# Prendre la mesure du coût résidentiel et de ses enjeux au sein des territoires

Jean-Pierre Nicolas, Ali El Zein, Hakim Ouaras, Damien Verry, Pascal Pochet, Stéphanie Truchet-Aznar, Jonathan Villot

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Jean-Pierre Nicolas, Ali El Zein, Hakim Ouaras, Damien Verry, Pascal Pochet, et al. Prendre la mesure du coût résidentiel et de ses enjeux au sein des territoires. Les Cahiers Scientifiques du Transport / Scientific Papers in Transportation, 2025, 84 | 2025 (84), 10.46298/cst.14443. hal-04733123v3

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Submitted on 17 Sep 2025

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# Prendre la mesure du coût résidentiel et de ses enjeux au sein des territoires
## Measuring residential cost and its territorial issues at stake

### Jean-Pierre Nicolas

Université de Lyon, ENTPE, CNRS, Université Lumière Lyon 2,
UMR LAET, F-69518 Vaulx-en-Velin, France
jean-pierre.nicolas@entpe.fr - N°ORCID 0000-0001-9450-3722

Auteur correspondant

### Ali El Zein

Université de Lyon, ENTPE, CNRS, Université Lumière Lyon 2,
UMR LAET, F-69518 Vaulx-en-Velin, France

ali.elzein@entpe.fr - N°ORCID 0000-0001-6319-9203

### Hakim Ouaras

CEREMA DTecTV, F-69003 Lyon, France

hakim.ouaras@cerema.fr - N°ORCID 0009-0005-9042-2163

### Damien Verry

CEREMA DTecTV, F-69003 Lyon, France

damien.verry@cerema.fr - N°ORCID 0009-0007-0733-9225

### Pascal Pochet

Université de Lyon, ENTPE, CNRS, Université Lumière Lyon 2,
UMR LAET, F-69518 Vaulx-en-Velin, France

pascal.pochet@entpe.fr - N°ORCID 0000-0001-5814-1541

### Stéphanie Truchet-Aznar

Université Clermont Auvergne, AgroParisTech, INRAE, VetAgro Sup,
UMR Territoires, F-630170 Aubière, France

stephanie.truchet-aznar@inrae.fr - N°ORCID 0000-0002-4164-1328

### Jonathan Villot

Mines Saint-Etienne, Univ Lyon, CNRS, Univ Jean Monnet, Univ
Lumière Lyon 2, Univ Lyon 3 Jean Moulin, ENS Lyon, ENTPE,
ENSA Lyon, UMR 5600 EVS, Institut Henri Fayol, F-42023 Saint-
Etienne, France

villot@emse.fr - N°ORCID 0000-0002-6568-7072
La notion de coût résidentiel a progressivement émergé dans le contexte d'un intérêt croissant pour prendre en compte les interactions entre localisation résidentielle, logement et mobilité, et ainsi mieux saisir les enjeux sociaux et environnementaux des dynamiques territoriales. Cependant, les données statistiques existantes, construites en silos thématiques, ne permettent pas d'outiller cette notion pour voir si elle répond de manière pertinente à ces interrogations. L'article tire un bilan de l'expérimentation d'un module 'coût résidentiel' au sein de la région Enquête Mobilité Certifiée Cerema (EMC²) réalisée sur la grande région de Grenoble sur la période 2019 et 2020. D'une part, il montre la capacité d'un tel module, intégré à une enquête déplacements locale, à fournir une estimation robuste du coût résidentiel des ménages enquêtés. D'autre part, il fournit de premiers résultats sur le coût résidentiel des ménages en fonction de leur localisation résidentielle et leur revenu, montrant l'intérêt d'une telle notion pour comprendre les contraintes économiques que connaissent les ménages les plus modestes. Les résultats de cette expérimentation permettent ainsi d'envisager le développement d'un module optionnel 'coût résidentiel' adossé aux EMC² françaises et permettant de mieux éclairer les politiques territoriales locales sur leurs conséquences en matière d'interactions entre mobilité et logement.

**Mots-clés** : coût résidentiel, méthodologie de mesure, enquêtes déplacements locales, grande région grenobloise, reste-à-vivre

The concept of residential cost has gradually emerged in the context of growing interest in taking into account the interactions between residential location, housing and mobility, and thus gaining a better grasp of the social and environmental issues involved in territorial dynamics. However, the existing statistical data, built up in thematic silos, do not allow this concept to be used to see whether it provides a relevant response to these questions. This article assesses the experiment of a 'residential cost' module in the latest local travel survey carried out in the greater Grenoble region over the period 2019 and 2020 (a French EMC² certified by the public institution CEREMA). On the one hand, it shows the capacity of such a module, integrated into a local travel survey, to provide a robust estimate of the residential cost of the households surveyed. Secondly, it provides initial results on the residential cost of households as a function of their residential location and income, showing the value of such a concept for understanding the economic constraints faced by the most modest households. The results of this experiment suggest that an optional 'residential cost' module could be developed as a back-up to the French EMC²s, to provide a clearer picture of the impact of local policies on the interaction between mobility and housing.

**Keywords:** residential costs, measurement methodology, local travel surveys, greater Grenoble area, remaining income
## Introduction

Depuis le milieu des années 1980, on assiste à une augmentation des dépenses de logement des ménages, qui se double depuis 2020 d'une forte hausse des prix de l'énergie (Laferrère, et al., 2017 ; INSEE, 2021). Plus élevées que celle des revenus sur la même période, ces augmentations se traduisent par des contraintes budgétaires plus fortes pour les ménages modestes, contribuant à un sentiment de frustration financière, d'empêchement, voire de déclassement d'une partie de la population, à l'origine par exemple du mouvement de contestation des gilets jaunes entre 2018 et 2019 (Jauneau-Cottet & Muller, 2019).

Les travaux sur la précarité énergétique, tant académiques (Charlier & Kahouli, 2019) qu'institutionnels (ONPE, 2016 ; Devalière et al., 2021), contribuent à une meilleure compréhension des difficultés financières des ménages. Mais ils ne répondent que partiellement aux enjeux sociaux propres à la dimension résidentielle des modes de vie car ils sont centrés sur le logement et prennent mal en compte les mobilités. Par ailleurs, ils portent uniquement sur les dépenses énergétiques et n'intègrent pas les autres types de dépenses induites par le lieu de résidence (loyer, remboursement d'emprunts, parc automobile. . .). Enfin, ils se focalisent sur la situation des ménages les plus en difficulté et ne rendent pas compte de la situation des autres ménages à bas ou moyens revenus.

La notion de coût résidentiel, que l'on peut définir comme le coût que les ménages doivent supporter pour se loger, se déplacer et se chauffer (Maresca & Dujin, 2014), permet d'élargir le spectre de l'analyse. Elle repose sur l'idée de prendre en compte conjointement l'ensemble des coûts de logement et de mobilité quotidienne des ménages. Cette notion s'inscrit dans une vision systémique, articulant l'échelle individuelle des ménages et l'échelle collective des territoires. Elle renvoie à l'analyse dynamique des processus à travers lesquels l'évolution des marchés fonciers et immobiliers et l'évolution des performances des transports interagissent, conduisant aux phénomènes d'étalement urbain et de dépendance à l'automobile. Dans ces processus, tous les ménages n'ont pas les mêmes moyens pour maitriser leur choix résidentiel (Charmes, 2011 ; Donzelot, 2004), ce qui entraîne des situations où les dépenses de logement et de mobilité quotidienne peuvent être très variables, tant dans leurs niveaux respectifs que dans les pressions qu'elles signifient pour les ménages. A côté de cet enjeu social, la notion de coût résidentiel peut également éclairer les enjeux environnementaux liés à l'étalement urbain, avec l'accroissement des trafics et la dissémination de l'habitat qu'il entraîne. Elle peut enfin informer sur les enjeux économiques et territoriaux des dynamiques de localisation résidentielle
(Mangin, 2004 ; Maresca & Mercurio, 2014). Il apparaît utile de progresser dans la mesure du coût résidentiel pour traiter les enjeux sociétaux actuels touchant tant aux questions de précarité énergétique que de changement climatique ou de territoire inclusif (Nicolas, 2023).

