.220**<br>(0.013)</td><td>-0.149***<br>(0.050)</td><td>-0.262***<br>(0.066)</td></tr><tr><td>Taille</td><td>0.001**<br>(0.6e-3)</td><td>0.001**<br>(0.6e-3)</td><td>0.001<br>(0.001)</td><td>0.001<br>(0.001)</td></tr><tr><td>Somme-Inv × Taille</td><td>0.003***<br>(0.5e-3)</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Diff-Inv × Taille</td><td>0.002***<br>(0.7e-3)</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Pièces</td><td>0.078***<br>(0.019)</td><td>0.071**<br>(0.028)</td><td>0.140***<br>(0.027)</td><td>0.139***<br>(0.027)</td></tr><tr><td>Somme-Inv × Pièces</td><td>-</td><td>0.060***<br>(0.013)</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Diff-Inv × Pièces</td><td>-</td><td>0.040*<br>(0.028)</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Plage</td><td>0.002<br>(0.002)</td><td>0.001<br>(0.002)</td><td>0.003<br>(0.003)</td><td>-0.003<br>(0.007)</td></tr><tr><td>Somme-Inv × Plage</td><td>-</td><td>-</td><td>-0.001<br>(0.001)</td><td>-0.010***<br>(0.003)</td></tr><tr><td>Diff-Inv × Plage</td><td>-</td><td>-</td><td>0.001*<br>(0.8e-3)</td><td>0.009**<br>(0.004)</td></tr><tr><td>Somme-Inv × Plage<sup>2</sup></td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>0.9e-4**<br>(0.4e-4)</td></tr><tr><td>Diff-Inv × Plage<sup>2</sup></td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>0.8e-4**<br>(0.4e-4)</td></tr><tr><td>Ville</td><td>OUI</td><td>OUI</td><td>OUI</td><td>OUI</td></tr><tr><td>Année</td><td>OUI</td><td>OUI</td><td>OUI</td><td>OUI</td></tr><tr><td>F-statistique</td><td>45.36***</td><td>40.23***</td><td>38.05***</td><td>36.71***</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.734</td><td>0.710</td><td>0.698</td><td>0.708</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup> ajusté</td><td>0.718</td><td>0.692</td><td>0.680</td><td>0.689</td></tr></tbody></table>

Notes : Les autres contrôles inclus dans les modèles ci-dessus sont Appartement, Intermédiation, Hypothèque, Meublé, Viager, PleinePropriété, SdB, Etage, Balcon, Jardin, Piscine, Médecin, Pharmacie, Ecole, Centre-ville, Ville-principale et Vue-Mer. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.

Notre analyse a des implications politiques importantes. Nos résultats confirment que, dans certains cas, les investisseurs immobiliers ont moins de pouvoir de négociation et paient des prix plus élevés que les acheteurs de résidences principales, notamment
lorsque la propriété est éloignée de la côte. D'autre part, les investisseurs paient, en moyenne, davantage pour les propriétés situées près de la côte, ce qui fait grimper les prix pour les résidents. Les décideurs politiques pourraient réduire ce phénomène en imposant des taxes plus élevées sur la valeur foncière des investissements immobiliers, notamment dans les zones urbaines côtières où le conflit entre les résidents et les investisseurs est plus important.

Enfin, une limite majeure de cette étude est l'impossibilité de distinguer les résidences secondaires des immeubles d'investissement locatif. Pouvoir distinguer ces deux types d'achats permettrait un ciblage plus efficace des politiques publiques. En effet, avec cette information, les taxes sur la valeur foncière pourraient être différenciées en fonction de l'utilisation finale de l'achat afin de réduire la pression du marché sur les propriétaires résidentiels.

## 6.5 Conclusion

Cette étude utilise une base de données originale et riche sur toutes les transactions immobilières en Corse de 2006 à 2016 ainsi que l'approche de modélisation de Harding et al. (2003b) afin d'explorer les différentiels de pouvoir de négociation entre les négociants de résidences principales et les investisseurs. L'utilisation des transactions corses fournit une étude de cas intéressante en raison de son attractivité pour les touristes, générant ainsi une concurrence pour les propriétés immobilières entre les résidents permanents et les investisseurs immobiliers. Nos résultats indiquent que les investisseurs ont un pouvoir de négociation très inférieur à ceux qui cherchent à acheter ou à vendre des résidences principales. Ce résultat s'explique par la rentabilité relativement élevée des investissements immobiliers en Corse. De plus, les acteurs du marché immobilier qui sont soit de purs investisseurs, soit des acheteurs de résidences secondaires, sont beaucoup plus contraints géographiquement ou temporellement que ceux qui sont impliqués dans l'achat ou la vente de résidences principales, ce qui réduit leur pouvoir de négociation relatif. D'autre part, nos résultats suggèrent que les investisseurs gagnent en pouvoir de négociation lorsque la taille de la propriété augmente, et/ou lorsque la distance par rapport à la mer augmente. Cela tient au fait que les investisseurs préfèrent les propriétés plus petites et plus proches de la côte que les vendeurs de résidences principales.
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# Chapitre 7

## Hétérogénéité de l'impact du développement d'Airbnb sur le marché immobilier en Corse

Daniel Brunstein, Georges Casamatta
et Sauveur Giannoni

### 7.1 Introduction

Au cours des années 2000, stimulée par la révolution technologique de l'internet, émerge l'économie collaborative. La première grande compagnie de l'économie collaborative est la société de courtage eBay créée en 1995. Puis en 2004, apparaissent Blablacar dans le secteur du transport et Couchsurfing qui fournit de l'hébergement gratuit entre particuliers. Aujourd'hui, les sociétés les plus célèbres sont certainement Uber (créée en 2009) ou Airbnb (en 2008), notamment en raison des polémiques ou des conflits sociaux dans lesquels elles ont été impliquées. Le modèle économique de cette économie est fondé sur une plateforme web qui met des particuliers en contact pour fournir des services. La plateforme web assure le lien entre fournisseurs et clients sur une échelle sans précédent. Du côté des consommateurs, la plateforme offre des prix plus bas que les fournisseurs traditionnels car les investissements sont souvent déjà réalisés mais aussi du fait de la concurrence entre les fournisseurs de la plateforme. Du coté des fournisseurs, elle leur permet de rentabiliser des biens ou des compétences assurant un complément de revenu.

