UNIVERSiTEacute DU QUEacuteBEC Agrave MONTREacuteAL

ESTIMATION DE LEacuteLASTICITEacute PRIX DE LOFFRE DE LOGEMENT AU CANADA

MEacuteMOIRE

PREacuteSENTEacute

COMME EXIGENCE PARTIELLE

DE LA MAIcircTRISE EN EacuteCONOMIQUE

PAR

FRANCIS KAYEMBE MITONGA

AOUcircT 2009

UNIVERSITEacute DU QUEacuteBEC Agrave MONTREacuteAL Service des bibliothegraveques

Avertissement

La diffusion de ce meacutemoire se fait dans le respect des droits de son auteur qui a signeacute le formulaire Autorisation de reproduire et de diffuser un travail de recherche de cycles supeacuterieurs (SDU-522 - Reacutevuuml1-20uuml6) Cette autorisation stipule que laquoconformeacutement agrave larticle 11 du Regraveglement no 8 des eacutetudes de cycles supeacuterieurs [lauteur] concegravede agrave lUniversiteacute du Queacutebec agrave Montreacuteal une licence non exclusive dutilisation et de publication de la totaliteacute ou dune partie importante de [son] travail de recherche pour des fins peacutedagogiques et non commerciales Plus preacuteciseacutement [lauteur] autorise lUniversiteacute du Queacutebec agrave Montreacuteal agrave reproduire diffuser precircter distribuer ou vendre des copies de [son] travail de recherche agrave des fins non commerciales sur quelque support que ce soit y compris lInternet Cette licence et cette autorisation nentraicircnent pas une renonciation de [la] part [de lauteur] agrave [ses] droits moraux ni agrave [ses] droits de proprieacuteteacute intellectuelle Sauf entente contraire [lauteur) conserve la liberteacute de diffuser et de commercialiser ou non ce travail dont [il] possegravede un exemplaireraquo

REMERCIEMENTS

Je tiens agrave remercier mon directeur de recherche Monsieur Yvon Fauvel pour sa

confiance ses encouragements ses conseils ses recommandations et sa disponibiliteacute qui

mont permis de mieux mener ce travail

Je remercie eacutegalement mes parents mon eacutepouse et toute ma famille dont le soutien et

lencouragement mont permis dacceacuteder agrave ce stade Quils trouvent agrave travers ce travail

lexpression de ma profonde gratitude

Finalement mes remerciements sadressent agrave tous les professeurs ainsi quau personnel

administratif du deacutepartement des sciences eacuteconomiques de lUniversiteacute du Queacutebec agrave

Montreacuteal

TABLE DE MATIEgraveRES

LISTE DES GRAPHIQUES v

LISTE DES TABLEAUX vi

REacuteSUMEacute vii

INTRODUCTION 1

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

11 Caracteacuteristiques du logement 3

12 Quelques travaux empiriques 5

13 Discussion sur le concept deacutelasticiteacute de loffre 8

lA Aperccedilu theacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute doffre de logement 10

1041 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000) 10

1042 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi et (2001) 11

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) 14

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol au Canada 18

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

21 Analyse de donneacutees 21

22 Meacutethodologie 32

221 Speacutecification de la meacutethodologie 32

222 Deacutefinition des variables et infeacuterence eacuteconomique 34

IV

CHAPITRE III

REacuteSULTATS ET DISCUSSION

31 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de Green

Malpezzi et Mayo (2005) 38

32 Estimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement selon lapproche de Mayer

et Somerville (2000) 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de

Malpezzi et Maclennan (2001) 47

34 Deacuteterminants des sources de dispariteacute 54

CONCLUSION 58

ANNEXES 60

BIBLIOGRAPHIE 62

LISTE DES GRAPIDQUES

Graphique page

21 Prix des logements neufs 22

22 Prix des mateacuteriaux de construction 24

23 Indice des salaires de la construction 26

24 Population par reacutegion meacutetropolitaine 28

25 Mises en chantier par reacutegions meacutetropolitaines 30

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre de logement par reacutegion meacutetropolitaine 54

LISTE DES TABLEAUX

Tableau Page

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Green Malpezzi et Mayo 38

32 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Mayer et Somerville 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute- revenu 47

34 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Maclennan et Malpezzi 52

35 Estimation des sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes 56

REacuteSUMEacute

Dans ce meacutemoire nous analysons loffre de logement dans les reacutegions meacutetropolitaines de recensement agrave laide de modegraveles deacutejagrave utiliseacutes pour le marcheacute du logement ameacutericain Contrairement agrave la majoriteacute des eacutetudes empiriques reacutealiseacutees sur loffre de logement aux Eacutetats- Unis les donneacutees utiliseacutees dans ce meacutemoire sont issues du marcheacute canadien du logement Notre cadre danalyse sappuie principalement sur les formulations du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) Mayer et Somervil1e (2000) et Maclennan et Malpezzi (2001) Lanalyse comparative de ces trois modegraveles a reacuteveacuteleacute que seule la reacutegression du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) a pu fournir des reacutesultats robustes Ce modegravele nous a permis datteindre un double objectif

Le premier objectif est destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine Les reacutesultats obtenus deacutemontrent agrave linstar du marcheacute du logement ameacutericain que loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions meacutetropolitaines du Canada Cependant il existe des eacutecarts reacutegionaux importants

Le deuxiegraveme objectif est dexpliquer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre reacutegions meacutetropolitaines La plupart des facteurs deacuteterminant ces sources sont significatifs agrave un niveau de 5 agrave lexception de la variation de la population Les reacutesultats montrent que les variables relatives agrave la densiteacute agrave la taille de la population aux prix de logement aux droits de cession et frais denregistrement et au temps de deacuteplacement sont utiles pour expliquer les dispariteacutes entre les reacutegions

Mots cleacutes Eacutelasticiteacute Prix Offre Logement

INTRODUCTION

Le logement repreacutesente pour la plupart des meacutenages lactif le plus important et un

eacuteleacutement cleacute pour leur bien-ecirctre Le secteur de logement a des implications sur un eacuteventail

dintervenants (consommateurs constructeurs promoteurs agents immobiliers proprieacutetaires

et precircteurs hypotheacutecaires) En plus ses incidences sur leacuteconomie reacutegionale et nationale sont

majeures Plusieurs eacutetudes ont tenteacute de deacutemontrer sous divers aspects les interactions entre

le logement et leacuteconomie La preacutesente eacutetude sinteacuteresse agrave loffre de logement neuf Il sera

question destimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement neuf pour les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement du Canada

Linteacuterecirct de ce sujet sexplique tout simplement par le fait quil existe peu deacutetudes

reacutealiseacutees sur loffre de logement contrairement agrave celles sinteacuteressant agrave la demande (Smith

Rosen et Fallis 1988 Granelle 1998 Dipasquale 1999 Rosenthal 1999 Mayer et

Somervil1e 2000 Green et Malpezzi 2001) Agrave cet eacutegard nous comptons par ce travail

relever un deacutefi majeur dans lanalyse du marcheacute de logement

En effet il nexiste pas de marcheacute national du logement nous sommes en preacutesence

dun grand nombre de marcheacutes locaux Dans ce contexte leacutelasticiteacute de loffre de logement

au niveau national est lagreacutegation des eacutelasticiteacutes au niveau local Nous allons nous

concentrer sur les caracteacuteristiques tant deacutemographiques queacuteconomiques des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement telles que reacutepertorieacutees par Statistique Canada afin danalyser

le comportement de loffre de logement au Canada Nous allons agrave cet effet constituer une

base de donneacutees portant sur les statistiques fournies par Statistique Canada et la Socieacuteteacute

canadienne dhypothegraveque et de logement (SCHL) Notre eacutechantillon comprend 27 reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Par reacutegion meacutetropolitaine de recensement nous entendons

un ensemble formeacute dune ou de plusieurs municipaliteacutes adjacentes situeacutees autour dune

grande reacutegion urbaine Une reacutegion meacutetropolitaine de recensement doit avoir une population

dau moins 100 000 habitants (Statistique Canada 1996)Pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

de recensement nous avons consideacutereacute le stock de logement lindice des prix de constructions

neuves pour estimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement Les reacutesultats

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

UNIVERSITEacute DU QUEacuteBEC Agrave MONTREacuteAL Service des bibliothegraveques

Avertissement

La diffusion de ce meacutemoire se fait dans le respect des droits de son auteur qui a signeacute le formulaire Autorisation de reproduire et de diffuser un travail de recherche de cycles supeacuterieurs (SDU-522 - Reacutevuuml1-20uuml6) Cette autorisation stipule que laquoconformeacutement agrave larticle 11 du Regraveglement no 8 des eacutetudes de cycles supeacuterieurs [lauteur] concegravede agrave lUniversiteacute du Queacutebec agrave Montreacuteal une licence non exclusive dutilisation et de publication de la totaliteacute ou dune partie importante de [son] travail de recherche pour des fins peacutedagogiques et non commerciales Plus preacuteciseacutement [lauteur] autorise lUniversiteacute du Queacutebec agrave Montreacuteal agrave reproduire diffuser precircter distribuer ou vendre des copies de [son] travail de recherche agrave des fins non commerciales sur quelque support que ce soit y compris lInternet Cette licence et cette autorisation nentraicircnent pas une renonciation de [la] part [de lauteur] agrave [ses] droits moraux ni agrave [ses] droits de proprieacuteteacute intellectuelle Sauf entente contraire [lauteur) conserve la liberteacute de diffuser et de commercialiser ou non ce travail dont [il] possegravede un exemplaireraquo