Mais si cette notion fait écho à des préoccupations fortes des acteurs des territoires (CEREMA, 2016 ; Besselièvre, 2025), ces derniers apparaissent peu outillés pour s'en saisir. En effet, l'organisation de l'action publique en grands secteurs d'action prédéfinis ne leur permet pas de traiter correctement des problématiques transversales à leurs domaines respectifs (Lascoume, 2012). Elle produit également un outil statistique organisé en silos thématiques, qui ne permet pas d'appréhender directement le coût résidentiel à l'échelle des ménages. Il apparaît dès lors important de concevoir un outil de recueil d'information permettant de mieux estimer ce coût à l'échelle « micro » du ménage.

Cet article est issu d'une recherche visant à tester l'introduction d'un module 'coût résidentiel' au sein des Enquêtes Mobilité Certifiées Cerema (EMC²) lors des dernières enquêtes réalisées sur les grandes régions de Grenoble (2019-20) et de Clermont Ferrand (2022-23)<fnref n="1" />. Nous présentons les travaux menés en lien avec l'expérimentation grenobloise pour développer une méthode d'estimation du coût résidentiel à l'échelle du ménage en questionnant l'intérêt et la pertinence de cet appareillage statistique, tant sur le plan académique que de l'action publique locale dans les domaines de l'habitat et des mobilités. Tout abord nous avons cherché à apprécier la robustesse de la méthode et des estimations produites : quel bilan peut-on tirer de l'ajout de ce module dans une enquête ménages déplacements ? Pose-t-il des difficultés particulières pour la réalisation de l'enquête ? Les contraintes inhérentes à ces enquêtes permettent-elles d'établir un coût résidentiel statistiquement robuste pour les différentes catégories de ménages ? Nous avons également mis à l'épreuve la pertinence de la notion de coût résidentiel au regard des enjeux actuels : des perspectives de recherche et des pistes de réflexion pour l'action publique émergent-elles des premiers résultats obtenus ?

L'article se structure en trois parties. La première est consacrée à une revue de la littérature remettant en perspective la notion de coût résidentiel et montrant les limites de l'appareillage statistique pour sa mesure. La deuxième partie interroge l'intérêt et la faisabilité méthodologique d'un module intégré dans une enquête déplacements. Enfin la troisième partie

<footnote n="1">1 | Projet COUT-RES réalisé en partenariat avec le CEREMA, l'Agence d'Urbanisme de l'Agglomération Grenobloise (AURG) et le Syndicat Mixte des Transports en Commun de l'Agglomération Clermontoise (SMTC), avec le soutien de la Région Auvergne-Rhône-Alpes.</footnote>
présente de premiers résultats concernant le coût résidentiel des ménages et les enseignements qui en découlent.

# 1. Le coût résidentiel, une notion clef sans données d'entrée

## 1.1. De l'interaction entre coût du logement et coût de transport au coût résidentiel

L'articulation entre coûts du logement et coûts de transport a été formalisée dès les années 1960 par les travaux de la Nouvelle Économie Urbaine (Fujita & Thisse, 2003). Dans le modèle monocentrique standard, les ménages choisissent leur localisation résidentielle en arbitrant entre le coût du logement, qui décroit avec la distance au centre urbain, et le coût de transport, qui augmente avec cette même distance. A taille de logement constante, le modèle théorique prédit que la baisse du coût du logement avec la distance compense parfaitement l'augmentation du coût de transport, de telle sorte que la somme des dépenses logement et mobilité des ménages ne varie pas selon la localisation. Ce modèle et ses nombreuses extensions permettent de mieux comprendre la structuration des villes et rendent compte des dynamiques générales d'étalement au niveau agrégé d'une agglomération et de son périurbain (Baum-Snow, 2007 ; Haas & Osland, 2013). Néanmoins, les prédictions des modèles concernant la compensation totale ou partielle entre dépenses de logement et de transport ne sont pas validées par les travaux empiriques. En effet, de fortes variabilités sont constatées (Coulombel & Leurent, 2013). Ces différences entre prédiction théorique et observations empiriques peuvent être expliquées par une information imparfaite des ménages et le caractère dynamique du processus de localisation résidentielle : au moment de choisir leur localisation, les ménages peuvent mal connaitre leurs dépenses de transport (Polacchini & Orfeuil, 1999 ; Coulombel & Leurent, 2013), mal anticiper leur évolution, ou être mal guidés par les indicateurs prudentiels du secteur bancaire qui intègrent le poids des remboursements d'emprunt sur le revenu sans considérer les coûts de la mobilité quotidienne (Coulombel, 2018).

En parallèle des travaux de la Nouvelle Economie Urbaine, l'intérêt scientifique concernant les interactions entre dépenses de logement et dépenses de mobilité quotidienne a été relancé dans les années 1990 à partir des débats autour des liens entre forme urbaine et mobilités et leurs impacts environnementaux et sociaux (Gordon & Richardson, 1997 ; Nechyba & Walsh, 2004 ; Newman & Kenworthy, 1989), prolongés dans les
années 2000 par les préoccupations liées à la hausse des prix de l'énergie et la fragilisation économique de certains ménages (Lucas, 2004 ; Haas et al., 2006). Alors qu'une importante littérature sur la question du logement abordable existe déjà (Stone, 2006), le constat du poids croissant des coûts liés à la dépendance automobile dans le budget des ménages amène à l'émergence de travaux sur les housing and transportation costs qui prennent en compte simultanément les dimensions du logement et du transport dans l'appréhension des conditions d'un habitat abordable (Haas et al. 2006 ; Morency et al., 2022). Ils aboutissent par exemple à la mise en œuvre aux Etats-Unis d'un indicateur Housing + Transportation Affordability, avec l'appli-cation d'un seuil de 30+15=45 % à ne pas dépasser pour bénéficier d'un prêt (CNT, 2012). En France, dans une logique similaire, l'outil en ligne E-Mob d'estimation du coût résidentiel a été développé pour améliorer le niveau d'information des ménages désirant accéder à la propriété (Cauhopé et al., 2019).

Enfin, dans les années 2010, Bruno Maresca propose le terme ‘coût résidentiel’, intégrant les questionnements centrés sur les coûts supportés par les ménages dans une approche plus systémique adossée à une vision sociologique des modes de vie et un certain état du système sociotechnique. Il invite à considérer les dépenses des ménages mais aussi les conséquences économiques et environnementales pour la collectivité, tels que les investis-sements en infrastructures et en services ou les pollutions et les émissions de gaz à effet de serre liés aux modes de vie (Maresca & Dujin, 2014 ; Maresca & Mercurio, 2014), dans la lignée des débats entre ville étalée et ville compacte des années 1990. Même si nous nous focalisons ici sur la mesure des dépenses de logement et de mobilité des ménages, nous avons conservé ce terme de ‘coût résidentiel’ en gardant à l’esprit qu’elles ne doivent pas conduire à négliger les impacts environnementaux qui les accompagnent. La Figure 1 reprend les postes de dépenses retenus par le CEREMA (2016) pour définir et mesurer le coût résidentiel des ménages.