Le business model d'Airbnb est proche de celui des B&B. Il offre les avantages d'une communauté unique d'utilisateurs - où se retrouvent les hébergeurs (les hôtes) et les

DOI : https://doi.org/10.58110/estate-gc92
hébergés (les invités) - et l'accès à une offre globale fourni par la plateforme (Zervas et al., 2017). Les travaux empiriques sur les motivations des voyageurs pour rejoindre la communauté Airbnb peuvent se décliner suivant 3 thèmes : des prix plus bas que l'industrie traditionnelle, des aménités propres aux logements ainsi que la possibilité d'interactions sociales entre visiteurs et habitants (Guttentag, 2015; Paulauskaite et al., 2017; Sthapit et Jiménez-Barreto, 2018). Les hôtes Airbnb, tout comme les voya-geurs, sont motivés par les gains financiers ainsi que par les interactions sociales avec leurs clients (Karlsson et Dolnicar, 2016; Visser et al., 2017). Les coûts de la plate-forme sont payés en partie par les hôtes pour 3% et surtout par les voyageurs entre 6 et 12% (Oskam et Boswijk, 2016). Ainsi, la plateforme offre des prix bien plus bas que les hébergements traditionnels car : les coûts fixes (loyer/prêt, énergie, internet) sont déjà payés par les hôtes, le coût de travail est minimal, les gains sont un complément de revenu qui est rarement taxé.

Le développement global et fulgurant d'Airbnb s'est accompagné d'une forte opposi-
tion de la part des professionnels de l'hébergement touristique traditionnel, d'élus locaux
mais aussi d'habitants des quartiers touristiques. La compagnie est accusée pêle-mêle
de concurrence déloyale par le secteur de l'hôtellerie, d'échapper aux taxations locales
des collectivités, d'assécher le marché locatif de long terme (Guttentag, 2015), d'aug-
menter les prix du foncier en accélérant la gentrification des centres-villes, mais aussi
d'accroitre les nuisances pour les habitants entrainant des manifestations d'habitants
comme à Berlin (Füller et Michel, 2014) ou à Barcelone (Gant, 2016).

7.1.1 La littérature académique sur Airbnb et le marché immo-
bilier

Malgré une inflation de la littérature académique consacrée aux effets de l'expansion d'Airbnb, seule une poignée de travaux met en œuvre des méthodes économétriques permettant une évaluation quantitative de l'effet d'Airbnb sur les prix de l'immobilier.

L'ensemble de ces travaux mettent en évidence un effet positif sur les prix des loge-
ments et des loyers. Ainsi Horn et Merante (2017), en comparant les densités d'annonces
Airbnb des unités de recensement de la ville de Boston, ont montré un effet positif sur
les loyers demandés. Ces auteurs montrent que pour un accroissement d'un écart type de
la densité d'annonces Airbnb, les loyers augmentent de 0,4 %. Plus récemment, Garcia-
López et al. (2019) ont mené une analyse spatio-temporelle mesurant l'effet moyen d'une
augmentation de 1 % du nombre d'annonces à Barcelone sur les loyers (+2 %) et sur
les prix de vente affichés des biens immobiliers (+5.3 %). Ces effets sont accentués dans
les quartiers à forte densité de logements loués sur la plateforme où la hausse des prix
a pu atteindre 7 % pour les loyers et 19 % pour les ventes.

A l'échelle des 106 municipalités du Portugal, Franco et Santos (2021) révèlent qu'une augmentation de 1 % de la part d'annonces Airbnb par rapport au nombre total de logements induit un renchérissement de 3,7 % du prix des logements. L'étude de l'hétérogénéité spatiale de l'impact d'Airbnb dans les villes de Porto et de Lisbonne montre que l'effet est très fort dans les centres historiques et les zones très touristiques.
Comparés aux zones peu touristiques, l'effet sur le prix des maisons dans les communes très attractives atteint 24,3 % en 2015 et 32,3 % début 2016 par rapport au prix d'avant l'expansion d'Airbnb (2014).

Barron et al. (2020) ont réalisé, à l'échelle des Etats-Unis, une étude sur l'effet de l'implantation d'Airbnb sur le prix des maisons et sur les loyers de 2012 à 2016. Elle met en évidence une augmentation des loyers et du prix des logements qui représente environ un cinquième de la croissance réelle des loyers et environ un septième de la croissance réelle des prix. D'autre part, si l'offre totale de logements n'est pas affectée par l'arrivée d'Airbnb, les inscriptions sur Airbnb augmentent l'offre de logements locatifs à court terme et diminuent l'offre de logements locatifs à long terme. Les auteurs décrivent deux mécanismes jouant positivement sur les loyers et les prix. Le premier mécanisme concerne la réaffectation de logements du marché de la location de long terme vers la location de court terme. L'accroissement de la location de court séjour augmente les tarifs de location en incitant certains propriétaires à passer du marché des locations à long terme au marché des locations à court terme. Cela diminue le stock de logements en location de long terme poussant les loyers à l'augmentation. L'augmentation des loyers est ensuite capitalisée dans les prix des maisons. Le second mécanisme est un effet direct de l'accroissement de la location de court séjour sur le prix des maisons. En effet, la possibilité de pratiquer de la location saisonnière augmente directement les prix des maisons en permettant au propriétaire de générer des revenus supplémentaires. Cela accroît la valeur de la propriété par rapport à la location et augmente donc directement le ratio prix/loyer. Il est important de garder en mémoire que ces effets, sur un marché donné, sont fortement modulés par la part des propriétaires occupants. En effet, les propriétaires n'occupant pas leur logement sont beaucoup plus susceptibles de réallouer leur logement de la location de long terme vers la location saisonnière, augmentant ainsi l'impact sur le marché immobilier lorsqu'ils sont plus nombreux.

L'impact modérateur du nombre de propriétaires occupants est aussi souligné par Franco et Santos (2021). En effet, l'importance du parc de résidences secondaires est susceptible de limiter l'impact sur les prix puisque ces logements ne font pas l'objet de location de long terme et donc ne sont affectés que par le mécanisme d'accroissement direct de valeur. Benítez-Aurioles et Tussyadiah (2021) ont confirmé les résultats de Barron et al. (2020) dans leur travail sur Londres. Le poids d'Airbnb à Londres surenchérit le prix des maisons et dans une moindre mesure les loyers. Les propriétaires se tournent vers la location saisonnière, contractant ainsi l'offre de logement de long terme (réaffectation). En outre, la densité d'annonces Airbnb dans un quartier est un signal de la rentabilité potentielle du logement accroissant ainsi sa valeur.

### 7.1.2 Le secteur touristique en Corse

Dans ce travail, nous analysons les effets de l'expansion d'Airbnb sur le prix des logements en Corse. La Corse offre un cadre d'étude intéressant pour plusieurs raisons. D'une part, c'est la région de France où le tourisme représente la part la plus importante de son activité économique. D'autre part, il n'existe pas de régulation particulière
sur le marché insulaire limitant l'activité susceptible d'introduire un biais sur les prix immobiliers. A la différence des travaux de la littérature, le marché immobilier corse est représentatif des destinations touristiques orientées vers le tourisme nature disposant d'un important parc de résidences secondaires.