REMERCIEMENTS

Je tiens agrave remercier mon directeur de recherche Monsieur Yvon Fauvel pour sa

confiance ses encouragements ses conseils ses recommandations et sa disponibiliteacute qui

mont permis de mieux mener ce travail

Je remercie eacutegalement mes parents mon eacutepouse et toute ma famille dont le soutien et

lencouragement mont permis dacceacuteder agrave ce stade Quils trouvent agrave travers ce travail

lexpression de ma profonde gratitude

Finalement mes remerciements sadressent agrave tous les professeurs ainsi quau personnel

administratif du deacutepartement des sciences eacuteconomiques de lUniversiteacute du Queacutebec agrave

Montreacuteal

TABLE DE MATIEgraveRES

LISTE DES GRAPHIQUES v

LISTE DES TABLEAUX vi

REacuteSUMEacute vii

INTRODUCTION 1

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

11 Caracteacuteristiques du logement 3

12 Quelques travaux empiriques 5

13 Discussion sur le concept deacutelasticiteacute de loffre 8

lA Aperccedilu theacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute doffre de logement 10

1041 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000) 10

1042 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi et (2001) 11

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) 14

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol au Canada 18

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

21 Analyse de donneacutees 21

22 Meacutethodologie 32

221 Speacutecification de la meacutethodologie 32

222 Deacutefinition des variables et infeacuterence eacuteconomique 34

IV

CHAPITRE III

REacuteSULTATS ET DISCUSSION

31 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de Green

Malpezzi et Mayo (2005) 38

32 Estimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement selon lapproche de Mayer

et Somerville (2000) 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de

Malpezzi et Maclennan (2001) 47

34 Deacuteterminants des sources de dispariteacute 54

CONCLUSION 58

ANNEXES 60

BIBLIOGRAPHIE 62

LISTE DES GRAPIDQUES

Graphique page

21 Prix des logements neufs 22

22 Prix des mateacuteriaux de construction 24

23 Indice des salaires de la construction 26

24 Population par reacutegion meacutetropolitaine 28

25 Mises en chantier par reacutegions meacutetropolitaines 30

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre de logement par reacutegion meacutetropolitaine 54

LISTE DES TABLEAUX

Tableau Page

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Green Malpezzi et Mayo 38

32 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Mayer et Somerville 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute- revenu 47

34 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Maclennan et Malpezzi 52

35 Estimation des sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes 56

REacuteSUMEacute

Dans ce meacutemoire nous analysons loffre de logement dans les reacutegions meacutetropolitaines de recensement agrave laide de modegraveles deacutejagrave utiliseacutes pour le marcheacute du logement ameacutericain Contrairement agrave la majoriteacute des eacutetudes empiriques reacutealiseacutees sur loffre de logement aux Eacutetats- Unis les donneacutees utiliseacutees dans ce meacutemoire sont issues du marcheacute canadien du logement Notre cadre danalyse sappuie principalement sur les formulations du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) Mayer et Somervil1e (2000) et Maclennan et Malpezzi (2001) Lanalyse comparative de ces trois modegraveles a reacuteveacuteleacute que seule la reacutegression du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) a pu fournir des reacutesultats robustes Ce modegravele nous a permis datteindre un double objectif

Le premier objectif est destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine Les reacutesultats obtenus deacutemontrent agrave linstar du marcheacute du logement ameacutericain que loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions meacutetropolitaines du Canada Cependant il existe des eacutecarts reacutegionaux importants

Le deuxiegraveme objectif est dexpliquer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre reacutegions meacutetropolitaines La plupart des facteurs deacuteterminant ces sources sont significatifs agrave un niveau de 5 agrave lexception de la variation de la population Les reacutesultats montrent que les variables relatives agrave la densiteacute agrave la taille de la population aux prix de logement aux droits de cession et frais denregistrement et au temps de deacuteplacement sont utiles pour expliquer les dispariteacutes entre les reacutegions

Mots cleacutes Eacutelasticiteacute Prix Offre Logement

INTRODUCTION

Le logement repreacutesente pour la plupart des meacutenages lactif le plus important et un

eacuteleacutement cleacute pour leur bien-ecirctre Le secteur de logement a des implications sur un eacuteventail

dintervenants (consommateurs constructeurs promoteurs agents immobiliers proprieacutetaires

et precircteurs hypotheacutecaires) En plus ses incidences sur leacuteconomie reacutegionale et nationale sont

majeures Plusieurs eacutetudes ont tenteacute de deacutemontrer sous divers aspects les interactions entre

le logement et leacuteconomie La preacutesente eacutetude sinteacuteresse agrave loffre de logement neuf Il sera

question destimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement neuf pour les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement du Canada

Linteacuterecirct de ce sujet sexplique tout simplement par le fait quil existe peu deacutetudes

reacutealiseacutees sur loffre de logement contrairement agrave celles sinteacuteressant agrave la demande (Smith

Rosen et Fallis 1988 Granelle 1998 Dipasquale 1999 Rosenthal 1999 Mayer et

Somervil1e 2000 Green et Malpezzi 2001) Agrave cet eacutegard nous comptons par ce travail

relever un deacutefi majeur dans lanalyse du marcheacute de logement

En effet il nexiste pas de marcheacute national du logement nous sommes en preacutesence

dun grand nombre de marcheacutes locaux Dans ce contexte leacutelasticiteacute de loffre de logement

au niveau national est lagreacutegation des eacutelasticiteacutes au niveau local Nous allons nous

concentrer sur les caracteacuteristiques tant deacutemographiques queacuteconomiques des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement telles que reacutepertorieacutees par Statistique Canada afin danalyser

le comportement de loffre de logement au Canada Nous allons agrave cet effet constituer une

base de donneacutees portant sur les statistiques fournies par Statistique Canada et la Socieacuteteacute

canadienne dhypothegraveque et de logement (SCHL) Notre eacutechantillon comprend 27 reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Par reacutegion meacutetropolitaine de recensement nous entendons

un ensemble formeacute dune ou de plusieurs municipaliteacutes adjacentes situeacutees autour dune

grande reacutegion urbaine Une reacutegion meacutetropolitaine de recensement doit avoir une population

dau moins 100 000 habitants (Statistique Canada 1996)Pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

de recensement nous avons consideacutereacute le stock de logement lindice des prix de constructions

neuves pour estimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement Les reacutesultats

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

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Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

REMERCIEMENTS

Je tiens agrave remercier mon directeur de recherche Monsieur Yvon Fauvel pour sa

confiance ses encouragements ses conseils ses recommandations et sa disponibiliteacute qui

mont permis de mieux mener ce travail

Je remercie eacutegalement mes parents mon eacutepouse et toute ma famille dont le soutien et

lencouragement mont permis dacceacuteder agrave ce stade Quils trouvent agrave travers ce travail

lexpression de ma profonde gratitude

Finalement mes remerciements sadressent agrave tous les professeurs ainsi quau personnel

administratif du deacutepartement des sciences eacuteconomiques de lUniversiteacute du Queacutebec agrave

Montreacuteal

TABLE DE MATIEgraveRES

LISTE DES GRAPHIQUES v

LISTE DES TABLEAUX vi

REacuteSUMEacute vii

INTRODUCTION 1

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

11 Caracteacuteristiques du logement 3

12 Quelques travaux empiriques 5

13 Discussion sur le concept deacutelasticiteacute de loffre 8

lA Aperccedilu theacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute doffre de logement 10

1041 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000) 10

1042 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi et (2001) 11

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) 14

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol au Canada 18

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

21 Analyse de donneacutees 21

22 Meacutethodologie 32

221 Speacutecification de la meacutethodologie 32

222 Deacutefinition des variables et infeacuterence eacuteconomique 34

IV

CHAPITRE III

REacuteSULTATS ET DISCUSSION

31 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de Green

Malpezzi et Mayo (2005) 38

32 Estimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement selon lapproche de Mayer

et Somerville (2000) 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de

Malpezzi et Maclennan (2001) 47

34 Deacuteterminants des sources de dispariteacute 54

CONCLUSION 58

ANNEXES 60

BIBLIOGRAPHIE 62

LISTE DES GRAPIDQUES

Graphique page

21 Prix des logements neufs 22

22 Prix des mateacuteriaux de construction 24

23 Indice des salaires de la construction 26

24 Population par reacutegion meacutetropolitaine 28

25 Mises en chantier par reacutegions meacutetropolitaines 30

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre de logement par reacutegion meacutetropolitaine 54

LISTE DES TABLEAUX

Tableau Page

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Green Malpezzi et Mayo 38

32 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Mayer et Somerville 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute- revenu 47

34 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Maclennan et Malpezzi 52

35 Estimation des sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes 56

REacuteSUMEacute

Dans ce meacutemoire nous analysons loffre de logement dans les reacutegions meacutetropolitaines de recensement agrave laide de modegraveles deacutejagrave utiliseacutes pour le marcheacute du logement ameacutericain Contrairement agrave la majoriteacute des eacutetudes empiriques reacutealiseacutees sur loffre de logement aux Eacutetats- Unis les donneacutees utiliseacutees dans ce meacutemoire sont issues du marcheacute canadien du logement Notre cadre danalyse sappuie principalement sur les formulations du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) Mayer et Somervil1e (2000) et Maclennan et Malpezzi (2001) Lanalyse comparative de ces trois modegraveles a reacuteveacuteleacute que seule la reacutegression du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) a pu fournir des reacutesultats robustes Ce modegravele nous a permis datteindre un double objectif

Le premier objectif est destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine Les reacutesultats obtenus deacutemontrent agrave linstar du marcheacute du logement ameacutericain que loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions meacutetropolitaines du Canada Cependant il existe des eacutecarts reacutegionaux importants