## 1.2. Dépasser le manque d'outillage statistique

Même si la notion de coût résidentiel est définie de manière à être mesu-rable, les bases de données existantes ne permettent pas de le reconsti-tuer de manière suffisamment fine pour pouvoir l'analyser au niveau des ménages et de leur localisation résidentielle. Ainsi, dans le cas français qui nous intéresse ici, plusieurs bases peuvent être envisagées, mais cha-cune avec des limites propres. Les bases spécialisées sur le logement ne fournissent au mieux qu'une information sur la mobilité domicile-trav-vail du ménage du logement (Enquêtes Logement de l'INSEE, Enquête
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : Les composantes du coût résidentiel</figcaption></figure>

Source : à partir du schéma de Besselièvre (2025)

Phébus 2013). Symétriquement, les enquêtes sur les mobilités n'apportent pas suffisamment d'éléments sur le logement de résidence pour pouvoir estimer les dépenses du ménage (EMC² locales, Enquête Mobilité des Personnes au niveau national). Au tournant des années 2010, quelques enquêtes avaient intégré des questions à ce sujet (cf. infra), mais ces initiatives n'ont pas été généralisées. Enfin, l'Enquête Budget de Famille, réalisée au niveau national par l'INSEE tous les 10 ans environ permet de reconstituer finement toutes les dépenses des ménages enquêtés, en distinguant les différents postes du coût résidentiel. Par contre, cette enquête caractérise la localisation résidentielle des ménages de manière très lâche et, par ailleurs, les comportements des ménages qui sont à l'origine des dépenses ne sont pas abordés.

Une revue des travaux académiques et opérationnels qui ont cherché à mesurer conjointement les dépenses de logement et de mobilité des ménages fait ressortir toute la difficulté de l'exercice dans ce contexte. Le Tableau 1 reprend les études françaises recensées dans l'article, montrant la diversité des tentatives d'exploitation de l'appareil statistique national.

Le premier travail qui, à notre connaissance, s'est intéressé à cette question des dépenses logement + mobilité est celui de Polachini et Orfeuil (1999). Basé sur l'Enquête Globale Transport en Ile-de-France, il a cherché à dépasser le manque d'information sur le logement en reprenant des données issues de l'Observatoire des Loyers de l'Agglomération Parisienne. Mais de ce fait, seuls les ménages locataires et en accession à la propriété sont pris en considération, et l'échelle spatiale d'observation est agrégée en découpant
l'Ile-de-France en 9 grands secteurs. De même, en partant de l'Enquête Nationale Logement, Maresca et Mercurio (2014) n'ont pu prendre en compte que la seule mobilité domicile-travail et ont dû se restreindre aux seuls ménages avec au moins un actif. Dans le cadre de la révision de son SCOT en 2015, Métropole Savoie (2012) a intégré un ensemble de bases locales et nationales pour évaluer la solvabilité de sa population vis-à-vis de ses coûts logement + mobilité, mais cette dépense n'a pu être reconstituée que pour le 'ménage-type médian' de chacune des 102 communes concernées.

Un des exercices les plus poussés en France en matière de combinaison de bases de données territoriales concerne le repérage des ménages précaires énergétiques qui utilise les bases nationales de l'INSEE issues du recensement général de la population (fichiers logement et individus) ainsi que les données de la Direction Générale des Impôts pour construire une population synthétique des ménages localisés à l'IRIS, complétée d'une modélisation de leurs comportements de consommation d'énergie pour se chauffer et se déplacer. Il aboutit ainsi à l'estimation d'un nombre de ménages précaires par IRIS sur tout le territoire national (ONPE, 2016 ; Devalière et al., 2021). Cette démarche pourrait être certainement éтен due au coût résidentiel, sachant cependant que les ménages restent des reconstitutions statistiques et que les résultats ne valent qu'à des niveaux géographiques plus ou moins agrégés.

France Stratégie a réalisé des travaux portant plus directement sur les dépenses des ménages proprement dits en recourant à la dernière Enquête Budget de Famille (EBF) de 2017. Ainsi, Cusset et Trannoy (2023) ont mesuré le poids de l'alimentation, du logement et de la mobilité sur les ressources des ménages, et Le Hir et Bono (2023) ont analysé les arbitrages entre dépenses de logement et mobilité. Mais les résultats portent sur des catégories territoriales très larges (urbaines / périurbaines / rurales croisées avec la taille de l'agglomération), regroupant les ménages de l'ensemble du territoire métropolitain en 9 à 10 grands types de localisations.

Enfin, une dernière série de travaux s'est adossée aux enquêtes dépla cements locales ayant rajouté des compléments sur les dépenses de loge ment dans leur questionnaire (AMENIS, 2009, pour l'enquête ménages déplacements de Toulouse 2006 ; Herrgott, 2012, pour celle de Strasbourg 2009 ; Cori, 2016, pour celle de Toulouse 2013). Un apprentissage progressif peut être constaté entre ces différents travaux pour exploiter les données ainsi recueillies. C'est à partir du travail de Cori (2016) croisant l'enquête toulousaine de 2013 et l'EBF de 2012 qu'ont été posées les bases du module 'Coût Résidentiel' présenté ici et qu'a été validé le principe de calculer un coût résidentiel détaillé au niveau de chaque ménage, reposant au plus
près possible de comportements observés et complété de comportements statistiquement robustes pour les informations manquantes. Par ailleurs, ces enquêtes mobilité locales présentent l'avantage de caractériser finement les ménages d'un point de vue territorial. Elles permettent ainsi de faire un lien entre coût résidentiel et mode de vie résidentiel, tout en offrant une grande variété de types d'espaces couverts, tant au sein du périmètre d'une même enquête qu'entre territoires enquêtés.

Enfin, on peut souligner que ce problème de reconstitution des dépenses logement + mobilité au niveau des ménages n'est pas propre au cas français. Les travaux anglo-saxons, très tournés sur la problématique du logement abordable, témoignent également du recours aux bases de données territoriales pour reconstituer des dépenses à des niveaux agrégés (voir par exemple Haas et al., 2006 ; Mattingly & Morrissey, 2014 ; Guerra & Kirschen, 2016 ; Saberi et al., 2017). Dans leur revue de la littérature sur le sujet, Morency et al. (2022) concluent que « les indicateurs d'abordabilité intégrée se limitent pour le moment à mesurer le taux d'effort budgétaire moyen des ménages pour l'habitation et le transport à l'échelle des îlots de recensement. (...) La recherche et le développement sont cependant grandement limités par la disponibilité des données ». On peut cependant noter des travaux récents qui exploitent un panel états-unien permettant de reconstituer des dépenses de logement et de mobilité au niveau des ménages, distingués en 4 grands niveaux de revenu et localisés à un niveau équivalent à l'ilot (Panel Survey of Income Dynamics : Smart & Klein, 2018 ; Makarewics et al., 2020 ; Schouten, 2022). Les données testées dans le présent article ouvrent vers des analyses équivalentes à ces derniers travaux nord-américains, avec des applications propres au contexte français.

## 2. Expérimenter un module ‘Coût Résidentiel’ dans des enquêtes mobilité locales

L'expérimentation d'un module de questions dédiée à l'estimation du 'coût résidentiel' a été menée lors des EMC² de Grenoble 2019-20 et de Clermont-Ferrand 2022-23 pour instrumenter quantitativement la notion. Cette partie revient sur le cadre général de ces enquêtes ainsi que sur les principaux enseignements de l'expérimentation.