La Corse est la région métropolitaine la plus spécialisée dans l'industrie touristique. Ainsi, en 2017, la consommation touristique en Corse représente 39 % du PIB de l'île, soit une part cinq fois plus importante que la moyenne des autres régions métropolitaines françaises (INSEE, 2021). La fréquentation touristique atteint 2,6M de touristes générant 30M de nuitées. L'INSEE a estimé qu'en 2017, l'île a accueilli 418 800 visiteurs simultanés au plus fort de la saison. Entre 2011 et 2017, les revenus du tourisme en Corse sont en forte augmentation. Ainsi, la consommation touristique régionale s'accroît de 30 % en euros courants, trois fois plus qu'en moyenne nationale. Les deux tiers de cette croissance sont liés à l'augmentation de la dépense touristique.

Du point de vue de l'offre d'hébergement touristique, le secteur de l'hébergement traditionnel (hôtels, camps de vacances et hôtellerie de plein-air) représente 144 000 lits potentiels (Tab. 7.1). Compte tenu du pic de fréquentation, la Corse apparaît structurellement sous-équipée en hébergement marchand. En fait, ce sous-équipement reste relatif car l'île dispose d'un parc massif de résidences secondaires avec 90 160 unités, qui pèse 28,8 % du total des logements (INSEE, 2020). Le poids des nuitées en résidences secondaires est une particularité du tourisme insulaire. L'INSEE (2021) estime ainsi que la valorisation du service d'hébergement offert par les résidences secondaires représente 20 % de la consommation touristique contre 12 % au niveau national. Comme pour d'autres destinations de la côte méditerranéenne spécialisées dans le tourisme, ce stock massif de résidences secondaires souvent inoccupées permet à la location saisonnière de se développer (Moreno-Izquierdo et al., 2019). S'appuyant sur un site web facile d'emploi, sur la promesse de revenus et sur une popularité grandissante, Airbnb a attiré des millions de propriétaires amateurs gonflant l'offre d'hébergements. Les plateformes de location saisonnière ont aussi attiré les acteurs traditionnels de l'hébergement (agences immobilières, conciergeries, résidences de tourismes, chambres d'hôtes), leur permettant d'élargir leur portefeuille de canaux de distribution tout en accédant à une clientèle globale (Giannoni et al., 2021). Ainsi en Corse en 2017, 27 % des hôtes commercialisant plus de 3 annonces peuvent être rattachées à une entreprise déclarée au Registre du Commerce et des Sociétés (Casamatta et al., 2022).

<table><caption>TABLE 7.1 – Capacité d'hébergement en Corse (2017)</caption><thead><tr><td>Août 2017</td><td>Nombre d'établissements</td><td>Nombre de place-lits <sup>1</sup></td><td>Place-lits (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Campings</td><td>186</td><td>75 200</td><td>51</td></tr><tr><td>AHCT</td><td>208</td><td>43200</td><td>29</td></tr><tr><td>Hôtels</td><td>431</td><td>24600</td><td>17</td></tr><tr><td>B&B labéllisés</td><td>1472</td><td>5 400</td><td>4</td></tr><tr><td>Total</td><td>2 297</td><td>148400</td><td>100</td></tr><tr><td>Résidences secondaires</td><td>72300</td><td>361500 <sup>2</sup></td><td></td></tr></tbody></table>
### 7.1.3 Le marché de la location saisonnière en Corse

L'étude de l'évolution de l'offre de location saisonnière en Corse est difficile à me-ner d'une part du fait de l'absence d'information couvrant l'ensemble des acteurs et l'ensemble des plateformes au cours du temps. D'autre part, un autre problème est que l'on ne peut estimer l'offre en additionnant les annonces des différentes plateformes car nombre d'entre elles sont présentes simultanément sur plusieurs plateformes. En effet, nous estimons qu'en 2017 près d'un hôte Airbnb sur deux diffuse leur bien sur plusieurs plateformes simultanément (Giannoni et al., 2021). On peut toutefois donner quelques éléments de connaissance (Tab. 7.2).

<table><caption>TABLE 7.2 – Offre des deux principales plateformes de location saisonnière opérant en Corse. Les valeurs sont indicatives, les méthodes de détermination des doublons sont différentes (Univ. Corse reconnaissance d'image (2017) ; Airdna par IA (2019 et 2020))</caption><thead><tr><th></th><th>2014</th><th>2017</th><th>2019</th><th>2020</th></tr></thead><tbody><tr><td>Airbnb</td><td>2016</td><td>12201</td><td>18478</td><td>19382</td></tr><tr><td>Homelidays/HomeAway</td><td>10684</td><td>10230</td><td>11629</td><td>11018</td></tr><tr><td>Doublons</td><td>NA</td><td>2372</td><td>2545,[1919]</td><td>[2018]</td></tr><tr><td>Total</td><td></td><td>20059</td><td>28188</td><td>28382</td></tr><tr><td>Gîtes de France</td><td>1452</td><td>1472</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

La toute première évaluation de l'offre (MSC, 2015) donne une photographie du marché en 2014. La plateforme leader était alors Homelidays<fnref n="3" /> avec 9000 annonces, l'offre Airbnb ne comptait alors que 2016 annonces et Gites de France 1452. Toutefois, la location saisonnière était déjà une activité importante puisque le cumul des annonces des vingt plateformes locatives les plus importantes atteignait déjà le volume significatif de 26 594 annonces. En 2017, Airbnb (12 201 annonces) a ravi la place de leader à HomeAway (10,230 annonces). Enfin en 2019, Airbnb continue sa croissance avec 18 478 annonces contre 11 629 pour HomeAway.

Ainsi, HomeAway continue de croître de 7 % annuel alors qu'Airbnb engrange la plus grande part de la croissance de l'offre (+26 % par an). Gites de France reste stable sur la période autour de 1500 annonces.

Les premières annonces Airbnb apparaissent en 2009, mais son décollage date de 2013. A partir de 2015, l'offre Airbnb croît régulièrement d'environ 25 % annuellement (Figure 7.1).