Le deuxiegraveme objectif est dexpliquer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre reacutegions meacutetropolitaines La plupart des facteurs deacuteterminant ces sources sont significatifs agrave un niveau de 5 agrave lexception de la variation de la population Les reacutesultats montrent que les variables relatives agrave la densiteacute agrave la taille de la population aux prix de logement aux droits de cession et frais denregistrement et au temps de deacuteplacement sont utiles pour expliquer les dispariteacutes entre les reacutegions

Mots cleacutes Eacutelasticiteacute Prix Offre Logement

INTRODUCTION

Le logement repreacutesente pour la plupart des meacutenages lactif le plus important et un

eacuteleacutement cleacute pour leur bien-ecirctre Le secteur de logement a des implications sur un eacuteventail

dintervenants (consommateurs constructeurs promoteurs agents immobiliers proprieacutetaires

et precircteurs hypotheacutecaires) En plus ses incidences sur leacuteconomie reacutegionale et nationale sont

majeures Plusieurs eacutetudes ont tenteacute de deacutemontrer sous divers aspects les interactions entre

le logement et leacuteconomie La preacutesente eacutetude sinteacuteresse agrave loffre de logement neuf Il sera

question destimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement neuf pour les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement du Canada

Linteacuterecirct de ce sujet sexplique tout simplement par le fait quil existe peu deacutetudes

reacutealiseacutees sur loffre de logement contrairement agrave celles sinteacuteressant agrave la demande (Smith

Rosen et Fallis 1988 Granelle 1998 Dipasquale 1999 Rosenthal 1999 Mayer et

Somervil1e 2000 Green et Malpezzi 2001) Agrave cet eacutegard nous comptons par ce travail

relever un deacutefi majeur dans lanalyse du marcheacute de logement

En effet il nexiste pas de marcheacute national du logement nous sommes en preacutesence

dun grand nombre de marcheacutes locaux Dans ce contexte leacutelasticiteacute de loffre de logement

au niveau national est lagreacutegation des eacutelasticiteacutes au niveau local Nous allons nous

concentrer sur les caracteacuteristiques tant deacutemographiques queacuteconomiques des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement telles que reacutepertorieacutees par Statistique Canada afin danalyser

le comportement de loffre de logement au Canada Nous allons agrave cet effet constituer une

base de donneacutees portant sur les statistiques fournies par Statistique Canada et la Socieacuteteacute

canadienne dhypothegraveque et de logement (SCHL) Notre eacutechantillon comprend 27 reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Par reacutegion meacutetropolitaine de recensement nous entendons

un ensemble formeacute dune ou de plusieurs municipaliteacutes adjacentes situeacutees autour dune

grande reacutegion urbaine Une reacutegion meacutetropolitaine de recensement doit avoir une population

dau moins 100 000 habitants (Statistique Canada 1996)Pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

de recensement nous avons consideacutereacute le stock de logement lindice des prix de constructions

neuves pour estimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement Les reacutesultats

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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IPL_WNOSCfl IPL_WINPEG

M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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1 bull~

~I

- _bull middotsect0middot1 - loli I()OO 106 -Co ~

ISA1STJOHNS I~SUOBURY

( n_n bull ro__bull middotbullbull l IV fAl 1laquor

ISALYoANNlPEG

1 V 9) lrr middotmiddot-middotmiddot bull

1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

TABLE DE MATIEgraveRES

LISTE DES GRAPHIQUES v

LISTE DES TABLEAUX vi

REacuteSUMEacute vii

INTRODUCTION 1

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

11 Caracteacuteristiques du logement 3

12 Quelques travaux empiriques 5

13 Discussion sur le concept deacutelasticiteacute de loffre 8

lA Aperccedilu theacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute doffre de logement 10

1041 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000) 10

1042 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi et (2001) 11

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) 14

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol au Canada 18

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

21 Analyse de donneacutees 21

22 Meacutethodologie 32

221 Speacutecification de la meacutethodologie 32

222 Deacutefinition des variables et infeacuterence eacuteconomique 34

IV

CHAPITRE III

REacuteSULTATS ET DISCUSSION

31 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de Green

Malpezzi et Mayo (2005) 38

32 Estimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement selon lapproche de Mayer

et Somerville (2000) 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de

Malpezzi et Maclennan (2001) 47

34 Deacuteterminants des sources de dispariteacute 54

CONCLUSION 58

ANNEXES 60

BIBLIOGRAPHIE 62

LISTE DES GRAPIDQUES

Graphique page

21 Prix des logements neufs 22

22 Prix des mateacuteriaux de construction 24

23 Indice des salaires de la construction 26

24 Population par reacutegion meacutetropolitaine 28

25 Mises en chantier par reacutegions meacutetropolitaines 30

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre de logement par reacutegion meacutetropolitaine 54

LISTE DES TABLEAUX

Tableau Page

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Green Malpezzi et Mayo 38

32 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Mayer et Somerville 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute- revenu 47

34 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Maclennan et Malpezzi 52

35 Estimation des sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes 56

REacuteSUMEacute

Dans ce meacutemoire nous analysons loffre de logement dans les reacutegions meacutetropolitaines de recensement agrave laide de modegraveles deacutejagrave utiliseacutes pour le marcheacute du logement ameacutericain Contrairement agrave la majoriteacute des eacutetudes empiriques reacutealiseacutees sur loffre de logement aux Eacutetats- Unis les donneacutees utiliseacutees dans ce meacutemoire sont issues du marcheacute canadien du logement Notre cadre danalyse sappuie principalement sur les formulations du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) Mayer et Somervil1e (2000) et Maclennan et Malpezzi (2001) Lanalyse comparative de ces trois modegraveles a reacuteveacuteleacute que seule la reacutegression du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) a pu fournir des reacutesultats robustes Ce modegravele nous a permis datteindre un double objectif

Le premier objectif est destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine Les reacutesultats obtenus deacutemontrent agrave linstar du marcheacute du logement ameacutericain que loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions meacutetropolitaines du Canada Cependant il existe des eacutecarts reacutegionaux importants

Le deuxiegraveme objectif est dexpliquer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre reacutegions meacutetropolitaines La plupart des facteurs deacuteterminant ces sources sont significatifs agrave un niveau de 5 agrave lexception de la variation de la population Les reacutesultats montrent que les variables relatives agrave la densiteacute agrave la taille de la population aux prix de logement aux droits de cession et frais denregistrement et au temps de deacuteplacement sont utiles pour expliquer les dispariteacutes entre les reacutegions

Mots cleacutes Eacutelasticiteacute Prix Offre Logement

INTRODUCTION

Le logement repreacutesente pour la plupart des meacutenages lactif le plus important et un

eacuteleacutement cleacute pour leur bien-ecirctre Le secteur de logement a des implications sur un eacuteventail

dintervenants (consommateurs constructeurs promoteurs agents immobiliers proprieacutetaires

et precircteurs hypotheacutecaires) En plus ses incidences sur leacuteconomie reacutegionale et nationale sont

majeures Plusieurs eacutetudes ont tenteacute de deacutemontrer sous divers aspects les interactions entre

le logement et leacuteconomie La preacutesente eacutetude sinteacuteresse agrave loffre de logement neuf Il sera

question destimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement neuf pour les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement du Canada

Linteacuterecirct de ce sujet sexplique tout simplement par le fait quil existe peu deacutetudes

reacutealiseacutees sur loffre de logement contrairement agrave celles sinteacuteressant agrave la demande (Smith

Rosen et Fallis 1988 Granelle 1998 Dipasquale 1999 Rosenthal 1999 Mayer et

Somervil1e 2000 Green et Malpezzi 2001) Agrave cet eacutegard nous comptons par ce travail

relever un deacutefi majeur dans lanalyse du marcheacute de logement

En effet il nexiste pas de marcheacute national du logement nous sommes en preacutesence

dun grand nombre de marcheacutes locaux Dans ce contexte leacutelasticiteacute de loffre de logement

au niveau national est lagreacutegation des eacutelasticiteacutes au niveau local Nous allons nous

concentrer sur les caracteacuteristiques tant deacutemographiques queacuteconomiques des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement telles que reacutepertorieacutees par Statistique Canada afin danalyser

le comportement de loffre de logement au Canada Nous allons agrave cet effet constituer une

base de donneacutees portant sur les statistiques fournies par Statistique Canada et la Socieacuteteacute

canadienne dhypothegraveque et de logement (SCHL) Notre eacutechantillon comprend 27 reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Par reacutegion meacutetropolitaine de recensement nous entendons

un ensemble formeacute dune ou de plusieurs municipaliteacutes adjacentes situeacutees autour dune

grande reacutegion urbaine Une reacutegion meacutetropolitaine de recensement doit avoir une population

dau moins 100 000 habitants (Statistique Canada 1996)Pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

de recensement nous avons consideacutereacute le stock de logement lindice des prix de constructions

neuves pour estimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement Les reacutesultats

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

lf1JfJOEtER

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IPL_WNOSCfl IPL_WINPEG

M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

~

1 bull~

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- _bull middotsect0middot1 - loli I()OO 106 -Co ~

ISA1STJOHNS I~SUOBURY

( n_n bull ro__bull middotbullbull l IV fAl 1laquor

ISALYoANNlPEG

1 V 9) lrr middotmiddot-middotmiddot bull

1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

IV

CHAPITRE III

REacuteSULTATS ET DISCUSSION

31 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de Green

Malpezzi et Mayo (2005) 38

32 Estimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement selon lapproche de Mayer

et Somerville (2000) 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute pnx de loffre de logement selon lapproche de

Malpezzi et Maclennan (2001) 47

34 Deacuteterminants des sources de dispariteacute 54

CONCLUSION 58

ANNEXES 60

BIBLIOGRAPHIE 62

LISTE DES GRAPIDQUES

Graphique page

21 Prix des logements neufs 22

22 Prix des mateacuteriaux de construction 24

23 Indice des salaires de la construction 26

24 Population par reacutegion meacutetropolitaine 28

25 Mises en chantier par reacutegions meacutetropolitaines 30

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre de logement par reacutegion meacutetropolitaine 54

