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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1. Introduction1


Le développement des banlieues et des espaces périurbains est un fait marquant des trente dernières années. Le cadre de vie rural/périurbain peut être recherché pour ses basses densités de population, son calme, ses espaces ouverts et, en particulier, pour ses paysages que les activités agricole et forestière contribuent à créer et entretenir. Nous évaluons ici les aménités paysagères résidentielles de zones à faible ou moyenne densité d’habitat, à travers la capitalisation foncière de ces aménités dans les valeurs immobilières, en utilisant la méthode des prix hédonistes.

Dans la littérature internationale, de nombreux travaux utilisent des modèles hédonistes (ou des méthodes de préférences déclarées) pour l’évaluation de paysages. Par delà les résultats obtenus, ces travaux reposent généralement sur une caractérisation frustre du paysage (couverture des sols, proximité de points remarquables, vue sur certains objets, etc.). Or, un paysage est un objet complexe, défini dans un espace physique à trois dimensions, avec des plans de vision articulés les uns par rapport aux autres. Pour répondre à cette complexité, dans la recherche que présentons ici, nous construisons des variables paysagères fondées sur l’articulation de plusieurs niveaux d’échelle et la définition de champs de vision tels qu’ils sont vus depuis le sol, que nous utilisons ensuite dans des modèles économétriques.

A partir des variables paysagères ainsi construites, notre démarche articule un niveau « vertical » de comparaison de méthodes différant par leur précision sur deux régions (Dijon et Besançon), et un niveau « horizontal » de comparaison de six régions (Région Nord et Pas de Calais, département des Bouches-du-Rhône, aires urbaines de Besançon, Brest, Dijon et Lyon). Les sources d'information sont homogènes et les degrés de précision identiques. Il s’agit d’évaluer les effets de la précision sur les résultats et la variabilité géographique de ceux-ci.

Plus précisément, nous soumettons les régions de Dijon et de Besançon aux mêmes modèles géographiques et économiques, ce qui permet de comparer les résultats de ces deux régions à partir de données extrêmement fines (cellules de 49 m²) ou plus grossières (cellules de 625 m²). Nous comparons également les six régions d’étude analysées avec une résolution de 25 mètres. L’intérêt est qu’il s’agit de régions fort différentes dans leur degré d’urbanisation, leurs formes urbaines, les grandes entités paysagères et climatiques qui les caractérisent.

La réunion de résultats sur le prix que les ménages accordent aux paysages, en particulier « verts » pour cet ensemble de six régions, et la comparaison de méthodes plus ou moins fines apportent des éléments importants au débat sur la valeur des paysages, dans une recherche collective dont nous ne connaissons pas d’équivalent ailleurs.

Dans ce qui suit, nous faisons tout d’abord un bref état de la littérature sur l’évaluation économique des attributs paysagers, qui permettra au lecteur peu familier de situer notre travail par rapport aux autres recherches sur ce sujet. Puis, dans les deux sections suivantes, nous décrirons le modèle géographique utilisé pour construire les variables permettant de décrire le paysage tel qu’il est vu du sol et les méthodes économétriques mises en œuvre pour en évaluer l’impact. La quatrième section est consacrée à la présentation des résultats pour chacune des six zones sur lesquelles nous avons travaillé. Enfin, la dernière section fait une synthèse des résultats obtenus et propose quelques conclusions.

2. Etat de la littérature


Nous présentons ici un aperçu de la littérature sur l’évaluation économique des paysages en distinguant quatre types de variables, retenues comme indicatrices de paysages : la couverture des sols, analysée en deux dimensions, l’adjonction à cette couverture des sols de variables de forme issues d’indices d’écologie des paysages, la distance entre des habitations et des objets particuliers dans la mesure où la vue d’un paysage dépend de cette distance, et enfin la vue proprement dite de paysages qui intègre la troisième dimension à l’analyse.

Du côté de la couverture des sols, les couverts agricoles et arborés ont généralement des prix hédonistes positifs. Par exemple, Des Rosiers et al. (2002) estiment que, près de Québec (Canada), des attributs paysagers (forêts, paysages jardinés, haies) font augmenter en moyenne de 7,7% le prix des logements. Cependant, d’autres auteurs obtiennent des résultats opposés ou non significatifs, comme Garrod et Willis (1994), Irwin (2002), Smith et al. (2002), Paterson et Boyle (2002), et Roe et al. (2004). C’est paradoxal si l’on considère, comme nous l’avons dit en introduction, que ces cadres de vie sont recherchés. Ce paradoxe peut tenir au caractère frustre des variables d’occupation du sol, mesurées à partir d’une carte ou d’une image de satellite : ce ne sont pas des paysages à proprement parler.

L’analyse peut être affinée dans plusieurs directions. D’une part, le statut juridique des sols apporte une information qui complète leur couverture, les terres agricoles ou boisées privées, qui risquent d’être ultérieurement construites (Irwin, 2002) ou qui sont fermées à la promenade (Cheshire et Sheppard, 1995), ayant une valeur moindre que des terres publiques (parcs, forêts). D’autre part, différents types de ménages peuvent valoriser différemment les biens paysagers. C’est ainsi que Roe et al. (2004) montrent, par une analyse conjointe, que les riches sont prêts à payer un terrain résidentiel 6% de plus pour bénéficier de 10% d’agriculture en plus, et les pauvres seulement 3%. Ils concluent aussi que l’agriculture joue un rôle attractif dans la suburbanisation et montrent une substituabilité entre terres agricoles et parcs publics. En France, Dachary-Bernard (2005) utilise aussi la méthode d’analyse conjointe dans une étude sur le parc naturel régional d’Armorique et conclut que les visiteurs sont prêts à payer pour voir une lande boisée.