### 2.1. L'EMC² comme base de mesure du coût résidentiel

Par leurs caractéristiques intrinsèques et leurs orientations récentes, les EMC² offrent des atouts importants dans la construction d'un outil de connaissance du coût résidentiel sur un territoire donné.
<table><caption>Tableau 1 : Revue de travaux portant sur l'estimation des dépenses de logement et de mobilité quotidienne des ménages</caption><thead><tr><td>Étude</td><td>Terrain</td><td>BdD utilisées</td><td>Unité d'observation</td><td>Finesse spatiale</td><td>Indicateur principal</td></tr></thead><tbody><tr><td>Polacchini & Orfeuil, 1999</td><td>Ile-de-France</td><td>EGT IdF 1991<br>Données OLAP 1991</td><td>Ménages EGT accédants à la propriété ou locataires par privé</td><td>Découpage de l'IdF en 9 grands secteurs</td><td>Taux d'effort Logement + Mobilité (L+M)</td></tr><tr><td>AMENIS, 2009</td><td>Aire Urbaine Toulouse</td><td>EMD Toulouse 2004<br>Enq. Nat. Logt 2006<br>Enq. Loyer locale EBF 2006</td><td>Ménages (mobilité)<br>Secteurs (Lo-gement)</td><td>Secteurs de tirage de l'EMD Toulouse 2004</td><td>Coût L+M moyen de chaque secteur</td></tr><tr><td>Herrgott, 2012</td><td>Bas-Rhin</td><td>EMD Bas-Rhin 2009</td><td>Ménage</td><td>Secteurs de tirage de l'EMD Bas-Rhin 2009</td><td>Parts de ménages précaires par secteur de tirage</td></tr><tr><td>Métropole Savoie, 2012</td><td>SCOT Métropole Savoie (pôle = Chambéry)</td><td>Données locales 2011 : RGP, Filocom, Perval, LaCoteImmo MobPro 2008 . . .</td><td>Ménages médians des communes du SCOT</td><td>Commune</td><td>Taux d'effort logement et taux d'effort pour la mobilité dominic-travail</td></tr><tr><td>Maresca & Mercu-rio, 2014</td><td>France Métropoli-taine</td><td>Enq. Nat. Logt 2006</td><td>Ménages actifs</td><td>Commune en 11 types (selon la taille et la localisation dans l'aire urbaine)</td><td>Taux d'effort L+M</td></tr><tr><td>Cori, 2016</td><td>Région urbaine de Toulouse</td><td>EMD Toulouse 2012<br>EBF 2011</td><td>Ménage</td><td>Secteurs de tirage de l'EMD Toulouse 2012</td><td>Taux d'effort L+M des ménages</td></tr><tr><td>Devalière et al., 2021 (outil GéoDIP)</td><td>France Métropoli-taine</td><td>RGP : bases logement et individus, MobPro, Enq. Nat. Transport EBF . . .</td><td>Ménages reconstruits sur base d'une population modélisée</td><td>IRIS</td><td>Nombre et % de ménages en précarité énergétique dans l'IRIS</td></tr><tr><td>Cusset & Trannoy, 2023</td><td>France Métropoli-taine</td><td>Enquête Budget de Famille 2017</td><td>Ménage</td><td>Grandes catégories territoriales</td><td>Reste à dépenser (une fois le CR pris en compte)</td></tr><tr><td>Le Hir & Bono, 2023</td><td>France Métropoli-taine</td><td>Enquête Budget de Famille 2017</td><td>Ménage</td><td>Grandes catégories territoriales</td><td>Structure des dépenses L/M suivant les territoires</td></tr></tbody></table>
Le premier tient à leur double focalisation, thématique sur les mobilités du quotidien, et spatiale sur des territoires spécifiques et géographiquement délimités. Les périmètres d'enquête, initialement constitués d'une ville-centre et de son agglomération urbaine, se sont élargis pour constituer des territoires de plus en plus vastes et composites pouvant dépasser les limites des aires d'attraction des villes. Cette évolution permet de traiter les problématiques de mobilité des ménages périurbains et de ménages ruraux relativement proches de pôles urbains. Les EMC<fnref n="2" /> relient les ménages, la mobilité de leurs membres, leurs caractéristiques socioéconomiques et résidentielles (localisation, type de logement, statut d'occupation du logement), et leur territoire de vie. Le recueil détaillé des déplacements de la veille permet une estimation de la mobilité de semaine de chaque ménage. Réalisées sur des échantillons de taille importante, les EMC<fnref n="2" /> sont représentatives de la population résidente après redressement, et permettent des analyses pertinentes des comportements de mobilité à des niveaux semi-agrégés de typologies de ménages.

Le second est lié au cadre méthodologique, et à son évolution récente. Tant par les procédures de réalisation que du fait du contenu du questionnaire, il permet de disposer de données comparables entre territoires et au fil du temps. Depuis 2018, ce cadre a évolué pour mieux répondre aux préoccupations des acteurs des territoires. Les enquêtes se sont orientées vers une structure de questionnaires modulaires articulés à un questionnaire « cœur » resserré fournissant une information comparable entre les enquêtes (CEREMA, 2023). Il devient ainsi envisageable d'intégrer un module sur le coût résidentiel, ouvrant la voie à la constitution d'une base statistique croisant dépenses de logement et de mobilité des ménages sur un territoire défini.

## 2.2. Le module coût résidentiel dans l'EMC<fnref n="2" /> de Grenoble 2019-20

Le module a été testé sur l'EMC<fnref n="2" /> de Grenoble. L'utilisation du fichier démographique sur les logements et les individus (Fidéli) comme base de tirage<fnref n="2" /> a permis de vérifier certaines caractéristiques des ménages et d'estimer plus précisément leur revenu.

<footnote n="2">2 | Fidéli est constitué d'informations issues de l'administration fiscale sur l'impôt et les propriétés bâties, avec pour finalité d'assurer une meilleure connaissance du parc de logement et de la démographique résidente. https://www.insee.fr/fr/metadonnees/source/serie/s1019</footnote>
## Présentation du module

L'enquête grenobloise de 2019-20 a été réalisée auprès de 7 339 ménages tirés au sort au sein de secteurs de tirage homogènes (dont 70 % enquêtés en face à face et 30 % par téléphone). Elle est représentative de la population, 826 000 habitants de 359 communes urbaines, périurbaines, rurales et de montagne (Carte 1).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Carte 1 : Périmètre de l'EMC² de Grenoble 2019-20</figcaption></figure>

Source : IGN et Agence d'Urbanisme de la Région Grenobloise ; traitements auteurs sur QGIS

Le module coût résidentiel a été intégré dans l'enquête cœur administrée aux ménages répondant en face à face. Ce choix a été préféré à la solution d'un module à part administré à un sous-échantillon de ménages volontaires afin de disposer d'une taille d'échantillon importante, mais aussi et surtout d'éviter de probables biais d'autosélection et le risque d'un nombre de ménages à bas revenus insuffisant pour assurer une fiabilité statistique aux résultats les concernant. En contrepartie, les contraintes de coût de réalisation d'enquête ont amené à limiter le module à 14 questions : huit sur le logement, cinq sur l'usage de la voiture pour les ménages motorisés et une sur les ressources du ménage.

