Résumé La recherche présentée ici propose une méthode de description et d’évaluation des caractéristiques d’un paysage qui combine la géographie quantitative et l’économétrie des modèles hédoniques.





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6. Conclusions et perspectives


Plusieurs conclusions importantes se dégagent de ce travail, à la fois sur le plan méthodologique et sur les prix hédonistes des variables paysagères.

Pour ce qui est des questions de méthode, il faut disposer d’une information géographique fine, permettant de construire, pour les modèles économétriques, des variables paysagères précises. La comparaison entre les résolutions de 7 mètres et 25 mètres faite à Dijon et à Besançon illustre ce point. Le modèle géographique mis en œuvre avec une résolution fine (7 mètres) et une qui l’est un peu moins (25 mètres) préserve les grandes structures paysagères. Mais il fait perdre de nombreux détails en faisant disparaître une partie des petits objets, en rendant les bâtiments plus difficilement localisables et en engendrant des erreurs sur la présence de masques et leur impact. La conséquence est que, malgré une similarité des grandes structures d’ensemble, la corrélation entre les variables paysagères construites avec les deux niveaux de résolution est faible. De plus, l’utilisation de données trop grossières rapproche le paysage vu de la couverture du sol obtenue de l’image satellite, ce qui fait perdre une partie de son intérêt à la méthode.

La comparaison entre Sigale et Corine Land Cover (CLC) dans la région Nord et Pas de Calais va dans le même sens. Certes, CLC et Sigale ont le même niveau de résolution. Mais Sigale combine les images satellitaires avec d’autres données et cet enrichissement rend la base plus précise. Comme dans le cas de Dijon avec les résolutions de 7 mètres et de 25 mètres, il y a une bonne similarité des structures paysagères d’ensemble, quoique les corrélations soient généralement faibles entre variables issues des deux sources, surtout pour celles décrivant des objets ponctuels.

La perte de qualité dans l’analyse géographique du paysage, due à la résolution ou à la précision de l’analyse d’image, entraîne une perte au niveau des résultats économétriques. Dans les cas dijonnais et bisontin, le nombre de variables significatives diminue et les effets sont souvent atténués avec des cellules de 25 m de côté. Dans le cas du Nord et Pas de Calais, la diminution de qualité entre CLC et Sigale est moins sensible, mais certains résultats apparemment étonnants obtenus à partir des variables CLC paraissent plus normaux avec les variables issus de Sigale.

On peut donc penser que, pour obtenir des résultats fiables et significatifs, il faut aller vers l’utilisation d’images à haute résolution. Cela devient possible, car les coûts d’obtention de telles images diminuent fortement. Le traitement (analyse, classification, reconstitution de la vue) est probablement le goulot d’étranglement le plus important aujourd’hui.

Une conséquence de ce qui précède est qu’il est difficile de tirer des conclusions qui vaillent pour les différentes régions étudiées quand on utilise la résolution de 25 mètres. La variabilité des résultats est, en effet, parfois difficile à expliquer. Dans la plupart des cas, l’existence de fortes corrélations entre plans de vision pour un même type d’objet a conduit à regrouper des plans, empêchant de distinguer les horizons proches et lointains. Malgré ces précautions, le nombre d’effets significatifs est faible, notamment à Brest, à Marseille et à Lyon (pour les maisons). La principale exception est la région Nord et Pas de Calais, fortement avantagée par la grande taille de son échantillon, alors qu’au contraire la petite taille de celui du pays de Brest a sans douté été un handicap. Il faut espérer que les données immobilières, actuellement très coûteuses à acquérir pour une équipe universitaire, seront à l’avenir plus accessibles et à des tarifs plus raisonnables.

Il est, dès lors, difficile de dégager une logique d’ensemble des résultats en termes de prix hédonistes, tant est grande leur variété entre les régions étudiées avec des résolutions de 25 mètres. C’est ainsi qu’il a été quasiment impossible d’estimer des effets significatifs de la vue sur un élément aussi important que le bâti. Quant ils sont statistiquement significatifs, ces effets ont des signes très variables d’une région à l’autre et d’un champ de vision à l’autre. La vue sur les eaux et lacs semble avoir un effet négatif, mais dans la grande majorité des cas il n’est pas significatif. La situation est un peu meilleure pour les objets ‘verts’. Pour la vue sur les espaces à dominante agricole (agriculture, prés, espaces ouverts), les effets estimés sont le plus souvent significativement positifs pour la vue à proximité (en deçà de 300 mètres). On trouve cependant des effets négatifs pour Marseille en zone rurale et pour Brest dans le pôle urbain. La vue sur les couverts arborées (feuillus, buissons, résineux) localisées à proximité de maisons a également un effet significativement positif dans la plupart des cas, mais on trouve des effets significativement négatifs à Marseille (en zone urbaine) et à Lyon (pour les maisons). Les routes et voies ferrées on en général des effets significativement négatifs quand elles sont à proximité immédiate de maisons. Par contre, à plus grande distance, l’effet peut être positif (c’est le cas dans le Nord, à Dijon et Besançon), sans doute en raison d’une corrélation entre le réseau routier et l’accessibilité qu’il permet à des biens publics. Enfin, les variables d’interaction entre agriculture ou forêt et superficie du terrain ont en général un signe négatif, quand il est significatif. Ceci suggère une substituabilité entre jardin privatif et espace vert environnant ; mais on trouve des effets significativement positifs à Marseille en zone rurale et à Brest dans l’aire urbaine.

Notons enfin que les prix hédonistes que nous obtenons pour les variables paysagères ne représentent qu’une petite part du prix des maisons (de l’ordre de quelques pourcents pour une variation d’un écart-type). Pourtant, les professionnels du secteur foncier et immobilier savent bien que certaines vues conduisent à des plus-values immobilières très importantes. Cela tient évidemment a ce que nous avons étudié ici des paysages ordinaires et non des objets emblématiques ou des « points de vue ».

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 THéMA, Université de Franche-Comté

INRA-CESAER Dijon

*** CRESE, Université de Franche-Comté

**** IDEP et INRA-SAD Avignon

***** EQUIPPE, Universités de Lille et IDEP

****** LET, Université de Lyon 2

1 La recherche présentée dans cet article a bénéficié d’un financement du Ministère de l’Environnement et du Développement Durable, dans le cadre du programme Sciences Economiques et Environnement. Un rapport de recherche détaillé est disponible au ministère.

2 Les seules informations ne provenant pas de données notariales sont celles du Nord Pas de Calais, qui nous ont été fournies par l’Office Régional de l’Habitat et de l’Aménagement (ORHA).

3 C’est cette solution que nous avons retenue pour le Nord Pas de Calais.

4 Le lecteur intéressé par les résultats détaillés, notamment sur les variables non paysagères, peut consulter les rapports de recherche disponibles au Ministère de l’Environnement et du Développement Durable.



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