LISTE DES TABLEAUX

Tableau Page

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Green Malpezzi et Mayo 38

32 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Mayer et Somerville 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute- revenu 47

34 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Maclennan et Malpezzi 52

35 Estimation des sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes 56

REacuteSUMEacute

Dans ce meacutemoire nous analysons loffre de logement dans les reacutegions meacutetropolitaines de recensement agrave laide de modegraveles deacutejagrave utiliseacutes pour le marcheacute du logement ameacutericain Contrairement agrave la majoriteacute des eacutetudes empiriques reacutealiseacutees sur loffre de logement aux Eacutetats- Unis les donneacutees utiliseacutees dans ce meacutemoire sont issues du marcheacute canadien du logement Notre cadre danalyse sappuie principalement sur les formulations du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) Mayer et Somervil1e (2000) et Maclennan et Malpezzi (2001) Lanalyse comparative de ces trois modegraveles a reacuteveacuteleacute que seule la reacutegression du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) a pu fournir des reacutesultats robustes Ce modegravele nous a permis datteindre un double objectif

Le premier objectif est destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine Les reacutesultats obtenus deacutemontrent agrave linstar du marcheacute du logement ameacutericain que loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions meacutetropolitaines du Canada Cependant il existe des eacutecarts reacutegionaux importants

Le deuxiegraveme objectif est dexpliquer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre reacutegions meacutetropolitaines La plupart des facteurs deacuteterminant ces sources sont significatifs agrave un niveau de 5 agrave lexception de la variation de la population Les reacutesultats montrent que les variables relatives agrave la densiteacute agrave la taille de la population aux prix de logement aux droits de cession et frais denregistrement et au temps de deacuteplacement sont utiles pour expliquer les dispariteacutes entre les reacutegions

Mots cleacutes Eacutelasticiteacute Prix Offre Logement

INTRODUCTION

Le logement repreacutesente pour la plupart des meacutenages lactif le plus important et un

eacuteleacutement cleacute pour leur bien-ecirctre Le secteur de logement a des implications sur un eacuteventail

dintervenants (consommateurs constructeurs promoteurs agents immobiliers proprieacutetaires

et precircteurs hypotheacutecaires) En plus ses incidences sur leacuteconomie reacutegionale et nationale sont

majeures Plusieurs eacutetudes ont tenteacute de deacutemontrer sous divers aspects les interactions entre

le logement et leacuteconomie La preacutesente eacutetude sinteacuteresse agrave loffre de logement neuf Il sera

question destimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement neuf pour les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement du Canada

Linteacuterecirct de ce sujet sexplique tout simplement par le fait quil existe peu deacutetudes

reacutealiseacutees sur loffre de logement contrairement agrave celles sinteacuteressant agrave la demande (Smith

Rosen et Fallis 1988 Granelle 1998 Dipasquale 1999 Rosenthal 1999 Mayer et

Somervil1e 2000 Green et Malpezzi 2001) Agrave cet eacutegard nous comptons par ce travail

relever un deacutefi majeur dans lanalyse du marcheacute de logement

En effet il nexiste pas de marcheacute national du logement nous sommes en preacutesence

dun grand nombre de marcheacutes locaux Dans ce contexte leacutelasticiteacute de loffre de logement

au niveau national est lagreacutegation des eacutelasticiteacutes au niveau local Nous allons nous

concentrer sur les caracteacuteristiques tant deacutemographiques queacuteconomiques des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement telles que reacutepertorieacutees par Statistique Canada afin danalyser

le comportement de loffre de logement au Canada Nous allons agrave cet effet constituer une

base de donneacutees portant sur les statistiques fournies par Statistique Canada et la Socieacuteteacute

canadienne dhypothegraveque et de logement (SCHL) Notre eacutechantillon comprend 27 reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Par reacutegion meacutetropolitaine de recensement nous entendons

un ensemble formeacute dune ou de plusieurs municipaliteacutes adjacentes situeacutees autour dune

grande reacutegion urbaine Une reacutegion meacutetropolitaine de recensement doit avoir une population

dau moins 100 000 habitants (Statistique Canada 1996)Pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

de recensement nous avons consideacutereacute le stock de logement lindice des prix de constructions

neuves pour estimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement Les reacutesultats

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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-1 1~IOshy iumlJimiddotmiddot ~ir middots

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IPL_WNOSCfl IPL_WINPEG

M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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- _bull middotsect0middot1 - loli I()OO 106 -Co ~

ISA1STJOHNS I~SUOBURY

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ISALYoANNlPEG

1 V 9) lrr middotmiddot-middotmiddot bull

1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

LISTE DES GRAPIDQUES

Graphique page

21 Prix des logements neufs 22

22 Prix des mateacuteriaux de construction 24

23 Indice des salaires de la construction 26

24 Population par reacutegion meacutetropolitaine 28

25 Mises en chantier par reacutegions meacutetropolitaines 30

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre de logement par reacutegion meacutetropolitaine 54

LISTE DES TABLEAUX

Tableau Page

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Green Malpezzi et Mayo 38

32 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Mayer et Somerville 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute- revenu 47

34 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Maclennan et Malpezzi 52

35 Estimation des sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes 56

REacuteSUMEacute

Dans ce meacutemoire nous analysons loffre de logement dans les reacutegions meacutetropolitaines de recensement agrave laide de modegraveles deacutejagrave utiliseacutes pour le marcheacute du logement ameacutericain Contrairement agrave la majoriteacute des eacutetudes empiriques reacutealiseacutees sur loffre de logement aux Eacutetats- Unis les donneacutees utiliseacutees dans ce meacutemoire sont issues du marcheacute canadien du logement Notre cadre danalyse sappuie principalement sur les formulations du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) Mayer et Somervil1e (2000) et Maclennan et Malpezzi (2001) Lanalyse comparative de ces trois modegraveles a reacuteveacuteleacute que seule la reacutegression du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) a pu fournir des reacutesultats robustes Ce modegravele nous a permis datteindre un double objectif

Le premier objectif est destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine Les reacutesultats obtenus deacutemontrent agrave linstar du marcheacute du logement ameacutericain que loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions meacutetropolitaines du Canada Cependant il existe des eacutecarts reacutegionaux importants

Le deuxiegraveme objectif est dexpliquer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre reacutegions meacutetropolitaines La plupart des facteurs deacuteterminant ces sources sont significatifs agrave un niveau de 5 agrave lexception de la variation de la population Les reacutesultats montrent que les variables relatives agrave la densiteacute agrave la taille de la population aux prix de logement aux droits de cession et frais denregistrement et au temps de deacuteplacement sont utiles pour expliquer les dispariteacutes entre les reacutegions

Mots cleacutes Eacutelasticiteacute Prix Offre Logement

INTRODUCTION

Le logement repreacutesente pour la plupart des meacutenages lactif le plus important et un

eacuteleacutement cleacute pour leur bien-ecirctre Le secteur de logement a des implications sur un eacuteventail

dintervenants (consommateurs constructeurs promoteurs agents immobiliers proprieacutetaires

et precircteurs hypotheacutecaires) En plus ses incidences sur leacuteconomie reacutegionale et nationale sont

majeures Plusieurs eacutetudes ont tenteacute de deacutemontrer sous divers aspects les interactions entre

le logement et leacuteconomie La preacutesente eacutetude sinteacuteresse agrave loffre de logement neuf Il sera

question destimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement neuf pour les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement du Canada

Linteacuterecirct de ce sujet sexplique tout simplement par le fait quil existe peu deacutetudes

reacutealiseacutees sur loffre de logement contrairement agrave celles sinteacuteressant agrave la demande (Smith

Rosen et Fallis 1988 Granelle 1998 Dipasquale 1999 Rosenthal 1999 Mayer et

Somervil1e 2000 Green et Malpezzi 2001) Agrave cet eacutegard nous comptons par ce travail

relever un deacutefi majeur dans lanalyse du marcheacute de logement

En effet il nexiste pas de marcheacute national du logement nous sommes en preacutesence

dun grand nombre de marcheacutes locaux Dans ce contexte leacutelasticiteacute de loffre de logement

au niveau national est lagreacutegation des eacutelasticiteacutes au niveau local Nous allons nous

concentrer sur les caracteacuteristiques tant deacutemographiques queacuteconomiques des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement telles que reacutepertorieacutees par Statistique Canada afin danalyser

le comportement de loffre de logement au Canada Nous allons agrave cet effet constituer une

base de donneacutees portant sur les statistiques fournies par Statistique Canada et la Socieacuteteacute

canadienne dhypothegraveque et de logement (SCHL) Notre eacutechantillon comprend 27 reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Par reacutegion meacutetropolitaine de recensement nous entendons

un ensemble formeacute dune ou de plusieurs municipaliteacutes adjacentes situeacutees autour dune

grande reacutegion urbaine Une reacutegion meacutetropolitaine de recensement doit avoir une population

dau moins 100 000 habitants (Statistique Canada 1996)Pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

de recensement nous avons consideacutereacute le stock de logement lindice des prix de constructions

neuves pour estimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement Les reacutesultats

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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IPL_WNOSCfl IPL_WINPEG

M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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ISA1STJOHNS I~SUOBURY

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1 V 9) lrr middotmiddot-middotmiddot bull

1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

LISTE DES TABLEAUX

Tableau Page

31 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Green Malpezzi et Mayo 38