<footnote n="1">1. Nombre de places-lits journaliers (https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Bed.places/fr).</footnote>

<footnote n="2">2. Estimation fondée sur une capacité de 5 personnes par résidence.</footnote>

<footnote n="3">3. En 2014, Homelidays est un des 50 sites webs propriétés du groupe HomeAway. Dans les années couvrant la période d'étude, les annonces des différentes sites webs sont aussi commercialisées sur le site HomeAway.</footnote>
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>FIGURE 7.1 – Evolution du nombre d'annonces Airbnb en Corse (données Airdna)</figcaption></figure>
La figure 7.2.a montre qu'Airbnb est présent sur l'ensemble de l'île. Toutefois, en ob-
servant la distribution de l'offre Airbnb à l'échelle des Ilots Regroupés pour Information
Statistique (IRIS) <fnref n="4" />, Airbnb est plus implanté dans les IRIS urbains des zones touris-
tiques du littoral (fig. 7.2.b). A l'inverse, dans les zones montagneuses de l'intérieur,
l'offre Airbnb reste modeste (fig. 7.2.d). Structurellement, la répartition géographique
suit celle du bâti puisque le nombre d'annonces est largement déterminé par le stock de
logements. La pression d'Airbnb sur le logement, définie par le rapport entre le nombre
d'annonces sur le nombre de total de logements (fig. 7.2.c), montre l'opposition entre
IRIS littoraux à forte pression et IRIS de l'intérieur où elle est plus faible. La pression
est maximale dans les stations balnéaires de petite taille (Calvi, Ile Rousse, Propriano,
Saint-Florent). Dans l'intérieur, la pression est généralement moins forte avec quelques
exceptions. Le poids d'Airbnb est le plus faible dans les centres villes de Bastia et
d'Ajaccio. Enfin, la région de Corte, où se situe l'Université de Corse, représente une
exception notable. Elle présente la particularité d'avoir un double marché complémen-
taire dans l'année avec un marché locatif pour les étudiants durant l'année universitaire
et un marché de location touristique de juin à septembre.

7.1.4 Le parc immobilier en Corse

Le marché immobilier insulaire est porté par une croissance économique supérieure
à la moyenne nationale et par son dynamisme démographique (1 % annuel). Ces dy-
namiques entraînent une forte demande de logements alors que les habitants de l'île
font face à une pénurie de logements elle-même accentuée par les phénomènes de déco-
habitation et de mobilité résidentielle vers les agglomérations. Parallèlement, l'activité
touristique, également en croissance, entretient et génère un marché de résidences secon-
daires dynamique. Ainsi en 2017, les résidences secondaires représentent presque 28,8 %
du parc des logements (INSEE, 2020). Toutefois, le marché des résidences secondaires
et celui des résidences principales constituent deux marchés relativement distincts. Le
premier est composé des biens « de famille » que possèdent les résidents (37 % des
résidences secondaires) ou de la diaspora, souvent situés dans les villages d'une part.
D'autre part, dans les communes touristiques du littoral, le parc de résidences secon-
daires est composé de maisons et de villas. Ling et al. (2022) montrent que le caractère
littoral ou montagneux accroît la probabilité d'une commune de compter une part plus
importante de résidences secondaires. A l'inverse, la part des résidences secondaires est
inférieure dans les deux principales zones urbaines de l'île.

Sous l'effet d'une forte demande de logements, la construction est en forte croissance
aussi bien pour les résidences principales que pour les résidences secondaires. Ainsi
le nombre de logements en Corse croît à un rythme soutenu d'environ 2% par an.
La construction concerne plutôt des résidences principales dans les aires urbaines et
des résidences secondaires dans les communes littorales touristiques ou de l'intérieur

<footnote n="4">4. L'IRIS (Ilots Regroupés pour Information Statistique), définit par l'INSEE, est l'unité spatiale la plus fine de diffusion des données infra-communales existant sur le territoire français. (https://www.insee.fr/fr/metadonnees/definition/c1523).</footnote>
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**FIGURE 7.2** – Répartition (a) des annonces Airbnb (Airdna), (b) des ventes immobilières des maisons et appartements (DV3F), (c) de la pression des annonces Airbnb sur le nombre de total de logements, des zones bâties (d)</figcaption></figure>
(INSEE, 2018).

Ce tableau du contexte insulaire reste descriptif et ne permet pas une analyse des effets individuels des facteurs qui sont susceptibles d'expliquer l'impact d'Airbnb sur le marché immobilier. De nombreux autres facteurs entrent en jeu, que ce soient des facteurs socio-économiques (âge de la population, niveau d'emploi...), structurels (diversité du parc de logement) ou géographiques : être en ville, sur le littoral ou dans l'intérieur, pour n'en citer que quelques-uns. Afin de prendre en compte, sans a priori, le plus large éventail de données disponibles, nous avons mobilisé les techniques récentes d'analyse de données produites par la recherche économétrique et le big data.

## 7.2 Méthode et données

Trouver une relation causale entre les évolutions de l'offre Airbnb et les prix de l'immobilier nécessite de mettre en œuvre des méthodes économétriques appropriées assurant le contrôle de phénomènes indépendants comme la croissance de la population, son vieillissement, etc., garantissant que l'effet mesuré ne vient pas d'un processus externe parasite. Pour mettre en œuvre ce type de méthode, nous devons disposer de séries temporelles caractérisant le développement d'Airbnb, l'évolution des prix mais aussi d'un ensemble de variables de contrôle pour garantir la causalité.

### 7.2.1 Les données

Les données considérées dans ce travail décrivent les ventes immobilières, l'offre Airbnb, et un ensemble de données socio-démographiques. Afin de prendre en compte la diversité locale du marché immobilier, l'analyse est conduite à l'échelle des IRIS et des sections cadastrales. En général, l'IRIS équivaut à la commune si le nombre d'habitants est inférieur à 5000. Au-delà, les IRIS sont issus du découpage de la commune en unités plus petites. Sur le territoire corse, tous les IRIS correspondent au découpage communal excepté pour les agglomérations d'Ajaccio (découpée en 22 IRIS), de Bastia (découpée en 14 IRIS), de Porto-Vecchio (4 IRIS), de Calvi et Corte (2 IRIS chacune). La période étudiée s'étend de 2014 à 2018 et est traitée au pas de temps mensuel.

#### Les transactions immobilières et la description des biens

Les transactions immobilières et la description du foncier et des locaux sont enregistrées dans la base de données DV3F<fnref n="5" />, fournie par le CEREMA (Centre d'études et d'expertise sur les risques, l'environnement, la mobilité et l'aménagement). Elle est dérivée de la fusion de deux bases de données maintenues par l'administration fiscale française (DGFIP - Direction Générale des Finances Publiques). La première est la base de données DVF (Demande de Valeurs Foncières) qui recense l'ensemble des mutations foncières à titre onéreux. La seconde, est appelée "Les Fichiers fonciers". Ces fichiers

<footnote n="5">5. https://datafoncier.cerema.fr/donnees/donnee-dv3f.</footnote>
décrivent de manière détaillée le foncier, les locaux ainsi que les différents droits de
propriété qui leur sont liés.

Cette base de données rassemble le prix de la mutation et 66 variables décrivant le bien. Seules les mutations des maisons et des appartements sont intégrées dans l'analyse, écartant les terrains et les autres types de mutation. Ont été écartées aussi les ventes concernant des biens multiples. Les ventes sont datées permettant l'agrégation au pas de temps mensuel et localisées via la section cadastrale et le numéro de parcelle.