## Un module adapté à une enquête mobilité

Dans le cadre de l'expérimentation, deux points de vigilance liés à l'intro-duction de questions sur le logement et le revenu dans une enquête dédiés
aux mobilités quotidiennes ont été soulevés par les responsables du suivi des EMC² au CEREMA ont été contrôlés. Le premier point concerne un éventuel abandon de l'enquête par certains ménages, avec un risque de biais d'échantillonnage. Par ailleurs, même si les ménages ne décrochent pas, les taux de réponse aux questions sur le logement et le revenu sont susceptibles d'être affectés par ces écarts thématiques au sein du questionnaire.

Concernant l'échantillonnage, il faut tout d'abord mentionner un écart de 25 % entre l'échantillon de tirage issu de Fidéli et l'échantillon des répondants dans l'EMC² du fait d'impossibilités de contact, de refus de participation à l'enquête, ou d'abandons en cours d'administration du questionnaire. Ce niveau d'écart est dans la moyenne des EMC² et ne paraît pas particulièrement imputable aux questions supplémentaires du module Coût Résidentiel.

Les éventuels biais d'échantillonnage ont ensuite été évalués en comparant quatre bases. D'une part, l'échantillon de tirage issu de Fidéli 2018 a été comparé à l'échantillon des ménages ayant répondu à l'EMC². D'autre part, la base exhaustive de Fidéli 2018 sur le périmètre de l'EMC² grenobloise a été comparée à l'échantillon redressé des ménages ayant répondu à l'EMC². Six variables de contrôle ont été utilisées pour établir cette comparaison, portant sur les caractéristiques du logement (type et mode d'occupation du logement) ainsi que sur les caractéristiques du ménage (type, taille, âge et sexe de la personne de référence).

L'analyse révèle une bonne concordance entre les structures de l'échantillon de tirage et de l'échantillon des ménages répondants : quelles que soient les modalités des six variables de contrôle, la différence n'excède jamais 3%. Du fait d'une base de référence différente, on relève quelques écarts entre l'échantillon EMC² redressé (« Rep Redressé » dans Fig 2a. et b.) avec Fidéli complète sur le territoire d'enquête mais, là encore, les écarts ne dépassent jamais 2 à 3 %. Les figures 2a. et 2b. illustrent ce respect de la structure de la population par l'échantillon, tant au niveau brut que redressé, pour les critères du type de logement et du type de ménage.

Le second point de contrôle du module concerne les taux de réponses. Ils dépassent 98 % pour les questions relatives au logement : surface chauffée, type de chauffage et énergie principale utilisée (Tableau 2). Ils sont supérieurs à 90%, pour les autres questions liées au logement. De manière similaire, les questions liées relatives à la mobilité présentent des taux de réponse satisfaisants, entre 93 et 97 %.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2a : Contrôle des biais d'échantillonnage de l'EMC² grenobloise, selon le type de logement</figcaption></figure>

Source : auteurs

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 2b : Contrôle des biais d'échantillonnage de l'EMC² grenobloise, selon le type de ménage</figcaption></figure>

Source : auteurs
Sur les 14 questions, seules deux ont un taux de réponse inférieur à 90 % :

* Le revenu, que les enquêtes quantitatives non dédiées à ce thème (comme l'EBF par exemple) ont toujours du mal à recueillir. Parmi les ménages enquêtés, 29 % ont refusé de répondre (ou ont déclaré ne pas savoir) ce qui correspond au taux généralement observé pour ces enquêtes.

* La période de construction du logement, à laquelle 12 % des enquêtés n'ont pas donné de réponse. Cette information apparaît moins bien connue des ménages que les autres caractéristiques du logement, notamment chez les locataires (29% de non-réponse contre 3% pour les propriétaires et accédants à la propriété).

<table><caption>Tableau 2 : Taux de réponses aux questions du CR de l'EMC² de Grenoble</caption><thead><tr><th></th><th>Nombre de ménages concernés par la question</th><th>Valeurs manquantes</th><th>Réponses positives</th><th>Refus</th><th>Ne sait pas</th><th>% Oui</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ressources</td><td>4 374</td><td>0</td><td>3 098</td><td>1 099</td><td>177</td><td>71</td></tr><tr><td>Loyer</td><td>1 619*</td><td>0</td><td>1 495</td><td>0</td><td>124</td><td>92</td></tr><tr><td>Remboursement Prêt</td><td>185**</td><td>0</td><td>169</td><td>0</td><td>16</td><td>91</td></tr><tr><td>Aide Logement</td><td>385*</td><td>0</td><td>370</td><td>0</td><td>15</td><td>96</td></tr><tr><td>Surface Chauffage</td><td>4 374</td><td>0</td><td>4 273</td><td>0</td><td>101</td><td>98</td></tr><tr><td>Type chauffage</td><td>4 374</td><td>0</td><td>4 361</td><td>0</td><td>13</td><td>99</td></tr><tr><td>Energie principale</td><td>4 199</td><td>175</td><td>4 131</td><td>0</td><td>68</td><td>98</td></tr><tr><td>Année de construction</td><td>4 374</td><td>0</td><td>3 832</td><td>0</td><td>542</td><td>88</td></tr><tr><td>Péage</td><td>3 557***</td><td>0</td><td>3 429</td><td>0</td><td>128</td><td>96</td></tr><tr><td>Stationnement Nuit</td><td>151</td><td>0</td><td>140</td><td>0</td><td>11</td><td>93</td></tr><tr><td>Autre Stationnement</td><td>3 557***</td><td>0</td><td>3 442</td><td>0</td><td>115</td><td>97</td></tr><tr><td>Carburant</td><td>3 542***</td><td>15</td><td>3 292</td><td>0</td><td>250</td><td>93</td></tr><tr><td>Kilométrage</td><td>3 557***</td><td>0</td><td>3 378</td><td>0</td><td>179</td><td>95</td></tr></tbody></table>

n=4374 : échantillon des ménages ayant répondu par face à face à l'enquête cœur de l'EMC² de Grenoble 2019-20

* locataires ; ** accédants à la propriété ; *** ménages disposant d'au moins un véhicule particulier.
L'intégration du module coût résidentiel ajoute un temps supplémentaire d'administration de l'EMC², variable selon les caractéristiques du ménage enquêté (locataire/propriétaire, motorisé/non motorisé). S'il est difficile d'évaluer finement cet allongement et son impact sur d'éventuels abandons, les deux expériences sur Grenoble et Clermont-Ferrand montrent que son administration se fait sans difficulté majeure.

## 2.3. Méthode d'estimation du coût résidentiel à partir des informations fournies par l'EMC² et l'EBF

L'intégration du module au sein du questionnaire cœur s'est faite au prix d'un nombre limité de questions. Permet-il alors de reconstituer un coût résidentiel complet pour chaque ménage interrogé ? Nous fournissons dans cette partie une présentation générale de la manière dont chacun des postes est estimé, permettant de montrer comment le coût résidentiel a pu être établi pour chaque ménage. On trouvera le détail de la méthodologie de calcul utilisée dans El Zein et al. (2025).

Certaines questions du questionnaire cœur et celles du module permettent d'établir directement certaines dépenses. Concernant le logement, ce sont notamment le loyer des ménages locataires et les remboursements d'emprunt des accédants à la propriété. Concernant la mobilité, on peut reconstituer directement les dépenses de carburant, de péage, de stationnement et d'abonnement en transports collectifs. A noter sur ce dernier point que nous nous sommes arrêtés dans le présent travail à la stricte définition de la mobilité de semaine recueillie dans les EMC² : les dépenses obtenues à partir des déplacements de la journée enquêtée sont redressées sur 22 jours de semaine pour obtenir une dépense mensuelle et les déplacements de week-end ne sont pas pris en compte. L'estimation proposée ici est donc une estimation basse, sachant qu'au sein des agglomérations équivalentes à Grenoble, les distances parcourues en week-end représentent 24 % de la mobilité locale (chiffre tiré de l'Enquête Mobilité des Personnes de 2019 pour les aires urbaines de plus de 200 000 habitants hors Ile-de-France).

