6. Conclusion

La fonction des prix hédonistes standard n’intègre pas la présence de liaisons spatiales entre les observations. Le recours à la méthode des moindres de carrés ordinaires pour l’estimation de la fonction des prix hédonistes conduit à des paramètres surestimés. En effet, en présence d’autocorrélation spatiale, une des hypothèses du modèle linéaire général n’est pas respectée. L’incorporation des effets spatiaux nécessite de recourir à des méthodes d’estimation comme le maximum de vraisemblance ou les variables instrumentales en cas d’existence d’hétéroscédasticité ou d’absence de normalité des résidus.

Une des difficultés est la détermination de la matrice spatiale à retenir dans l’analyse. Une dérive peut conduire à constituer une matrice ad hoc en fonction des résultats attendus. Les résultats de la prise en compte de l’autocorrélation dans l’estimation de modèles sont complètement dépendants de l’étape de définition de la matrice spatiale. Le choix de la forme de l’autocorrélation spatiale (modèle spatial autorégressif ou modèle spatial avec autocorrélation des résidus) à l’aide de tests adéquats demeure également crucial. Dans le cas de la fonction des prix hédonistes appliquée aux biens immobiliers, le modèle spatial correspond à un modèle spatial autorégressif. En effet, le prix d’un logement dépend des prix des biens environnants (CAN, 1990). Le modèle spatial avec autocorrélation peut également servir à modéliser les prix des logements, lorsque l’autocorrélation spatiale est le résultat de l’interaction entre les résidus pour un logement situé à un endroit et la variable dépendante des localisations environnantes (CAN, 1992).

L’estimation de la fonction spatiale de valorisation immobilière conduit à des paramètres estimés plus faibles et à des t asymptotiques non biaisés. La variable distance au centre (DIST) n’est plus significative dans le modèle spatial avec autocorrélation des résidus. Le test empirique concernant les transactions des prix des logements anciens achetés par des particuliers à Lyon en 1995 montre l’importance des variables aménagement de l’espace public urbain dans le prix des logements. La valorisation immobilière de l’aménagement de l’espace public urbain, dans le cas de la prise en compte de la distribution spatiale des observations, est moins importante que dans l’estimation a-spatiale. Elle demeure très importante puisqu’elle s’établit dans une fourchette comprise entre   17,3 % et –16,8 %, soit environ un écart de 41 % entre les deux situations polaires, ceteris paribus. Pour l’ensemble de l’échantillon, la valorisation immobilière de l’aménagement de l’espace public représente 3,8 % du montant estimé des transactions.

Ces résultats n’infirment pas la présence d’autocorrélation spatiale. En revanche, l’interprétation des résultats doit être réalisée avec circonspection. En effet, les modifications des paramètres, suite à l’introduction de l’autocorrélation spatiale dans l’évaluation de la fonction de valorisation immobilière, ne résultent pas forcément de la correction de biais liés à l’absence d’indépendance des observations. Cela peut découler également de l’existence de colinéarité entre la variable spatiale et les autres variables explicatives.