Caractérisation de l'offre Airbnb

Les données sur les annonces Airbnb en Corse ont été obtenues auprès de la société Airdna<fnref n="6" />. Cette compagnie extrait quotidiennement du web les annonces commercialisées sur la plateforme pour vendre des services aux investisseurs et aux gestionnaires de locations saisonnières. La société Airdna a commencé l'extraction des annonces situées en Corse à partir de juin 2016. Ainsi toutes les annonces opérant sur l'île entre juin 2016 et décembre 2019 sont présentes dans notre série de données. Pour la période antérieure à 2016, la série est incomplète car nous ne connaissons pas les annonces qui ont disparues de la plateforme avant juin 2016. Nous considérons ce problème comme négligeable car la part d'annonces supprimées avoisine 5 % d'un total d'annonces relativement faible entre 2011 et 2015. Les annonces sont décomptées par section cadastrale au pas de temps mensuel sur la base des dates de création et de la date où l'annonce a été observée la dernière fois, marquant sa sortie complète du marché.

La donnée caractérisant le poids de Airbnb dans les analyses économétriques est le nombre total d'annonces Airbnb par mois et par section cadastrale indépendamment de leur activité réelle.

Les données socio-économiques

L'ensemble des données socio-économiques proviennent de la statistique nationale fournie par l'INSEE. Elle couvre 6 grandes thématiques : la population (nombre et structure d'âge), la composition des ménages, l'activité et l'emploi, le niveau d'instruction, les logements et pour finir la mobilité des ménages. Ces différents thèmes forment un ensemble de 270 variables. Ces données sont produites par IRIS et couvrent la période 2014-2018.

Le corpus de données est considérable, non pas par le nombre de ventes ou d'annones, mais par le nombre considérable de variables (plus de 270) nécessitant l'usage de méthodes spécifiques d'estimation des paramètres du modèle relevant du Big data.

Transformation des variables de contrôle et construction de l'échantillon

Les variables sociodémographiques sont exprimées en proportions. Ainsi, par exemple, le nombre d'appartements sur un IRIS donné a été divisé par le nombre total de

<footnote n="6">6. https://www.airdna.co/.</footnote>
logements. Seule la variable décrivant la densité de population à l'échelle de l'IRIS a été créée. En ce qui concerne les filtres appliqués à notre échantillon, nous n'avons gardé que les transactions au sens strict concernant un seul logement. En outre, nous avons exclu les transactions dont le prix dépassait 10 000€ le mètre carré. Enfin, les variables qui contenaient plus de 20% de valeurs manquantes ont été écartées.

La période d'estimation considérée couvre les cinq années de 2014 à 2018. Les granularités temporelle et spatiale sont respectivement le mois et la section cadastrale. L'échantillon final comprend 11 512 transactions, décrites par 865 variables dont 636 sont des variables muettes qui codent la section cadastrale où a lieu la transaction.

## 7.2.2 Les stratégies d'estimation

Nous présentons le plus brièvement possible le modèle de régression non linéaire d'estimation de l'impact du nombre de listings Airbnb sur le prix des ventes immobilières suivant :

$$ \log(\text{Price}_{h,n,t}) = \theta(X_{h,n,t})\log(\text{AirbnbCount}_{n,t}) + g(X_{h,n,t}) + \epsilon_{h,n,t}, \text{où :} $$

* $Price_{h,n,t}$ est le prix au mètre carré en euros de la propriété $h$ dans la section cadastrale $n$ au temps $t$;

* $AirbnbCount_{n,t}$ est le nombre d'annonces Airbnb dans la section cadastrale $n$ au temps $t$;

* $X_{h,n,t}$ est un ensemble de variables de contrôles qui peut être décomposé en :

- $PropAtt_h$, un vecteur des caractéristiques du bien;

- $IrisAtt_{n,t}$, un vecteur des caractéristiques de l'IRIS $n$ au temps $t$;

* $\epsilon_{h,n,t}$ est le terme d'erreur

Dans un premier temps, on considère l'effet causal comme constant entre les propriétés et/ou les voisinages. Nous commençons donc naturellement par estimer notre équation d'intérêt par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO). Toutefois dans le cadre de cette étude, les MCO ne fonctionnent pas correctement en raison du grand nombre de variables explicatives disponibles et des possibles corrélations entre elles. C'est le problème de la multicolinéarité dont on sait qu'il peut fausser les résultats de la régression. Pour y remédier, nous utilisons l'approche par post-régularisation (CHS) développée par Chernozhukov et al. (2015). Pour faire au plus simple, cette méthode consiste à calculer, dans un premier temps, une prédiction des variables dépendantes (ici le prix au m²) et de traitement (nombre d'annonces Airbnb), en utilisant la méthode du LASSO qui permet de conserver uniquement des variables explicatives pertinentes. Dans une seconde étape, les résidus de la variable dépendante (différence entre les valeurs réelles et prédites de cette variable) sont régressés sur les résidus de la variable de traitement.

Ensuite, nous proposons une approche originale permettant d'identifier les facteurs d'hétérogénéité expliquant comment l'impact du nombre d'inscriptions Airbnb dans un voisinage donné peut dépendre à la fois des attributs des propriétés et/ou des caractéristiques du voisinage.
### 7.2.3 Résultats des estimations OLS et CHS

Le tableau 7.3 présente les résultats des régressions réalisées en utilisant respective- ment la méthode des MCO et la méthode CHS.

<table><thead><tr><th></th><th>MCO</th><th>CHS Lasso</th></tr></thead><tbody><tr><td>log du nombre d'annonces par section cadastrale</td><td>0,0175<br/>[-0.027,0,062]</td><td>0,148***<br/>[0,125,0,171]</td></tr><tr><td>N</td><td>11359</td><td>11512</td></tr><tr><td>Effets fixes temporels</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Effets fixes sections</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Variables de contrôle</td><td>X</td><td>X</td></tr></tbody></table>

Intervalles de confiance à 95% entre crochets.

<caption>TABLE 7.3 – Résultats des régressions</caption>

Comme indiqué dans les dernières lignes du tableau 7.3, chaque régression inclut un ensemble d'effets fixes qui caractérisent la période de la transaction et la section cadastrale concernée. Par ailleurs, l'ensemble des variables de contrôles évoquées plus haut sont également présentes dans la régression. L'échantillon utilisé dans la régression MCO comprend 11 359 transactions sur la période 2014-2018. La valeur du coefficient associé au log du nombre d'annonces Airbnb par section cadastrale s'élève à 0.0175. Ce qu'il faut retenir ici, c'est que la valeur du coefficient n'est pas statistiquement différente de 0. On doit donc en conclure que le nombre d'annonces Airbnb dans la section cadastrale n'a pas d'effet sur le prix au m² d'un bien immobilier vendu en Corse entre 2014 et 2018. Ce résultat que l'on peut légitimement trouver surprenant doit être relativisé du fait de la présence dans la régression des MCO de l'ensemble des variables explicatives disponibles dans la base de données. Cela peut, comme expliqué plus haut, fausser les résultats des MCO. C'est la raison pour laquelle, nous présentons les résultats obtenus en utilisant la méthode CHS qui, par construction, permet de résoudre les problèmes de multicolinéarité. L'échantillon utilisé dans la régression CHS comprend 11 512 transactions. La différence entre les deux échantillons utilisés s'explique par le fait que CHS sélectionne à l'aide d'un algorithme LASSO un sous-ensemble pertinent de variables explicatives. Ainsi des variables pour lesquelles certaines valeurs n'étaient pas renseignées dans l'échantillon initial ne sont plus utilisées dans la régression finale, ce qui permet de faire augmenter le nombre de transactions utilisables dans l'estimation du modèle économétrique.