Les autres dépenses sont estimées à partir des caractéristiques du ménage, couplées avec les résultats de l'EBF 2017 pour des ménages de même type résidant dans les aires urbaines de plus de 500 000 habitants hors Ile-de-France : c'est le cas des dépenses d'acquisition de véhicules, du chauffage du logement, des primes d'assurances, dépenses d'entretien et taxes, pour le logement et pour la mobilité. Le couplage a été effectué sur la base d'analyses de variance permettant d'identifier, pour chaque poste de dépense, une typologie des ménages expliquant au mieux la dépense à estimer, à partir des variables communes aux deux bases de données (Cori, 2016).
L'ensemble des dépenses directement estimées par l'EMC² représente 42% du coût résidentiel moyen d'un ménage grenoblois ; 58% des dépenses sont établies à partir du couplage avec l'EBF 2017 (Tableau 3)

Par ailleurs, en s'appuyant sur les données du fichier Fidéli, l'expérimentation grenobloise a bénéficié de l'information sur le revenu des ménages dont dispose la Direction Générale des Impôts. La garantie du secret statistique ne permettant pas d'attribuer directement ce revenu aux ménages de l'EMC², une modélisation a été réalisée sur la base de cette information précise et un revenu a été réestimé pour chaque ménage. Un lien a été créé entre chaque ménage du fichier EMC² et les années 2019 et 2020 de Fidéli en fonction de la date à laquelle il a été interrogé. Le revenu brut avant impôt de Fidéli a servi de variable objectif et deux modèles ont été réalisés selon la méthode du « k plus proche voisin »<fnref n="3" />, en intégrant la classe de revenu déclarée par les 71 % des ménages ayant répondu, et sans cette information pour les 29 % restants.

Les deux modèles établis à partir des informations socioéconomiques sur les ménages disponibles dans le cœur de l'EMC² fournissent des résultats corrects. Parmi les ménages ayant déclaré une classe de revenu, 84,6 % se trouvent classés dans leur bon quartile de revenu Fidéli, et 73,5 % des ménages des trois premiers déciles voient leur revenu estimé à +/- 10% près. Parmi les ménages n'ayant pas déclaré de classe de revenu, 82,2 % se trouvent classés dans leur bon quartile de revenu Fidéli et 64,7 % des ménages des trois premiers déciles voient leur revenu estimé à +/- 10 % près. A partir de cette modélisation, un revenu a été réestimé pour chaque ménage enquêté.

Les prestations sociales non imposables ne sont pas prises en compte dans ce revenu modélisé (notamment les allocations familiales, le RSA, la prime d'activité ou les prestations liées à un handicap, mais hors allocations logement recueillies par le module Coût Résidentiel). Elles ont été estimées à partir de l'EBF 2017 en fonction du décile de revenu des ménages, du nombre d'enfants, et du statut d'activité de la personne de référence. Puis elles ont été ajoutées au revenu, et c'est cet ensemble des ressources du ménage qui est considéré par la suite.

Les étudiants n'ont pas été intégrés dans cette modélisation car ils se trouvent dans une période de transition dans laquelle les contours de leurs revenus sont difficiles à établir statistiquement. Ainsi, dans la base Fidéli,

<footnote n="3">3 | L'algorithme de classification k plus proche voisin (ou K-Nearest Neighbors - KNN) est utilisé en apprentissage automatique. Son principe de base est de trouver les k échantillons d'entraînement les plus proches de l'échantillon test et de prédire la classe de l'échantillon de test en fonction de ces k voisins. La proximité est définie par une mesure de distance, en général la distance euclidienne (Taunk et al. 2019). C'est cette dernière que nous avons utilisée ici.</footnote>
les étudiants qui disposent de leur propre logement mais sont encore fiscalement rattachés à leurs parents, se voient attribuer le revenu de l'ensemble de leur foyer d'origine.

Sur cette base, les composantes du coût résidentiel ont été calculées pour les 4 374 ménages interrogés en face à face dans l'EMC² grenobloise. Les ressources ont quant à elles été estimées pour tous les ménages hors étudiants (295 ménages). L'ensemble des analyses est donc mené sur un échantillon de 4 079 ménages. La Figure 3 présente les bases et variables utilisées, en distinguant les données issues du module spécifique de l'EMC² et celles de l'EBF.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 3 : Bases et variables utilisées pour estimer le coût résidentiel</figcaption></figure>

Source : auteurs

# 3. De premiers résultats pour éclairer les enjeux

## 3.1. Le coût résidentiel : 40% du revenu des ménages

Le coût résidentiel des ménages résidant dans le périmètre de l'enquête est estimé à 1 161 € mensuels en 2019-20, soit 40% du revenu. Ce montant moyen se répartit en 70 % pour le logement et 30 % pour la mobilité (Fig. 4). Les dépenses en énergie font un peu moins d'un cinquième du total (17 %, réparties à parts équivalentes entre logement et mobilité). Fluctuantes mais difficilement évitables, ces dépenses sont fortement ressenties par les ménages à bas et moyen revenu en comprimant sensiblement leur reste à vivre en période de hausse des prix de l'énergie. Elles revêtent de ce fait une importance particulière (cf. §3.2.2.).
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 4 : Ventilation du coût résidentiel des ménages de la grande région grenobloise selon ses composantes logement et mobilité, en 2019-20</figcaption></figure>

Source : auteurs, à partir de l'EMC² Grenoble 2019-20

Le détail par poste met en évidence la prédominance des dépenses fixes dans la composante logement, tandis que les frais variables occupent une place plus importante pour la mobilité (Tableau 3).

Le premier poste de dépenses de la composante mobilité est constitué des dépenses d'achat de véhicules (37 %, essentiellement voitures), auquel s'ajoutent d'autres frais plutôt fixes comme les primes d'assurance (18 %) et d'entretien-réparations (10 %). L'autre moitié de la composante mobilité est dévolue aux dépenses variables, directement liées à l'intensité d'usage des modes : carburant (26 % des dépenses de mobilité), frais de stationnement et de péage (8 %), et transports collectifs urbains (un peu moins de 3 %).

La composante logement est constituée pour 43 % de loyers et remboursements d'emprunts, auxquels s'ajoutent d'autres dépenses fixes à hauteur de 27 % (charges, impôts locaux, assurance). Les dépenses en énergie, chauffage essentiellement, contribuent pour 14 %, soit une part inférieure à celle des travaux liés à l'habitat (16 %). L'énergie pèse proportionnellement moins lourd dans la composante logement que dans la composante mobilité.

