1.3. Les biens immobiliers et l’autocorrélation spatiale

L’étude du marché des biens immobiliers et l’estimation de la fonction de valorisation immobilière doit tenir compte de l’existence d’effets spatiaux. Les biens immobiliers sont des biens localisés qui capitalisent de nombreuses caractéristiques relevant de leur localisation. Ceci conduit à la présence d’autocorrélation spatiale.

En effet, tous les logements contigus connaissent les mêmes aménités de localisation. Il existe une cetaine homogénéité interne des quartiers. Nous savons que les caractéristiques de localisation qui influencent le prix des logements incluent l’accessibilité, la proximité et la nature de l’offre de biens publics. D’autres éléments sont également pris en compte comme les variables socio-économiques (le revenu moyen des ménages, le taux de chômage, etc.), les caractéristiques de l’urbanisme (la densité de population, l’usage de l’espace pour l’habitation, pour des activités économiques, etc.). Par ailleurs, les logements contigus ont souvent été construits à la même époque. Ainsi, ils possèdent les mêmes caractéristiques et le même niveau d’équipement (aménagement intérieur, taille des différents types de pièces, standing, etc.). La valorisation immobilière des aménités (au sens large) remet en cause l’hypothèse d’indépendance des observations.

La méthode des prix hédonistes tente d’expliquer les variations du prix des logements en fonction des caractéristiques structurelles du logement et de ses caractéristiques de localisation. De nombreuses variables explicatives sont mesurées facilement, D’autres ne sont pas disponibles et ne peuvent pas être déterminées de façon précise, notamment, lorsqu’il s’agit au préalable de définir l’aire d’une zone pour laquelle la variable sera renseignée. Souvent, les données reprennent un zonage qui n’est pas (ou plus) forcément pertinent.

Par ailleurs, le fonctionnement du marché conduit à tenir compte de l’autocorrélation spatiale. En effet, lors d’une vente d’un logement, le propriétaire peut demander conseil pour l’évaluation de son bien immobilier à un notaire ou à un agent immobilier. Pour estimer le bien, le professionnel fait référence aux biens vendus précédemment dans le voisinage. En outre, la communication régulière par la presse des prix au mètre carré par arrondissement et par quartier conduit au même résultat. Le prix d’un logement dépend indirectement du prix des biens immobiliers environnants. Ainsi Can (1990, p. 259) donne l’exemple suivant : houses located in the transition area between low-income and upper-middle income neighborhoods will be assessed by the realtor at a higher value than would occur if the realtor only considered the locational attributes.

Ceci oblige à étudier les différentes manières de tenir compte de l’autocorrélation spatiale dans les modèles économiques. ‘L’analyse des effets exercés sur une variable par les autres n’utilise pas vraiment toutes les caractéristiques de l’espace tant qu’elle n’est pas combinée avec une analyse des interactions entre observations. L’espace, en effet, n’est pas composé d’unités isolées les unes des autres. Ce qui se passe dans chacune d’entre elles peut influencer les autres : il y a interaction spatiale’ (JAYET, 1993, p. 7). Aussi la première étape pour tenir compte de l’autocorrélation spatiale consiste-t-elle à définir la contiguïté et la proximité. ‘Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things’ (TOBLER, 1979, cité par ANSELIN, 1988, p. 8).