Le résultat obtenu contraste fortement avec celui de la spécification MCO. En effet, cette méthode, plus précise que la précédente, produit une estimation du coefficient d'intérêt qui s'établit à 0.148 et qui est statistiquement différente de 0. En termes économiques, cela signifie qu'en moyenne, toutes choses égales par ailleurs, lorsque le nombre d'annonces Airbnb dans une section cadastrale donnée augmente de 10%, le prix

<footnote>*p < 0,05;**p < 0,01;***p < 0,001</footnote>
au m² d'un logement augmente de 1,48%. Rapporté à l'échantillon, cela correspond à une augmentation moyenne de 36,13€ par m² lorsque le nombre d'annonces Airbnb augmente de 10% dans la section cadastrale.

## 7.3 Analyse des effets hétérogènes par la méthode des forêts causales

Pour identifier et comprendre les causalités mises en jeu, nous faisons appel à la méthode des forêts causales (Athey et Imbens, 2016). C'est une méthode statistique non-linéaire qui permet d'analyser l'hétérogénéité des effets individuels. Dans notre contexte, cela signifie que nous pouvons évaluer l'impact de la croissance du nombre d'annonces Airbnb sur le prix au mètre carré d'un bien donné en fonction des caractéristiques de ce bien et de son voisinage.

L'agrégation de ces effets individuels permet l'estimation de l'effet moyen dans l'ensemble de la population. Le tableau 7.4 montre l'effet moyen tel qu'estimé avec l'algorithme de forêt causale avec le package R grf (Generalized Random Forest)<fnref n="7" />. Cette estimation est comparable à celles réalisées par les méthodes linéaires. L'effet

<table><caption>TABLE 7.4 – Effet moyen obtenu par la méthode des forêts causales.</caption><thead><tr><td>coefficient</td><td>erreur-type</td></tr></thead><tbody><tr><td>0,156</td><td>0,006</td></tr></tbody></table>

moyen peut être énoncé comme « un accroissement de 10% du nombre d'annonces Airbnb entraine, à l'échelle de la Corse, un accroissement moyen de 1,56% du prix au m² ». La concordance de ce résultat avec celui obtenu par la méthode CHS Lasso (Tab. 7.3) montre la robustesse de cette dernière estimation.

### 7.3.1 Interprétation des résultats de la forêt causale : La méthode SHAP

Les modèles complexes sont difficiles à interpréter. En effet, l'enjeu principal est d'identifier les variables associées à l'hétérogénéité des effets du nombre d'annonces Airbnb sur le prix des transactions. La recherche récente met à notre disposition la méthode SHAP (Shapley Additive Explanations) conçue pour l'interprétation des prédictions issues des modèles de machine learning. Cette méthode fournit une mesure (appelée valeur SHAP) de la contribution de chaque caractéristique de chaque transaction à la prédiction faite par le modèle. Elle permet une interprétation locale expliquant les prédictions individuelles.

La méthode des forêts causales via la mesure SHAP permet une analyse des corrélations hiérarchisant les variables et expliquant les facteurs.

<footnote n="7">7. https://cran.r-project.org/web/packages/grf/index.html.</footnote>
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>FIGURE 7.3 – Impact moyen des variables sur le modèle en sortie (Valeurs de SHAP)</figcaption></figure>
La figure 7.3 présente la hiérarchie des variables suivant leur poids dans le modèle. Nous étudierons les 4 variables participant le plus fortement à la magnitude des effets de l'augmentation d'Airbnb.

L'analyse est menée en confrontant la distribution des valeurs de SHAP de chaque mutation avec la carte des valeurs de SHAP moyenne par IRIS (Fig. 7.4). Pour chaque carte, la discrétisation des IRIS est déduite du comportement de la variable considérée.

<table><caption>TABLE 7.5 – Les quatre variables participant le plus à la magnitude des effets de l'augmentation d'Airbnb sur les prix immobiliers</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>prop_RP_ACHT1</td><td>Part des résidences principales construites avant 1946 dans l'IRIS</td></tr><tr><td>prop_RP_100M2P</td><td>Part des résidences principales de plus de 100 m² dans l'IRIS</td></tr><tr><td>Price_m2</td><td>Prix au m² du bien vendu</td></tr><tr><td>Periodecst_num</td><td>Période de construction du bien vendu</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIGURE 7.4 – Cartographie et distribution des valeurs de SHAP des quatre variables les plus influentes.</figcaption></figure>
La variable qui joue le plus est la proportion des résidences principales construites avant 1946 dans l'IRIS (prop_RP_ACHT1). Cette variable caractérise l'âge du bâti dans l'IRIS où a lieu la mutation. La figure 7.4.a montre deux blocs de mutations bien individualisés. Le premier rassemble les mutations dont les valeurs de SHAP sont faiblement négatives. Ces mutations appartiennent à des IRIS où la proportion de logements en résidence principale construits avant 1946 est très minoritaire (17 %). A l'inverse, l'autre bloc montre un effet positif regroupant les IRIS où la proportion de logement ancien dépasse le seuil de 17 %. La répartition spatiale de l'effet de l'âge du bâti (fig.7.4.a) montre une très forte cohérence géographique. Les IRIS où la construction depuis l'après-guerre a été forte (toutes les villes de l'île et leur périphérie ainsi que les communes littorales de la plaine orientale) montre donc un effet faiblement négatif. Les IRIS de l'intérieur, ceux du littoral à faible accessibilité ainsi que les centres urbains anciens de Bastia, Ajaccio et Corte présentent un effet positif.

La variable suivante est la part de résidences principales supérieures à 100 m². Cette variable présente aussi deux blocs très bien individualisés. Le premier bloc de mutations rassemble les mutations avec un effet négatif et appartenant aux IRIS où le parc de résidences principales est de plus petite taille, l'autre regroupant les mutations avec un effet positif, qui appartiennent aux IRIS avec un parc de résidences principales de plus grande taille. L'analyse de la carte montre que les IRIS où l'effet de la variable est négatif concerne les villes ainsi que les villages de l'intérieur plutôt d'altitude où les logements sont généralement de plus petite taille. L'autre groupe rassemble tous les autres IRIS où l'on retrouve les périphéries urbaines, les communes très touristiques et les villages de l'intérieur d'altitude moyenne (fig.7.4.b).