Ces chiffres apparaissent cohérents avec ceux estimés dans les travaux sur les dépenses globales logement et mobilité établies au niveau national à partir de l'EBF 2017 (Cusset & Trannoy, 2023 ; Le Hir & Bono, 2023).
<table><caption>Tableau 3 : Dépenses pour les différents postes des composantes Mobilité et Logement du coût résidentiel, en €/mois et en %</caption><thead><tr><th colspan="2">Composante Mobilité</th><th>Montant (€ /mois)</th><th>Part dans le Coût résidentiel (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Dépenses fixes</td><td>Acquisition véhicules</td><td>127</td><td>11%</td></tr><tr><td>Assurance</td><td>61</td><td>5%</td></tr><tr><td>Réparation</td><td>33</td><td>3%</td></tr><tr><td rowspan="4">Dépenses variables</td><td>Carburant</td><td>88</td><td>8%</td></tr><tr><td>Autres dépenses véhicules*</td><td>27</td><td>2%</td></tr><tr><td>Transports collectifs</td><td>10</td><td>1%</td></tr><tr><td><strong>Total dépenses Mobilité</strong></td><td><strong>345</strong></td><td><strong>30%</strong></td></tr><tr><td colspan="2">Composante Logement</td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5">Dépenses fixes</td><td>Loyer</td><td>174</td><td>15%</td></tr><tr><td>Remboursement d'emprunts</td><td>182</td><td>16%</td></tr><tr><td>Impôts locaux**</td><td>113</td><td>10%</td></tr><tr><td>Assurance logement</td><td>31</td><td>3%</td></tr><tr><td>Charges</td><td>75</td><td>6%</td></tr><tr><td rowspan="3">Dépenses variables</td><td>Energie</td><td>111</td><td>10%</td></tr><tr><td>Travaux</td><td>129</td><td>11%</td></tr><tr><td><strong>Total dépenses Logement</strong></td><td><strong>816</strong></td><td><strong>67%</strong></td></tr><tr><td colspan="2">Coût résidentiel</td><td>1 161 € / mois</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : auteurs, à partir de l'EMC² Grenoble 2019-20

## 3.2. Le coût résidentiel, contrainte déterminante pour les ménages modestes

L'intérêt de la notion de coût résidentiel apparaît aisément dans le cas des ménages modestes en apportant des résultats que des analyses partielles de leurs dépenses de mobilité ou de leurs dépenses de logement ne permettent pas de révéler de manière aussi évidente.

Pour avancer sur ce point, les analyses ont été conduites à l'aide de trois indicateurs. La comparaison entre ménages de taille et composition différentes a été effectuée en appliquant une échelle d'équivalence afin de prendre en compte les économies d'échelle qui existent dans certains

<footnote>* péages, stationnement de nuit et de jour ** taxe d'habitation, taxe foncière.</footnote>
postes de consommation<fnref n="4" />. Un revenu et un coût résidentiel par unités de consommation (UC) ont ainsi été calculés. Le revenu par UC a permis de classer les ménages par quartiles de niveau de vie, des plus pauvres (Q1) aux plus aisés (Q4). Le coût résidentiel par UC permet de décorréler les dépenses de la taille des ménages. Il a été estimé par quartiles de revenu, selon le statut d'activité des membres adultes, ou encore selon la localisation résidentielle, suivant les besoins des analyses.

S'intéresser aux enjeux sociaux liés au coût résidentiel nécessite de pouvoir apprécier la part des ressources des ménages dédiée au logement et aux déplacements. Le taux d'effort, ou coefficient budgétaire, correspondant à la part du revenu total consacrée au coût résidentiel<fnref n="5" />, est souvent utilisé. Nous avons cependant privilégié l'approche par le reste à vivre. Ce reste à vivre, tel que défini dans le cadre de cet article, est égal à ce qui reste au ménage une fois les dépenses de logement et de mobilité locale recueillie dans l'EMC² soustraites de ses ressources.

Enfin, pour une première analyse de différences spatiales, nous avons utilisé un découpage distinguant la commune de Grenoble, une première couronne constituée des autres communes de la Métropole et enfin les territoires périurbains et ruraux situés sur le reste du territoire (Carte 2)

## Disparité des coûts résidentiels par UC : d'abord le revenu puis la localisation

Le coût résidentiel par UC double entre le 1er et le 4ème quartile de revenu par UC, avec une augmentation régulière du 1er au 3ème quartile puis un saut au niveau du 4ème quartile, du fait des dépenses de logement et de transport hors énergie, nettement plus importantes chez les ménages les plus aisés (Fig. 5). Les dépenses de carburant augmentent dans un rapport de 1 à 2 du 1er au dernier quartile et les dépenses d'énergie pour le logement dans un rapport de 1 à 1,5. Le facteur d'accroissement le plus fort, de 1 à 2,7 concerne les dépenses induites par la mobilité hors carburant, mettant en évidence un usage plus important des véhicules particuliers pour la mobilité quotidienne lorsque le revenu s'élève. Les dépenses d'occupation du logement, hors énergie progressent également notablement avec le revenu, dans un rapport de 1 à 1,8 du premier au dernier quartile.

<footnote n="4">4 | Nous avons utilisé l'échelle d'Oxford modifiée utilisée en France qui estime les économies d'échelle à l'intérieur du ménage à partir d'un nombre d'Unités de Consommation (UC) calculé sur la base d'une valeur de 1 pour la personne de référence, de 0,5 pour les autres personnes de plus de 14 ans, et de 0,3 pour les moins de 14 ans.</footnote>

<footnote n="5">5 | « Le taux d'effort [pour le logement] est le rapport entre la somme des dépenses liées à l'habitation principale et les revenus des ménages » (INSEE, 2021) https://www.insee.fr/fr/metadonnees/definition/c1809</footnote>
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Carte 2 : Découpage du territoire d'étude en trois zones</figcaption></figure>

* Grenoble : 23 % des ménages ; Métropole hors Grenoble : 34 % ; Reste du territoire : 43 %

Source : Agence d'Urbanisme de la Région Grenobloise ; traitements auteurs sur QGIS

Le coût résidentiel par UC s'accroît du centre vers la périphérie (Fig. 6), dans un rapport de 1 à 1,2 de Grenoble aux communes extérieures, du fait de la composante mobilité et de son poste carburant. Les dépenses d'énergie pour le logement sont elles aussi plus élevées en périphérie qu'à Grenoble, et nettement plus en périurbain-rural. Les explications sont à rechercher du côté du logement, avec une surface par UC plus élevée et une plus forte part de maisons individuelles non accolées pour lesquelles la déperdition de chaleur est plus forte, aspect particulièrement important dans le contexte géographique local, marqué par des zones de montagne au climat plus rude.

Cet effet localisation reprend cependant pour partie des effets revenus, car les zones accueillant les populations les plus aisées sont plutôt en dehors du centre de l'agglomération. Le croisement du revenu et de la localisation permet de contrôler en partie cet effet de structure. Il confirme la prééminence du revenu dans l'explication des écarts de coût résidentiel par UC, même si des différences demeurent selon la localisation à quartile de revenu donné (Fig. 7).
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 5 : Coût résidentiel par UC, selon le quartile de revenu par UC des ménages grenoblois</figcaption></figure>

Source : auteurs, à partir de l'EMC² Grenoble 2019-2020

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 6 : Coût résidentiel par UC, selon la localisation résidentielle des ménages grenoblois</figcaption></figure>

Source : auteurs, à partir de l'EMC² Grenoble 2019-20
A localisation fixée, le coût résidentiel par UC augmente sensiblement avec le revenu. Cette hausse est nette pour la composante logement, et encore plus marquée en matière de mobilité. Entre le 1er et le 4ème quartile de revenu des ménages de la commune de Grenoble, la hausse des dépenses de logement est de 54%, alors qu'elle est de 128% pour la mobilité. Le coût résidentiel augmente avec la distance au centre, confirmant l'effet localisation. Mais cette hausse est nettement plus forte pour les ménages aisés que pour les plus modestes : +2% pour les ménages du 1er quartile contre +27% pour le quart des ménages les plus aisés. Les dépenses de mobilité sont les plus impactées par l'éloignement du centre, avec une hausse d'autant plus forte que le revenu augmente.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 7 : Coût résidentiel par UC selon la grande zone de résidence et le quartile de revenu par UC des ménages grenoblois (€ mensuels)</figcaption></figure>

