De nouveaux enseignements sur la situation et l’évolution du parc privé dans les quartiers de la politique de la ville.

L’habitat privé représente un quart des logements situés dans les quartiers prioritaires de la politique de la ville (QPV). Cette moyenne nationale s’accompagne de fortes variations, notamment avec l’entrée dans la géographie prioritaire, en 2014, de quartiers situés en centre ancien se caractérisant par un parc majoritairement privé, parfois dégradé.

Or, les données concernant ce parc et son occupation restaient limitées, ce qui entravait à la fois le diagnostic nécessaire à la mise en place de politiques territoriales adaptées et l’évaluation de leur efficacité. C’est pourquoi l’ANCT, la DGALN et le Cerema mettent à disposition des indicateurs actualisés dédiés au parc privé des QPV.

Méthode

Les problématiques abordées sur le parc privé portent principalement sur les caractéristiques des logements, la situation du marché et l’occupation des logements. Pour ce faire, trois sources sont mobilisées :

• Les Fichiers Fonciers (Base de données DGFIP retraitées par le Cerema), qui permettent de renseigner les caractéristiques physiques des logements et leur statut d’occupation

• DV3F (Base de données DGFIP retraitées par le Cerema) qui renseigne sur l’ensemble des transactions foncières et immobilières. Elle sert notamment à évaluer la situation des logements privés des QPV au regard de leur marché immobilier local (la source ne couvre pas l’Alsace et la Moselle).

• Fidéli (Base de données INSEE à partir de DGFIP) pour étudier l’occupation des logements.

L’ensemble des données a fait l’objet d’un traitement approfondi en vue de respecter le secret statistique et fiscal et d’assurer la significativité des indicateurs. 

Les indicateurs sont calculés à l’échelle précise des quartiers. La démarche couvre une grande partie des QPV situés en Outre-Mer : 1400 quartiers ont ainsi été étudiés, comprenant les territoires de La Réunion, la Guyane, la Martinique et la Guadeloupe. Outre les QPV, les indicateurs sont également calculés à l’échelle des Quartiers de Veille Active (QVA).

Les caractéristiques du parc privé des QPV sont comparées à celles d’"espaces de référence", qui sont l’unité urbaine associée au QPV, à laquelle a été retranché le QPV en question. Ainsi, le poids du parc privé d’un QPV est comparé au poids du parc privé de l’unité urbaine environnante, ce qui permet d’apprécier l’écart entre ces deux espaces.

Résultats

L’ensemble des éléments produits dans le cadre de cette démarche apporte un regard actualisé et pour partie nouveau sur les enjeux de l’habitat dans les quartiers de la politique de la ville.

Ainsi, dans les QPV, par ailleurs de taille très variable, on note globalement une dominante d’habitat social avec une présence forte de collectifs. Sur ce segment social, ce sont les logements construits pendant la période des grands ensembles qui restent sur-représentés, alors que les logements sociaux récents, construits depuis 2010, sont sous-représentés au regard des espaces de référence.

Le taux de vacance de longue durée est plus élevé dans les QPV et il augmente globalement. La suroccupation est plus fréquente sur l’ensemble des segments de logements (social et privé) .

Si l’on zoome sur l’habitat privé, on observe que, comparé aux unités urbaines correspondantes, le parc privé des QPV est en moyenne plus collectif, plus ancien et plus locatif. Il est plus touché par la vacance de longue durée et les situations de suroccupation y sont plus fréquentes. Les prix du marché immobilier sont en moyenne inférieurs de 25% à ceux de l’unité urbaine pour un bien équivalent. Le parc privé accueille des ménages moins pauvres que le parc social, que ce soit en QPV ou dans les espaces de référence. Toutefois, l’écart de niveau de vie entre les ménages des QPV et des espaces de référence est plus marqué dans le parc privé que dans le parc social.

En vue de nuancer les constats nationaux qui précèdent et qui ne rendent pas compte de la diversité des quartiers, une typologie des QPV a été réalisée. Pour construire celle-ci, un algorithme d’agrégation a été utilisé et appliqué aux 1337 QPV contenant de l’habitat privé, à partir d’une série d’indicateurs parmi les plus significatifs. Seuls les indicateurs issus de la source fichiers fonciers ont été pris en compte pour la construction. Les indicateurs issus des données DV3F (sur les marchés) et Fidéli (sur l’occupation de logements) ont dû être écartés en raison d’un grand nombre de quartiers exclus (secret statistique, seuils de significativité, absence de données DV3F en Alsace et Moselle…).