Pour aller au-delà de l’occupation des sols, on retient souvent des indices repris de l’écologie du paysage, comme le nombre de taches, leur taille, la longueur des frontières entre elles, ou bien des indices synthétiques (entropie, dimension fractale), ou encore des variables de forme. Ces travaux sont parfois conduits à partir de photographies, mais les images satellites sont la source actuellement la plus utilisée. Geoghegan et al. (1997) ont joué un rôle pionnier en ce domaine, montrant que des forêts ou des champs proches de Washington D.C accroissaient les valeurs foncières (sauf au-delà d’une certaine distance). La fragmentation et la diversité du paysage ont un effet négatif, sauf près et loin de Washington. En France, Dumas et al. (2005) estiment un modèle de prix hédonistes dans le département des Bouches-du-Rhône avec des variables d’occupation des sols et de composition paysagère. Un indice d’agrégation a un prix hédoniste positif, ceux d’interspection, de juxtaposition et d’entropie ont des prix négatifs.

La distance entre une maison et un objet a été intégrée dans des modèles de prix hédonistes depuis longtemps (Weicher et Zerbst, 1973) et les travaux se sont multipliés depuis lors. Par exemple, Bolitzer et Netusil (2000) estiment à 1,5% la plus-value de logements à moins de 500 mètres d’un jardin public, mais une trop grande proximité a des effets négatifs, dus à la congestion et au bruit. Dans une région proche d’Helsinki (Finlande) étudiée par Tyrvainen et Miettinen (2000), le prix des maisons diminue de 5,9% par kilomètre d’éloignement du parc forestier le plus proche. La proximité et la surface de zones humides ou de lacs ont également des prix hédonistes positifs (Mahan et al., 2000) .

Plusieurs travaux suggèrent qu’il faut être adjacent à l’objet paysager d’intérêt pour que les biens immobiliers bénéficient d’une plus-value : dans une étude de Thorsnes (2002) ceux qui jouxtent une forêt valent de 19 à 35% de plus que les autres, cette plus-value disparaissant lorsqu’il faut traverser une rue pour atteindre la forêt. Hobden et al. (2004) obtiennent des résultats voisins, avec des plus-values allant jusqu’à 6,9% et 11% pour des biens qui jouxtent des corridors et des sentiers piétonniers conduisant à de grands parcs. Retenons que la contiguïté apporte généralement une plus-value, sauf si elle engendre des nuisances dues à une surfréquentation. De plus, les effets de la distance sur les valeurs immobilières s’estompent rapidement, pour disparaître au-delà de quelques centaines de mètres.

La vue d’un paysage suppose de passer d’une vision d’en haut (carte, photographie aérienne, image de satellite) à la vision qu’a un observateur depuis le sol, soit par des photographies (utilisées depuis longtemps en ce domaine) soit en modélisant le champ de vision grâce à des modèles numériques de terrain (MNT) couplés à des images satellites. La topographie et/ou les masques visuels que constituent les objets disposés au sol sont ainsi pris en compte.

C’est ainsi que Bastian et al. (2002) reconstituent la vue d’un paysage par une méthode de géographie quantitative et appliquent la méthode des prix hédonistes aux variables ainsi obtenues : l’aire de vision d’un observateur est analysée à partir d’images satellites et d’un MNT. Cependant, peu de variables paysagères sont significatives, à l’exception de la diversité des paysages, hautement appréciée. Paterson et Boyle (2002) utilisent également une image satellite et un MNT pour analyser le paysage vu, mais ils obtiennent des résultats instables, qui diffèrent selon le type de variable, et qui, en outre, sont parfois contre-intuitifs. Cavailhès et al. (2007) étudient le prix hédoniste de paysages vus dans la région périurbaine autour de Dijon (France), avec la méthode utilisée dans cette recherche.

Dans un contexte urbain, la vue est particulièrement difficile à modéliser, du fait d’immeubles dont la hauteur est très variable et de critères complexes de qualité de paysages principalement bâtis. C’est ainsi que Lake et al. (1998 ; 2000) ont dû réaliser des visites de terrain pour compter le nombre d’étages et tenir ainsi compte de la hauteur des immeubles pour déterminer le champ de vision. Benson et al. (1998) ont également effectué des visites systématiques de maisons pour déterminer la vue qu’elles offraient sur l’océan et sur des lacs. Les progrès des Systèmes d’information géographique (SIG) permettent aujourd’hui d’automatiser l’analyse de données dans un environnement urbain complexe, comme le montrent Baranzini et Schaerer (2007), qui ont utilisé une couche d’information géographique sur la hauteur des immeubles pour modéliser la vue. Ils montrent que la proximité, l’accessibilité et la vue d’aménités paysagères (eau, nature, montagnes) influencent positivement les valeurs locatives.

Retenons de cette brève analyse, premièrement, qu’il est utile d’introduire la vue proprement dite dans les modèles d’évaluation du paysage, l’occupation du sol vue du ciel étant quelque chose de très différent de la vision d’un observateur. Deuxièmement, la représentation des objets doit être effectuée à grande échelle ; cela se traduit par le recours à des images à haute résolution qui seules autorisent la distinction de petits objets . On conçoit que ces exigences requièrent des méthodes géographiques sophistiquées. Ce niveau pertinent d’échelle explique peut-être pourquoi des variables représentées à des résolution spatiale trop grossières (100 m, 1000 m) donnent des résultats volatiles, parfois contraires à l’intuition ou différents d’une étude à l’autre.
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