Source : auteurs, à partir de l'EMC² Grenoble 2019-20

Au niveau global, le marché locatif, social et privé, permet de contenir les dépenses de logement des ménages du premier quartile dans le centre comme en périphérie. En revanche, leurs dépenses de chauffage augmentent avec l'éloignement du centre (+34% du centre aux territoires périurbains et ruraux). Leurs dépenses de mobilité augmentent plus sensiblement (+55%), du fait d'une plus grande dépendance à l'automobile. L'ensemble se compense pour aboutir à une hausse limitée à 2% entre centre et périphérie. Les ménages les plus aisés ne connaissent pas les mêmes contraintes économiques, et leur choix de vivre en périphérie se traduit par une nette augmentation de leur coût résidentiel (+27%), avec une croissance plus marquée de leurs dépenses de mobilité (+68%) que de logement (+13%).
## Le reste à vivre, enjeu majeur du coût résidentiel pour les ménages modestes

Ces montants de dépenses renvoient l'image d'un coût résidentiel qui s'élève fortement avec le niveau de vie et, dans une moindre mesure, avec l'éloignement du centre urbain du fait d'une plus forte dépendance à l'auto-mobile et, pour les plus aisés, d'un investissement dans des habitations plus spacieuses que dans le centre. Les deux quartiles de revenu extrêmes ont été utilisés ici pour rendre compte de cette tendance, mais les graphiques montrent une progression continue.

Si l'on oriente le regard sur le reste à vivre des ménages, cette image se retourne complètement (cf. Figure 8). Même si leurs dépenses sont importantes, les ménages les plus aisés ont des ressources suffisamment élevées pour disposer d'un reste à vivre confortable, quelle que soit leur localisation. A l'inverse, le quart des ménages les plus modestes se trouve extrêmement contraint. Leur reste à vivre mensuel moyen, toutes zones confondues, est de 318 €/UC, soit de l'ordre de 10,60 € par UC et par jour. La dépense énergétique mobilité et logement confondus (99 €/UC) représente plus de 30 % de cette somme et est loin d'être négligeable. La mise en évidence du reste à vivre montre clairement que les ménages les plus modestes sont fortement exposés aux variations des prix de l'énergie de ces dernières années. Ces évolutions peuvent affecter de façon disproportionnée leurs dépenses du quotidien, d'alimentation, de soins, de sociabilité et de loisirs, et peuvent les contraindre à des restrictions fortes en matière de chauffage ou de mobilité.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 8 : Reste à vivre par UC selon la grande zone de résidence et le quartile de revenu des ménages par UC (€ mensuels)</figcaption></figure>

Source : auteurs, à partir de l'EMC² Grenoble 2019-20
Ces premiers résultats valident notre hypothèse de travail : un module coût résidentiel adossé à la nouvelle formule des EMC² françaises est méthodologiquement envisageable. Les estimations obtenues ouvrent de nouvelles pistes de réflexion, tant pour comprendre les contraintes économiques des ménages les plus modestes que pour les prendre en compte dans les politiques publiques nationales et locales. Les politiques environnementales, indispensables, ne peuvent faire l'impasse sur leurs éventuelles conséquences économiques et sociales et ces premiers résultats rééclairent, par exemple, l'impact d'une régulation par les prix destinée à limiter les consommations énergétiques et les émissions de gaz à effet de serre ou à favoriser les transitions vers des énergies plus propres.

## 4. Conclusion

L'intérêt porté au couplage entre logement et mobilité s'est intensifié ces dernières décennies, en lien avec la préoccupation d'une meilleure prise en compte des enjeux sociaux et environnementaux des dynamiques territoriales. Si les modèles de type monocentrique ont apporté des axes théoriques d'analyse intéressants, leur confrontation aux mesures empiriques montre des discordances, conduisant au déploiement de méthodes d'analyses plus proches du terrain. Pour autant, ces dernières, souvent réalisées au niveau national, peinent à conserver les particularités locales. De plus, la nécessaire anonymisation statistique rend complexe l'estimation des revenus des ménages ainsi que l'analyse de leur reste à vivre une fois leur coût résidentiel pris en compte.

Pour dépasser ces limites, un module « Coût Résidentiel » a été expérimenté dans les enquêtes de mobilité locales en partenariat avec le CEREMA et l'AURG. Cette expérimentation a été réalisée sur un échantillon de plus de 4000 ménages, en s'appuyant sur Fidéli comme base de tirage de l'enquête.

Ce module fournit une estimation du coût résidentiel à l'échelle des ménages et une mesure de ses composantes plus fine et plus précise que ce que permettent les bases statistiques territoriales par agrégations et modélisations. Les résultats de l'enquête montrent ainsi les disparités sociales importantes face à la pression exercée par le coût résidentiel. Le reste à vivre établi à partir du revenu par UC apparaît extrêmement contraignant pour les ménages les plus modestes. Ceci est d'autant plus criant pour les ménages du premier quartile, pour lesquels le poste énergie impacte grandement le reste à vivre sous l'influence des fluctuations liées aux crises et aux augmentations de prix. Il peut être également souligné que
les dépenses de mobilité sont plus impactées par l'éloignement au centre que celles de logement. D'un côté, les dépenses de logement sont contenues par la régulation de l'immobilier social pour les ménages les plus modestes et la baisse des prix au m² est compensée par des surfaces qui augmentent pour les ménages plus aisés. Côté mobilité, la croissance des dépenses est liée à la hausse de la dépendance automobile ; elle reste contrainte par des budgets limités pour les ménages les plus modestes, mais peut augmenter de manière significative pour les ménages aisés, qui ont les moyens de jouer tout à la fois sur leur taux de motorisation et leurs distances parcourues au quotidien.

L'expérimentation menée sur l'agglomération grenobloise confirme la pertinence de développer de nouvelles approches au niveau local, couplées à la captation de données sur de plus grands échantillons de ménages. Ces premiers résultats demandent à être confirmés. Dans cette optique, une seconde application du module coût résidentiel des EMC² a été réalisée sur le territoire de Clermont-Ferrand. Au-delà de la comparaison des résultats avec ceux obtenus sur Grenoble, plusieurs perspectives d'analyse sont envisagées à court terme. La première consiste en une évaluation plus fine des caractéristiques des ménages dont les budgets sont mis en tension par leur coût résidentiel, à l'aide d'analyses multivariées en fonction par exemple du statut d'occupation du logement, de la présence et du nombre d'enfants dans le ménage, de l'âge de la personne de référence, de la localisation résidentielle ou du statut d'activité des membres du ménage qui jouent sur leurs mobilités, etc. Une seconde piste complémentaire porte sur l'analyse des caractéristiques territoriales pouvant contribuer ou limiter la précarité et la fragilisation économique d'une partie des ménages.

A plus long terme, l'existence d'un module de questions sur le coût résidentiel et d'une méthodologie de calcul reproductible sur d'autres aires urbaines ouvrent la possibilité de simulations territorialisées des dépenses en fonction des systèmes de prix (foncier ; achat des véhicules et carburant, dans un contexte d'électrification du parc ; chauffage et autres usages énergétiques du logement). Dans un contexte d'intensification des impacts environnementaux, de tels travaux apparaissent nécessaires pour mieux anticiper, et limiter par des mesures correctrices, la pression mise sur les budgets des ménages à revenus limité et fortement contraints dans leurs modes de vie.
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