La troisième variable est le prix au m² des ventes. Cette variable caractérise les ventes réalisées au cours de la période. Il s'agit donc ici d'une mesure de l'effet du niveau de prix des biens vendus individuellement. La moyenne des effets est relativement faible et positionne la variable en 3ème position. Toutefois, les valeurs de SHAP dans les IRIS où le prix au mètre carré est inférieur au seuil de 1500 €/m² atteignent les valeurs les plus élevées de notre analyse (0,14). Au-delà du seuil, les effets du prix au mètre carré sont légèrement inférieurs à zéro. Ainsi l'effet positif est très fort dans les IRIS où les prix de vente sont faibles et correspondent principalement à des communes de l'intérieur ou des littoraux isolés (fig. 7.4.c).

La dernière variable que nous détaillerons est la période de construction du bien vendu (Periodecst_num). Notons qu'il s'agit ici d'une mesure de l'effet de l'âge du bien lui-même et non de celui du bâti environnant le bien comme pour la première variable. La distribution des valeurs de SHAP de chaque transaction définit encore deux groupes. Le premier est constitué des ventes de biens construits avant 1914 et entre 1915 et 1944, c'est-à-dire le regroupement des biens les plus anciens. Les valeurs de SHAP mesurant l'effet âge des biens vendus sont supérieurs à 0 tout en restant assez faible entre 0,01 et 0,06. S'opposent à ces biens ceux construits après la seconde guerre mondiale où l'effet de la variable voisine le zéro ou est très faiblement négatif à mesure que les biens sont plus récents (fig.7.4.d).

L'impact de la croissance d'Airbnb sur les prix du foncier est toujours positif quel
que soit l'IRIS. Toutefois celui-ci est fortement modulé par :

- l'âge du bâti dans l'IRIS, qui oppose urbanisation ancienne et urbanisation récente;

- la taille des logements en résidences principales, liée au type d'habitat et à la période d'urbanisation;

- le prix au m² du bien vendu;

- la période de construction du bien vendu.

### 7.3.2 Synthèse à l'échelle de la Corse : l'analyse de l'effet moyen par IRIS

L'effet moyen comprend toutes les variables considérées dans l'analyse et non plus les seules quatre premières variables à l'échelle de chaque IRIS détaillées plus avant. Celui-ci varie de 0,04 à 0,31. Ce que l'on peut interpréter comme une hausse du prix au m² lié au développement d'Airbnb de 0,04 % à 0,31 % pour chaque pourcent d'annonces Airbnb ajouté.

La géographie de l'effet moyen renseigne sur l'hétérogénéité spatiale de l'impact (Fig. 7.5).

L'analyse des effets partiels par IRIS montre que le surenchérissement varie suivant la géographie insulaire. Le surenchérissement est plus faible dans les zones urbaines (Ajaccio, Bastia, Ile Rousse, Calvi, Pietrosella, Propriano) ainsi que les zones de forte attractivité économique (Pays ajaccien, Grand Bastia, Corte), ou de forte spécialisation touristique (EPCI Sud Corse, Balagne). A l'inverse les effets les plus forts concernent surtout les zones de montagnes de l'intérieur et les zones littorales les plus isolées de l'Île (extrémité du Cap Corse, Secteur Galeria-Piana).

L'effet moyen est plus important dans les IRIS de l'intérieur et dans les communes littorales à faible accessibilité. A l'inverse, l'effet est le plus faible dans les zones urbaines, et dans une moindre mesure dans les IRIS du littoral. Ce résultat est contre intuitif car l'on pouvait légitimement penser que l'impact d'Airbnb serait le plus fort là où l'attractivité touristique est la plus importante.

Nous interprétons ces hétérogénéités comme des effets différenciés en fonction des zones d'attractivités et des niveaux de prix dans le territoire. Ainsi, dans les communes à plus faible attractivité de l'intérieur ou des zones littorales isolées, les logements ont un niveau de prix plus faible. Le développement d'Airbnb, via les revenus induits, ont permis une plus forte valorisation par rapport au reste de l'île.

En revanche dans les zones urbaines et touristiques, si l'impact est positif, celui-ci reste faible. Nous interprétons ce phénomène comme la résultante de deux processus concomitants. Le premier est que les niveaux de prix sont déjà très élevés dans ces territoires. Ainsi, la demande de logements étant très élastique, les acheteurs limités par leur pouvoir d'achat sont amenés à chercher des marchés plus abordables plutôt que surenchérir. L'autre facteur est que la location saisonnière dans les zones touristiques préexistait à l'arrivée d'Airbnb. Ainsi, la valorisation des logements intérait déjà une partie de la valeur ajoutée via la location saisonnière, freinant la montée des prix liée à
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>FIGURE 7.5 – Carte de l'effet partiel moyen par IRIS</figcaption></figure>
Airbnb. La montée des prix liée à Airbnb est dans ces conditions relativement limitée dans les zones les plus attractives pour les touristes comparativement à celle observée dans les zones dans lesquelles l'attractivité et l'offre touristique étaient moindres.

## 7.4 Conclusion

L'étude que nous avons présentée ici est la première à s'intéresser à l'effet de la croissance d'Airbnb sur les prix de l'immobilier en Corse. En utilisant des données portant sur la période 2014-2018, nous avons mobilisé les méthodes statistiques et économétriques les plus récentes afin d'obtenir des résultats à la fois robustes et intelligibles.

Au-delà d'un effet de la croissance d'Airbnb sur les prix immobiliers clairement positif dans toute l'île, l'utilisation de la méthode des forêts causales nous a permis d'analyser l'importante hétérogénéité de l'effet d'Airbnb sur les prix de l'immobilier et d'identifier clairement les principaux déterminants de cette hétérogénéité. Alors que l'intuition nous aurait plutôt amené à considérer que le renchérissement des prix de l'immobilier causé par le développement d'Airbnb serait plus important dans les zones de Corse les plus touristiques et les plus attractives du point de vue économique, les conclusions de notre étude soutiennent une vision bien différente. Les effets les plus importants d'Airbnb sont observés dans les communes de l'intérieur et celles dont l'accessibilité est limitée. A l'inverse, dans les IRIS les plus attractifs de l'île l'effet prix du développement d'Airbnb est bien plus faible. Comme développé plus haut, ces zones moins attractives sont caractérisées par un niveau absolu de prix plus faible et leur marge d'augmentation liée à la valorisation supplémentaire apportée par Airbnb est plus importante. Ce résultat nous amène à pointer l'importance de la dimension géographique dans le phénomène de renchérissement des prix de l'immobilier. Il parait clair que différents marchés qui se distinguent par leur degré d'accessibilité, leur attractivité économique et leur attractivité touristique coexistent en Corse et que le développement d'une offre touristique nouvelle via Airbnb a eu un impact plus important sur le marché des zones traditionnellement moins attractives et moins accessibles.