32 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Mayer et Somerville 42

33 Estimation de leacutelasticiteacute- revenu 47

34 Eacutelasticiteacute prix de loffre-Approche de Maclennan et Malpezzi 52

35 Estimation des sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes 56

REacuteSUMEacute

Dans ce meacutemoire nous analysons loffre de logement dans les reacutegions meacutetropolitaines de recensement agrave laide de modegraveles deacutejagrave utiliseacutes pour le marcheacute du logement ameacutericain Contrairement agrave la majoriteacute des eacutetudes empiriques reacutealiseacutees sur loffre de logement aux Eacutetats- Unis les donneacutees utiliseacutees dans ce meacutemoire sont issues du marcheacute canadien du logement Notre cadre danalyse sappuie principalement sur les formulations du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) Mayer et Somervil1e (2000) et Maclennan et Malpezzi (2001) Lanalyse comparative de ces trois modegraveles a reacuteveacuteleacute que seule la reacutegression du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) a pu fournir des reacutesultats robustes Ce modegravele nous a permis datteindre un double objectif

Le premier objectif est destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine Les reacutesultats obtenus deacutemontrent agrave linstar du marcheacute du logement ameacutericain que loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions meacutetropolitaines du Canada Cependant il existe des eacutecarts reacutegionaux importants

Le deuxiegraveme objectif est dexpliquer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre reacutegions meacutetropolitaines La plupart des facteurs deacuteterminant ces sources sont significatifs agrave un niveau de 5 agrave lexception de la variation de la population Les reacutesultats montrent que les variables relatives agrave la densiteacute agrave la taille de la population aux prix de logement aux droits de cession et frais denregistrement et au temps de deacuteplacement sont utiles pour expliquer les dispariteacutes entre les reacutegions

Mots cleacutes Eacutelasticiteacute Prix Offre Logement

INTRODUCTION

Le logement repreacutesente pour la plupart des meacutenages lactif le plus important et un

eacuteleacutement cleacute pour leur bien-ecirctre Le secteur de logement a des implications sur un eacuteventail

dintervenants (consommateurs constructeurs promoteurs agents immobiliers proprieacutetaires

et precircteurs hypotheacutecaires) En plus ses incidences sur leacuteconomie reacutegionale et nationale sont

majeures Plusieurs eacutetudes ont tenteacute de deacutemontrer sous divers aspects les interactions entre

le logement et leacuteconomie La preacutesente eacutetude sinteacuteresse agrave loffre de logement neuf Il sera

question destimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement neuf pour les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement du Canada

Linteacuterecirct de ce sujet sexplique tout simplement par le fait quil existe peu deacutetudes

reacutealiseacutees sur loffre de logement contrairement agrave celles sinteacuteressant agrave la demande (Smith

Rosen et Fallis 1988 Granelle 1998 Dipasquale 1999 Rosenthal 1999 Mayer et

Somervil1e 2000 Green et Malpezzi 2001) Agrave cet eacutegard nous comptons par ce travail

relever un deacutefi majeur dans lanalyse du marcheacute de logement

En effet il nexiste pas de marcheacute national du logement nous sommes en preacutesence

dun grand nombre de marcheacutes locaux Dans ce contexte leacutelasticiteacute de loffre de logement

au niveau national est lagreacutegation des eacutelasticiteacutes au niveau local Nous allons nous

concentrer sur les caracteacuteristiques tant deacutemographiques queacuteconomiques des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement telles que reacutepertorieacutees par Statistique Canada afin danalyser

le comportement de loffre de logement au Canada Nous allons agrave cet effet constituer une

base de donneacutees portant sur les statistiques fournies par Statistique Canada et la Socieacuteteacute

canadienne dhypothegraveque et de logement (SCHL) Notre eacutechantillon comprend 27 reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Par reacutegion meacutetropolitaine de recensement nous entendons

un ensemble formeacute dune ou de plusieurs municipaliteacutes adjacentes situeacutees autour dune

grande reacutegion urbaine Une reacutegion meacutetropolitaine de recensement doit avoir une population

dau moins 100 000 habitants (Statistique Canada 1996)Pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

de recensement nous avons consideacutereacute le stock de logement lindice des prix de constructions

neuves pour estimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement Les reacutesultats

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

REacuteSUMEacute

Dans ce meacutemoire nous analysons loffre de logement dans les reacutegions meacutetropolitaines de recensement agrave laide de modegraveles deacutejagrave utiliseacutes pour le marcheacute du logement ameacutericain Contrairement agrave la majoriteacute des eacutetudes empiriques reacutealiseacutees sur loffre de logement aux Eacutetats- Unis les donneacutees utiliseacutees dans ce meacutemoire sont issues du marcheacute canadien du logement Notre cadre danalyse sappuie principalement sur les formulations du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) Mayer et Somervil1e (2000) et Maclennan et Malpezzi (2001) Lanalyse comparative de ces trois modegraveles a reacuteveacuteleacute que seule la reacutegression du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005) a pu fournir des reacutesultats robustes Ce modegravele nous a permis datteindre un double objectif

Le premier objectif est destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine Les reacutesultats obtenus deacutemontrent agrave linstar du marcheacute du logement ameacutericain que loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions meacutetropolitaines du Canada Cependant il existe des eacutecarts reacutegionaux importants

Le deuxiegraveme objectif est dexpliquer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre reacutegions meacutetropolitaines La plupart des facteurs deacuteterminant ces sources sont significatifs agrave un niveau de 5 agrave lexception de la variation de la population Les reacutesultats montrent que les variables relatives agrave la densiteacute agrave la taille de la population aux prix de logement aux droits de cession et frais denregistrement et au temps de deacuteplacement sont utiles pour expliquer les dispariteacutes entre les reacutegions

Mots cleacutes Eacutelasticiteacute Prix Offre Logement

INTRODUCTION

Le logement repreacutesente pour la plupart des meacutenages lactif le plus important et un

eacuteleacutement cleacute pour leur bien-ecirctre Le secteur de logement a des implications sur un eacuteventail

dintervenants (consommateurs constructeurs promoteurs agents immobiliers proprieacutetaires

et precircteurs hypotheacutecaires) En plus ses incidences sur leacuteconomie reacutegionale et nationale sont

majeures Plusieurs eacutetudes ont tenteacute de deacutemontrer sous divers aspects les interactions entre

le logement et leacuteconomie La preacutesente eacutetude sinteacuteresse agrave loffre de logement neuf Il sera

question destimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement neuf pour les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement du Canada

Linteacuterecirct de ce sujet sexplique tout simplement par le fait quil existe peu deacutetudes

reacutealiseacutees sur loffre de logement contrairement agrave celles sinteacuteressant agrave la demande (Smith

Rosen et Fallis 1988 Granelle 1998 Dipasquale 1999 Rosenthal 1999 Mayer et

Somervil1e 2000 Green et Malpezzi 2001) Agrave cet eacutegard nous comptons par ce travail

relever un deacutefi majeur dans lanalyse du marcheacute de logement

En effet il nexiste pas de marcheacute national du logement nous sommes en preacutesence

dun grand nombre de marcheacutes locaux Dans ce contexte leacutelasticiteacute de loffre de logement

au niveau national est lagreacutegation des eacutelasticiteacutes au niveau local Nous allons nous

concentrer sur les caracteacuteristiques tant deacutemographiques queacuteconomiques des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement telles que reacutepertorieacutees par Statistique Canada afin danalyser

le comportement de loffre de logement au Canada Nous allons agrave cet effet constituer une

base de donneacutees portant sur les statistiques fournies par Statistique Canada et la Socieacuteteacute

canadienne dhypothegraveque et de logement (SCHL) Notre eacutechantillon comprend 27 reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Par reacutegion meacutetropolitaine de recensement nous entendons

un ensemble formeacute dune ou de plusieurs municipaliteacutes adjacentes situeacutees autour dune

grande reacutegion urbaine Une reacutegion meacutetropolitaine de recensement doit avoir une population

dau moins 100 000 habitants (Statistique Canada 1996)Pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

de recensement nous avons consideacutereacute le stock de logement lindice des prix de constructions

neuves pour estimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement Les reacutesultats

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

INTRODUCTION

Le logement repreacutesente pour la plupart des meacutenages lactif le plus important et un

eacuteleacutement cleacute pour leur bien-ecirctre Le secteur de logement a des implications sur un eacuteventail

dintervenants (consommateurs constructeurs promoteurs agents immobiliers proprieacutetaires

et precircteurs hypotheacutecaires) En plus ses incidences sur leacuteconomie reacutegionale et nationale sont

majeures Plusieurs eacutetudes ont tenteacute de deacutemontrer sous divers aspects les interactions entre

le logement et leacuteconomie La preacutesente eacutetude sinteacuteresse agrave loffre de logement neuf Il sera

question destimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement neuf pour les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement du Canada

Linteacuterecirct de ce sujet sexplique tout simplement par le fait quil existe peu deacutetudes

reacutealiseacutees sur loffre de logement contrairement agrave celles sinteacuteressant agrave la demande (Smith

Rosen et Fallis 1988 Granelle 1998 Dipasquale 1999 Rosenthal 1999 Mayer et

Somervil1e 2000 Green et Malpezzi 2001) Agrave cet eacutegard nous comptons par ce travail

relever un deacutefi majeur dans lanalyse du marcheacute de logement

En effet il nexiste pas de marcheacute national du logement nous sommes en preacutesence

dun grand nombre de marcheacutes locaux Dans ce contexte leacutelasticiteacute de loffre de logement

au niveau national est lagreacutegation des eacutelasticiteacutes au niveau local Nous allons nous

concentrer sur les caracteacuteristiques tant deacutemographiques queacuteconomiques des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement telles que reacutepertorieacutees par Statistique Canada afin danalyser

le comportement de loffre de logement au Canada Nous allons agrave cet effet constituer une

base de donneacutees portant sur les statistiques fournies par Statistique Canada et la Socieacuteteacute

canadienne dhypothegraveque et de logement (SCHL) Notre eacutechantillon comprend 27 reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Par reacutegion meacutetropolitaine de recensement nous entendons

un ensemble formeacute dune ou de plusieurs municipaliteacutes adjacentes situeacutees autour dune

grande reacutegion urbaine Une reacutegion meacutetropolitaine de recensement doit avoir une population

dau moins 100 000 habitants (Statistique Canada 1996)Pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

de recensement nous avons consideacutereacute le stock de logement lindice des prix de constructions

neuves pour estimer leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre de logement Les reacutesultats

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

2

deacutemontrent que pour lensemble des reacutegions meacutetropolitaines leffet des prix du logement sur

le stock est positif Loffre de logement est eacutelastique dans la plupart des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Cependant cette eacutelasticiteacute varie dune reacutegion agrave lautre Pour

deacuteterminer les sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes entre les diffeacuterentes reacutegions nous avons

exploiteacute les donneacutees portant sur la population les droits de cession et frais denregistrement

le temps moyen de deacuteplacement la densiteacute de la population le prix de logement et le taux de

croissance de la population Il reacutesulte de cette analyse que la population la densiteacute le temps

de deacuteplacement les prix de logement les droits de cession et frais denregistrement sont des

facteurs pertinents pour expliquer les eacutecarts deacutelasticiteacute de loffre de logement entre reacutegions

meacutetropolitaines

Comme toute eacutetude scientifique ce travail a certes certaines limites Nous avons

rencontreacute plusieurs obstacles dans la reacutecolte des donneacutees relatives agrave loffre de logement au

Canada Le fait quil nexiste pas suffisamment de recherches portant sur loffre de logement

au Canada contrairement aux Eacutetats-Unis repreacutesente un handicap majeur dans la prise en

compte des diffeacuterents deacuteterminants de loffre de logement au Canada Le manque de donneacutees

sur la reacuteglementation les droits et frais relatifs agrave la construction de logements neufs pour

chaque reacutegion meacutetropolitaine de recensement a restreint notre analyse limitant ainsi le

nombre de deacuteterminants consideacutereacutes comme sources de dispariteacute

Lapproche utiliseacutee comprend deux eacutetapes la premiegravere consiste agrave estimer leacutelasticiteacute

prix de loffre de logement pour chaque reacutegion meacutetropolitaine du Canada agrave laide de la

speacutecification de Green Malpezzi et Mayo (2005) Agrave des fins de comparaison nous avons

aussi utiliseacute les speacutecifications de Mayer et Somerville (2000) et Maclennan et

Malpezzi (2001) La deuxiegraveme eacutetape tente agrave son tour de deacuteterminer les sources de dispariteacute

des eacutelasticiteacutes entre les reacutegions meacutetropolitaines

Ce travail comprend trois chapitres Le premier chapitre porte sur la revue de la

litteacuterature et met laccent sur des questions importantes souleveacutees par certains chercheurs

quant agrave lestimation de leacutequation doffre de logement et quelques meacutethodes deacutejagrave utiliseacutees

pour calculer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Dans le deuxiegraveme chapitre nous

analysons les donneacutees utiliseacutees et preacutesentons dune maniegravere deacutetailleacutee notre meacutethodologie

Et enfin le troisiegraveme chapitre quant agrave lui porte sur la preacutesentation et les commentaires des

reacutesultats obtenus

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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1 bull~

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- _bull middotsect0middot1 - loli I()OO 106 -Co ~

ISA1STJOHNS I~SUOBURY

( n_n bull ro__bull middotbullbull l IV fAl 1laquor

ISALYoANNlPEG

1 V 9) lrr middotmiddot-middotmiddot bull

1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

CHAPITRE 1

SURVOL DE LA LITTEacuteRATURE

Lorsque compareacutee agrave celle de la demande la litteacuterature relative agrave loffre du logement nest pas

abondante La plupart des eacutetudes meneacutees dans le domaine du logement se restreignent agrave la

demande Les eacutetudes portant sur loffre essaient de trouver un fondement theacuteorique de

lestimation dune eacutequation doffre de logement Cependant peu dentre elles ont tenteacute

destimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement dans les grandes reacutegions meacutetropolitaines

ameacutericaines Pour mener agrave bien notre recherche nous avons recouru aux speacutecifications

utiliseacutees par les eacutetudes preacuteceacutedentes car elles fournissent quelques voies et moyens pouvant

nous permettre datteindre notre objectif Mais avant dy arriver nous porterons dabord un

regard particulier sur les caracteacuteristiques du logement Ce qui fait lobjet de la premiegravere

section de ce chapitre Dans la deuxiegraveme section nous ferons un survol de quelques travaux

empiriques Les formes speacutecifiques sur lesquelles sappuie notre cadre danalyse font lobjet

de la troisiegraveme section La quatriegraveme section porte sur une discussion du concept deacutelasticiteacute

prix de loffre de logement Et enfin nous eacutemettrons dans la derniegravere section de ce chapitre

quelques commentaires sur lindice de reacutegulation de lusage du sol au Canada

11 Caracteacuteristiques du logement

Le logement joue un rocircle important dans leacuteconomie dun pays Dans leur discussion

Rosen Smith et FaUis (1988) deacutecrivent le logement comme un bien posseacutedant plusieurs

caracteacuteristiques et facilement influenceacute par les forces du marcheacute Parmi ces caracteacuteristiques

les plus importantes sont la durabiliteacute la fixiteacute spatiale limplication du gouvernement dans

le marcheacute du logement et le marcheacute des inputs

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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ISA1STJOHNS I~SUOBURY

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1 V 9) lrr middotmiddot-middotmiddot bull

1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

4

La durabiliteacute

Le stock de logement est un bien capital ayant une vie extrecircmement longue La

durabiliteacute implique quen regravegle geacuteneacuterale le stock existant est assez important par rapport au

flux des stocks des logements nouvellement construits Rosen Smith et Fallis (1988)

estiment quaux Eacutetats-Unis les nouvelles constructions annuelles augmentent

approximativement de 1 3 le stock de logement Lintroduction du concept de durabiliteacute

dans le domaine du logement met laccent sur le processus de production des services de

logement qui utilisent le stock de logement comme input et aussi sur la maniegravere dont les

deacutecisions de reacutenovation affectent le stock de logement

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute

Lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute se traduit par lexistence des biens homogegravenes non observables appeleacutes

service de logement Les logements peuvent avoir les mecircmes coucircts mais diffeacuterer selon la

taille lacircge le design laccegraves agrave dautres emplacements (localisation) lusage des terrains

environnants et la taxe locale

La fIXiteacute spatiale

La fixiteacute spatiale stipule que la localisation est une caracteacuteristique du stock de

logement Ce qui pourrait ecirctre vu comme une partie de lheacuteteacuterogeacuteneacuteiteacute La speacutecification de la

localisation implique trois aspects la distance par rapport agrave dautres emplacements comme le

quartier commercial le travail etc la nature de lusage des terrains dans le voisinage du

logement et le gouvernement local dans la juridiction duquel le stock est situeacute Ces aspects

impliquent que les uniteacutes du stock de logement physiquement similaires mais dans

diffeacuterentes localisations peuvent avoir diffeacuterents prix Les prix baissent agrave un taux reacuteduit par

rapport agrave la localisation centrale de lemploi Les meacutenages qui vivent agrave proximiteacute des lieux

demploi font geacuteneacuteralement face agrave des prix de logement eacuteleveacutes mais agrave de faibles coucircts de

deacuteplacement

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

5

Par contre les meacutenages qui vivent loin font face agrave des faibles pnx de logement mais

connaissent des coucircts de deacuteplacement eacuteleveacutes

Limplication gouvernementale

Limplication du gouvernement dans le marcheacute de logement est observeacutee dans

plusieurs pays Cependant les pays diffegraverent par la speacutecificiteacute de leurs programmes En regravegle

geacuteneacuterale cette implication se manifeste agrave travers une gamme dinstruments gouvernementaux

dont les taxes les deacutepenses lintervention dans les marcheacutes des capitaux la reacutegulation et la

creacuteation des institutions publiques

12 Quelques travaux empiriques

Dans cette section nous preacutesentons quelques conclusions tireacutees de certaines eacutetudes sur

loffre de logement Plusieurs chercheurs ont essayeacute de soulever certaines difficulteacutes

rencontreacutees dans lanalyse de loffre de logement Selon GraneUe (1998) la plupart des

eacutetudes se restreignent agrave la demande agrave cause de la complexiteacute que repreacutesente loffre de

logement Abondant dans le mecircme sens Rosenthal (1999) preacutetend que les donneacutees

disponibles et les modegraveles conccedilus pour lestimation de loffre de logement sont geacuteneacuteralement

limiteacutes Dipasquale (1999) reacutesume en trois points les difficulteacutes auxquelles on est

geacuteneacuteralement confronteacute lorsquil sagit destimer une eacutequation doffre de logement

Premiegraverement les estimations de leacutequation de loffre de logement varient beaucoup

Deuxiegravement le prix semble dune part ne pas ecirctre une variable suffisante et dautre part les

autres indicateurs de marcheacute sont moins importants dans lexplication de loffre de logement

Et enfin le niveau de construction semble reacutepondre passivement aux coucircts de construction et

aux prix des outputs Cependant malgreacute la complexiteacute que preacutesente loffre de logement

plusieurs chercheurs ont porteacute un inteacuterecirct particulier agrave lestimation dune eacutequation doffre de

logement

Historiquement la premiegravere analyse eacuteconomeacutetrique de loffre du marcheacute du logement

ameacutericain est celle de Muth (1960) Dans son eacutetude Muth reacutegresse la valeur reacuteelle des

nouvelles constructions sur le prix relatif de logement et les prix des inputs Il a par la suite