Ainsi, l'intérieur de l'île ainsi que les communes littorales les plus éloignées des centres urbains étaient des marchés où les prix restaient plus faibles en raison d'une plus faible attractivité. La possibilité de dégager des revenus par la location saisonnière a valorisé ces logements poussant les prix significativement vers le haut. En revanche, les zones à très forte demande montrent un niveau de prix très élevé dont la croissance est amortie par le consentement à payer des acheteurs. A cela s'ajoute l'implantation ancienne de la location saisonnière dont la valorisation est déjà au moins pour partie intégrée dans la valorisation des logements.

Il est par ailleurs notable que la présence d'une forte proportion de résidences secondaires n'affecte que faiblement l'amplitude de l'effet d'Airbnb sur les prix de l'immobilier. Si un effet des résidences secondaires sur les prix de l'immobilier existe, il n'est pas ou peu lié au développement d'Airbnb. Cela est particulièrement intéressant dans un contexte corse dans lequel la question des résidences secondaires est particulièrement
vive.

Il nous faut aussi revenir sur notre principale conclusion pour signaler les questions économiques (et sociétales) qu'elle soulève. En effet, si l'impact d'Airbnb est positif et fort dans des zones jusque-là moins attractives, on peut supposer un accroissement des difficultés d'accès au logement pour les ménages les moins favorisés de l'intérieur du territoire.

Pour conclure, il parait nécessaire de souligner que notre étude porte sur une période de forte progression de l'offre Airbnb corrélée à une évolution positive de la demande de ce type de service. Depuis, la crise sanitaire liée à la pandémie de Covid-19 et l'instabilité économique et politique en Europe ont rebattu les cartes du tourisme mondial. Dans un contexte d'inflation généralisée qui pourrait caractériser les mois et les années à venir, il est très difficile de prédire comment les résultats obtenus dans cette étude évolueront dans le futur.
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Troisième partie

Elaboration de laboratoires virtuels
d'études de la soutenabilité des
recompositions territoriales de la
Corse
# Chapitre 8

## Surtourisme, sur-fréquentation et hyper-concentration des touristes : enseignements et perspectives pour la Corse

Sauveur Giannoni, Sandrine Noblet et Paul-Antoine Bisgambiglia

### 8.1 Introduction

L'industrie touristique a été fragilisée par la crise sanitaire liée à la pandémie de COVID-19, tant du point de vue régional¹, national², qu'international (Fotiadis et al., 2021). Elle a toutefois démontré par le passé sa capacité de résilience et d'adaptation face à des crises de toutes natures (sanitaire, financière, géopolitique, etc.) (Glaeser, 2004). Les plus récentes adaptations connues sont notamment liées aux nouveaux usages du numérique et aux nouvelles manières de consommer le tourisme (Pencrelli, 2020). Si la crise sanitaire a momentanément mis entre parenthèses les vifs débats politiques et sociaux relatifs aux problèmes de surtourisme, en lien par exemple avec l'explosion de plates-formes comme Airbnb (Giannoni et al., 2021), ces questions n'en demeurent pas moins cruciales pour parvenir à un développement du tourisme qui soit soutenable du point de vue social et environnemental. De nombreuses régions touristiques imposent des réglementations strictes pour limiter l'impact néfaste de la concentration de flux touristiques (Dodds et Butler, 2019).

Ce problème se retrouve en Corse où la population est partagée entre la volonté

DOI : https://doi.org/10.58110/estate-s997

1. « Le Covid n'a pas eu raison du tourisme en Corse », *Corse Net Infos*, 18/08/2021.

2. https://www.insee.fr/fr/statistiques/6050073?sommaire=4625628.
d'augmenter les flux touristiques afin de maximiser les revenus générés par le secteur et celle de limiter les conséquences néfastes sur l'environnement et la population résidente en instaurant des politiques de régulation. Le mécontentement d'une partie des résidents est palpable en Corse. Pour preuve, nous avons recensé une douzaine d'articles de la presse locale (journal quotidien Corse-Matin) abordant les problèmes d'excès de concentration liés au tourisme entre les mois de juin et septembre 2022.

Ce chapitre a vocation à contribuer à la compréhension de ces débats de trois façons : 1) en proposant une définition claire et une analyse économique simple et accessible de concepts souvent confondus dans la littérature tels que le *surtourisme*, la *sur-fréquentation* ou encore l'*hyper-concentration* ; 2) en présentant les différentes politiques disponibles afin de lutter contre ces différentes formes de concentration des touristes, et 3) en essayant d'en retirer des enseignements pour la région Corse.

La recherche de solutions pratiques à ces problèmes nécessite d'en identifier les causes. C'est pourquoi, dans une première section, nous proposons une relecture théorique des concepts de concentration touristique selon qu'ils aient pour cause un excès d'offre ou de demande. Cela permettra d'identifier non seulement les causes mais aussi les remèdes envisageables.

Dans une deuxième section, nous proposons une revue de littérature sur les politiques mises en place afin de réguler les flux touristiques. Nous y présenterons tout d'abord les outils de régulation mis en œuvre, puis les outils d'adaptation de l'offre touristique visant notamment à inciter aux transferts de flux touristiques entre différents sites d'une même région. Enfin, nous évoquerons les pistes envisageables en région Corse.

Dans la troisième section, avant de conclure et d'exposer les perspectives de ces travaux, nous proposons une présentation des systèmes multi-agents et de leurs applications au tourisme afin de démontrer le potentiel de cette approche en tant que laboratoire des politiques de régulation du tourisme pour la Corse.

## 8.2 Présentation théorique du problème

Cette section poursuit un double objectif. D'abord, elle cherche à proposer une définition claire de différents concepts (surtourisme, sur-fréquentation, hyper-concentration) souvent utilisés indifféremment dans le langage courant comme dans la littérature académique. Cela permettra notamment au lecteur de mieux appréhender les mécanismes économiques (simples) à l'origine de ces différents problèmes et de comprendre quels sont les outils dont la société dispose pour y remédier. Ensuite, elle s'attarde, du point de vue théorique, sur le problème de l'*hyper-concentration* des touristes dans certains espaces. Pour ce faire, nous présentons de façon graphique et discursive une modélisation économique de l'activité touristique qui repose sur un ensemble d'hypothèses communément utilisées dans la littérature académique<fnref n="3" />, notamment en économie de l'environnement (voir par exemple Bontems et Rotillon, 2013). Afin de fluidifier la lec-

<footnote n="3">3. Le modèle micro-économique formel est présenté en annexe à ce chapitre. La version étendue à deux micro-régions, plus complexe, peut être obtenue auprès des auteurs.</footnote>