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

lf1JfJOEtER

-1 1~IOshy iumlJimiddotmiddot ~ir middots

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IPL_WNOSCfl IPL_WINPEG

M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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ISA1STJOHNS I~SUOBURY

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ISALYoANNlPEG

1 V 9) lrr middotmiddot-middotmiddot bull

1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

6

inverseacute le modegravele en consideacuterant le prix des maisons comme variable expliqueacutee pour bien

mener son analyse Dans les deux cas il a trouveacute quil ny avait aucune relation significative

entre le prix et la quantiteacute ce qui la pousseacute agrave conclure que loffre de logement est

parfaitement eacutelastique

Follain (1979) a poursuivi lideacutee de Muth dont les investigations eacutetaient limiteacutees agrave la

peacuteriode allant de 1919 agrave 193411 a estimeacute une seacuterie de reacutegressions similaires baseacutees sur les

donneacutees dapregraves-guerre (1947) en consideacuterant les problegravemes de simu ltaneacuteiteacute et

dautocorreacutelation des reacutesidus pour la peacuteriode allant de 1947 agrave 1975 Il a trouveacute des reacutesultats

qualitativement similaires agrave ceux de Muth loffre de logement est demeureacutee eacutelastique

ucirclsen (1987) conteste les conclusions de Muth et Follain 11 soutient dune part quil y

aurait une erreur de speacutecification en consideacuterant les prix des inputs comme variables

explicatives car la relation entre loffre et les prix des inputs devrait en geacuteneacuteral ecirctre

indeacutependante si la courbe doffre est eacutelastique ou eacuteleveacutee et dautre part lintroduction des

variables exogegravenes ne biaise pas en geacuteneacuteral les reacutesultats mais peut reacuteduire lefficience

Topel et Rosen (1988) utilisent un modegravele dinvestissement pour estimer les nouvelles

constructions en preacutesence dun coucirct marginal dynamique Ils estiment que le coucirct marginal

augmente avec le niveau des prix et les variations des nouvelles constructions

Dipasquale et Wheaton (1994) ont estimeacute un modegravele dajustement de stock dans lequel

les nouvelles constructions deacutependent de la diffeacuterence entre le stock deacutesireacute et le stock de la

peacuteriode preacuteceacutedente En utilisant le niveau de prix courant comme une approximation du stock

deacutesireacute et en incluant dans leur reacutegression lestimation du lag du stock deacutesireacute ils ont obtenu

des reacutesultats coheacuterents avec leur modegravele Le coefficient du prix est positif et celui du lag du

stock est neacutegatif

Blackley (1999) partant dun eacutechantillon dont la peacuteriode seacutetale de 1950 agrave 1994 a

estimeacute plusieurs modegraveles similaires agrave ceux estimeacutes par Follain (1979) incluant le prix des

inputs comme variable explicative Blackley a tenteacute une autre expeacuterience en recourant agrave une

autre forme de speacutecification qui tient compte des recommandations dOlsen (1987) Dans les

deux cas Blackley a obtenu des faibles eacutelasticiteacutes

Mayer et Somerville (2000) ont suggeacutereacute quune forme fonctionnelle plus approprieacutee

pour estimer leacutelasticiteacute doffre serait baseacutee sur une eacutequation ougrave les nouvelles constructions

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

~

1 bull~

~I

- _bull middotsect0middot1 - loli I()OO 106 -Co ~

ISA1STJOHNS I~SUOBURY

( n_n bull ro__bull middotbullbull l IV fAl 1laquor

ISALYoANNlPEG

1 V 9) lrr middotmiddot-middotmiddot bull

1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

7

deacutependent des variations des prix des logements en lieu et place du niveau des prix des

logements Ils ont estimeacute une speacutecification dans laquelle les nouvelles constructions sont

fonction des variations des prix et des variations des coucircts de construction Eu eacutegard agrave cela

ils ont trouveacute en reacutegressant leur modegravele une eacutelasticiteacute doffre de logement plus faible ce qui

est intuitivement plus senseacute selon eux

Maclennan et Malpezzi (2001) apportent plus deacuteclaircissements lorsquils identifient

dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave long terme de loffre des nouvelles constructions

reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre

de logement Nous preacutesentons agrave la quatriegraveme section de ce chapitre les propositions

formuleacutees par Maclennan et Malpezzi (2001)

Green Malpezzi et Mayo (2005) estiment leacutelasticiteacute doffre de logement pour chaque

reacutegion meacutetropolitaine ameacutericaine et expliquent les sources de dispariteacutes des eacutelasticiteacutes entre

les reacutegions la preacutesence des diffeacuterentes formes durbanisation et de reacutegulations fonciegraveres et les

conditions du marcheacute Les conclusions de Green Malpezzi et Mayo (2005) sont aussi

preacutesenteacutees agrave la quatriegraveme section de ce chapitre

En regravegle geacuteneacuterale les eacutetudes empiriques existantes sur loffre de logement utilisent

deux approches pour estimer la relation entre les nouvelles constructions et les prix des

logements La premiegravere approche porte sur une eacutequation de forme reacuteduite combinant les

fonctions doffre et de demande de logement Leacutelasticiteacute prix des nouvelles constructions est

deacuteriveacutee de coefficients de loffre et de la demande estimeacutes agrave partir de la forme reacuteduite Muth

(1960) Follain (1979) Stover (1986) Maclennan et Malpezzi (2001) et bien dautres ont

suivi cette approche Ils concluent dans bien des cas que la courbe doffre des nouvelles

constructions est parfaitement eacutelastique La seconde approche consiste agrave estimer directement

la courbe doffre agreacutegeacutee des nouvelles constructions deacutependent du niveau des prix et des

divers coucircts Poterba (1984 et 1991) Rosen et Topel (1988) Dipasquale et Wheaton (1994)

Mayer et Somerville (2000) figurent parmi les chercheurs ayant utiliseacute cette approche Ils

concluent que les estimations deacutelasticiteacutes prix des nouvelles constructions sont geacuteneacuteralement

faibles Dans la section qui suit nous discutons des diffeacuterentes valeurs de leacutelasticiteacute prix

doffre et de la forme que lon peut adopter pour repreacutesenter la courbe doffre de logement

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

lf1JfJOEtER

-1 1~IOshy iumlJimiddotmiddot ~ir middots

fIl6TCoTt-l

~[21 shy1 [ ~~~

l~~__ ~J _ w~-J ~- - -M 7J TO~

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li~~~1

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J ~ ~~7 - ~ ~ ~l ~ middotmiddot middotmiddot Omiddot ymiddotmiddotlU un JlI Nrgt W~ 1~ =- ~ llgt IliIl lNI Wl l~ liI~ lttOl tfr ~ ~ l 1nQ lm ~ QOI

IPL_WNOSCfl IPL_WINPEG

M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

~

1 bull~

~I

- _bull middotsect0middot1 - loli I()OO 106 -Co ~

ISA1STJOHNS I~SUOBURY

( n_n bull ro__bull middotbullbull l IV fAl 1laquor

ISALYoANNlPEG

1 V 9) lrr middotmiddot-middotmiddot bull

1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada

8

13 Discussion du concept deacutelasticiteacute prix de loffre de logement

La theacuteorie micro eacuteconomique deacutefinit leacutelasticiteacute prix de loffre comme une mesure du

changement relatif de la quantiteacute offerte suite agrave un changement relatif du prix Leacutelasticiteacute de

loffre est donc en regravegle geacuteneacuterale un indicateur de la reacuteaction des offreurs face agrave une variation

quelconque du prix Elle peut cependant ecirctre interpreacuteteacutee dans le cas de loffre de logements

neufs comme une reacuteaction des promoteurs face agrave une variation quelconque des prix de

logement sur le marcheacute de construction

En geacuteneacuteral la theacuteorie eacuteconomique cherche agrave savoir si la courbe doffre de logement a

une pente positive ou si elle est parfaitement horizontale Cependant lallure de la courbe

doffre peut ecirctre mesureacutee par leacutelasticiteacute prix de loffre qui est deacutefinie comme eacutetant le rapport

dqde la variation relative de la quantiteacute offerte ( ) agrave la variation relative du prix

q

II ( dp ) agrave savoir 11 (1)E11 = ri p II Il

Plusieurs cas peuvent se preacutesenter

E = 0 offre parfaitement ineacutelastique

E -lt 1 faible eacutelasticiteacute de loffre

E =1 eacutelasticiteacute unitaire

E gt- 1 offre eacutelastique

E ---+ 00 offre parfaitement eacutelastique

9

La valeur numeacuterique de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement deacutetermine lallure

quadopte la courbe de loffre Cette courbe est une droite parallegravele agrave laxe des ordonneacutees

lorsque loffre est parfaitement ineacutelastique Tandis quelle est horizontale dans le cas dune

offre parfaitement eacutelastique Archour Chung et Lapointe (1981) soulignent quagrave court terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement est plutocirct faible Ils tentent dexpliquer cela par la

difficulteacute pour loffre de sajuster rapidement agrave court terme face agrave la demande

Faute deacutetudes empiriques agrave leur eacutepoque ces chercheurs preacutetendent quagrave long terme

leacutelasticiteacute prix de loffre de logement serait relativement grande Ce pheacutenomegravene serait

expliqueacute par les facteurs suivants un bon fonctionnement du marcheacute du logement une

stabiliteacute des prix relatifs reacuteels du logement une forte concurrence preacutesente sur le marcheacute de

logement etc Par contre Mayer et Somerville (2000) soutiennent que les eacutelasticiteacutes prix de

loffre des nouvelles constructions sont faibles agrave long terme La litteacuterature renseigne agrave ce

sujet que les estimations deacutelasticiteacutes doffre de logement varient selon les modegraveles et les

donneacutees utiliseacutes Plusieurs estimations ont eacuteteacute obtenues dans les eacutetudes preacuteceacutedentes

Les eacutelasticiteacutes estimeacutees par Blackley (1999) se rangent de l 6 agrave 3 7 Kearl (1979) rapporte

une eacutelasticiteacute de 16 pour les nouvelles constructions Huang (1973) a trouveacute une eacutelasticiteacute de

2 Les recherches de Topel et Rosen (1988) Poterba (1984 et 1991) Dipasquale et

Wheaton (1994) Mayer et Somervi Ile (2000) rapportent une eacutelasticiteacute de long terme entre 1

agrave 3 Muth (1960) Follain (1979) et Mac1ennan et Malpezzi (1996) ont par contre trouveacute des

fortes eacutelasticiteacutes dont les valeurs numeacuteriques pouvaient atteindre 20 Dans la section qui suit

nous preacutesentons les formes speacutecifiques qui nous ont permis destimer leacutelasticiteacute prix de

loffre de logement au Canada

10

14 Aperccedilu tbeacuteorique des modegraveles destimation de leacutelasticiteacute prix de loffre de

logement

Dans cette section nous preacutesentons les formes speacutecifiques utiliseacutees pour lestimation

de leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

141 Preacutesentation du modegravele de Mayer et Somervil1e (2000)

Mayer et SomerviHe usant des donneacutees dune seule reacutegion meacutetropolitaine estiment une

eacutequation doffre des nouvelles constructions baseacutee sur le modegravele theacuteorique de croissance

urbaine de Capozza et Helsley (1989) Dans leur speacutecification Mayer et Somerville

considegraverent les nouvelles constructions comme eacutetant fonction des variations des prix des

logements Ce modegravele empirique geacutenegravere une mesure stable de leacutelasticiteacute de loffre

consideacutereacutee comme leffet dune variation des prix de logement sur le stock de logements

Cette mesure est geacuteneacuteralement faible car les nouvelles constructions repreacutesentent un

pourcentage faible du stock de logements La prise en consideacuteration des variations de

nouvelles constructions se justifie aussi par les caracteacuteristiques des seacuteries temporelles du

stock de logement et des prix Les recherches de Holland (1991) Wallace (1994) et

Rosenthal (1999) ont trouveacute quen geacuteneacuteral les seacuteries temporelles du prix reacuteel des logements

existants et du stock de logement ne sont pas stationnaires Par contre les seacuteries des

nouvelles constructions et celles des diffeacuterences premiegraveres des prix reacuteels sont geacuteneacuteralement

stationnaires Lestimation dune relation entre une variable stationnaire et une variable non

stationnaire pose souvent un problegraveme Bien que ces variables soient souvent correacuteleacutees agrave

court terme ou en petits eacutechantillons agrave long terme cette correacutelation tend agrave disparaicirctre Agrave cet

effet Granger et Newbold (1974) soulignent quune reacutegression utilisant plusieurs seacuteries non

stationnaires peut conduire agrave une correacutelation fictive Si le stock de logement et les prix reacuteels

de logement sont tous stationnaires en premiegraveres diffeacuterences la bonne speacutecification

eacuteconomeacutetrique serait de reacutegresser les nouvelles constructions sur les variations des prix

Dans leur modegravele Mayer et Somerville (2000) utilisent une speacutecification qui est telle

que les nouvelles constructions sont fonction des variations des prix des variations des coucircts

Il

de construction (mateacuteriaux main dœuvre taux dinteacuterecirct) et des variables retardeacutees

Le modegravele se preacutesente de la faccedilon suivante

ougrave SI OcircPI Ocircr( ocircCI repreacutesentent respectivement les nouvelles constructions la variation

du prix de logement et la variation des coucircts de construction Afin deacuteviter tout problegraveme

dendogeacuteneiteacute pouvant exister entre les nouvelles constructions et les prix courants ou les

coucircts de construction des variables instrumentales ont eacuteteacute rajouteacutees au modegravele Les reacutesultats

sont tels que les cœfficients des variations courantes des prix et leurs diffeacuterences ainsi que

les variations courantes du taux dinteacuterecirct sont statistiquement diffeacuterents de zeacutero agrave un niveau

de signification de 5 Les variations des prix de logement ont un grand effet sur les

nouvelles constructions Les variations du taux dinteacuterecirct ont un effet significatif sur les

nouvelles constructions mais cet effet est faible par rapport agrave celui des variations des prix La

faiblesse de leffet du taux dinteacuterecirct sur les nouvelles constructions se justifie par le fait que

leffet du taux dinteacuterecirct sur le marcheacute de logement est plus important sur la demande que

loffre Quant au coefficient du coucirct des mateacuteriaux de construction et des salaires de

construction leacutetude de Mayer et Somervil1e reacutevegravele agrave linstar des autres eacutetudes empiriques

sur loffre de logement que ces coefficients ne sont pas statistiquement diffeacuterents de zeacutero

Les auteurs font remarquer par ailleurs que lorsque lon retire ces variables de la

speacutecification cela na aucun effet sur les autres coefficients En conclusion selon les

estimations de Mayer et Somerville les eacutelasticiteacutes des nouvelles constructions sont faibles agrave

long terme Une fois quon augmente les prix les nouvelles constructions augmentent non

seulement au trimestre courant mais aussi au cours de trois trimestres suivants

142 Preacutesentation du modegravele de Maclennan et Malpezzi (2001)

Maclennan et Malpezzi (2001) proposent dans leur eacutetude portant sur leacutelasticiteacute prix agrave

long terme de loffre des nouvelles constructions reacutesidentielles aux Eacutetats-Unis et en Grande

Bretagne quatre faccedilons de tester leacutelasticiteacute doffre de logement

i) Ils font remarquer que si loffre du marcheacute est eacutelastique les prix ne devraient pas varier agrave

long terme Donc une maniegravere simple de tester leacutelasticiteacute doffre des nouvelles

12

constructions est dobserver la tendance dans les prix relatifs des nouvelles constructions en

recourant aux tests de stationnariteacute

ii) Poursuivant leur deacutemarche les deux chercheurs se reacutefegraverent aux conclusions de Muth

(1960) et Follain (1979) pour nous proposer une deuxiegraveme maniegravere de tester leacutelasticiteacute

Muth soutient dans son argument que si loffre du marcheacute est eacutelastique le prix et la quantiteacute

devraient ecirctre indeacutependants dans une forme reacuteduite Pour tester leacutelasticiteacute ils recourent agrave

linterpreacutetation de la statistique t de Student affecteacute au coefficient de la quantiteacute offerte Mais

le problegraveme qui se pose ici est que le test-t ne peut discriminer entre une eacutelasticiteacute parfaite et

une ineacutelasticiteacute parfaite de loffre vu que dans les deux cas la pente de la fonction ne peut ecirctre

estimeacutee avec preacutecision Cet argument rejoint par ailleurs la critique dOlsen (1987)

iii) Dans leur troisiegraveme maniegravere de tester Jeacutelasticiteacute les auteurs proposent un modegravele

deacuteveloppeacute en premier par Malpezzi et Mayo (1996) et qui tient compte de lideacutee de Muth et

Follain et des recommandations dOlsen Ils interpregravetent ainsi les diffeacuterents paramegravetres du

modegravele deacutequilibre du marcheacute entre loffre et la demande de logement comme eacutetant des

eacutelasticiteacutes approximatives doffre et de la demande par le simple fait que les quantiteacutes

offertes et demandeacutees sont exprimeacutees en logarithme Nous pouvons illustrer cela agrave laide du

modegravele suivant

qd =ao +aPh +a2 y+a3 d

qs = fJo + fJ1Ph (3)

qs =qd

ougrave qdqsydPh sont mesureacutes en logarithmes naturels et repreacutesentent respectivement

la quantiteacute demandeacutee la quantiteacute offerte le revenu la taille de la population et le prix des

logements Les coefficients du modegravele sont interpreacuteteacutes comme eacutetant des eacutelasticiteacutes

approximatives Leacutelasticiteacute prix de loffre est calculeacutee en isolant le prix de la faccedilon suivante

Sous forme reacuteduite

(5)

Leacutelasticiteacute de loffre est alors deacutefinie ainsi

13

(6)

iv) Et finalement la quatriegraveme proceacutedure proposeacutee par Malpezzi et Maclennan (2001) est

une extension de la troisiegraveme agrave la seule diffeacuterence que le modegravele incorpore certaines

hypothegraveses restrictives au niveau de la demande dans la mesure ougrave ils transforment leacutequation

de demande en une diffeacuterence (pondeacutereacutee par un paramegravetre dajustement) entre le stock de

logements deacutesireacute et le stock de la peacuteriode preacuteceacutedente

qd =8(k-k_1)

k = a o + aPh + a 2 y + a 3d (7)

qs = Jo + JPh qs =qd

ougrave k_ i est le stock agrave la peacuteriode preacuteceacutedente k est le stock deacutesireacute et 8 est un cœfficient

dajustement par peacuteriode Leacutelasticiteacute prix de loffre devient dans ce cas

(8)

Le calcul de leacutelasticiteacute doffre selon cette technique passe tout dabord par lobtention

de leacutelasticiteacute-revenu selon la formule (5) Puisquon ne connaicirct pas avec exactitude

leacutelasticiteacute de loffre de logement Maclennan et Malpezzi (2001) proposent de calculer

leacutelasticiteacute prix de loffre (J) en faisant certaines hypothegraveses Les deux chercheurs en

sappuyant sur les reacutesultats de Haines et Goodman (1992) supposent que leacutelasticiteacute prix de

la demande de logement (a ) est comprise dans lintervalle de -05 agrave 1 et que leacutelasticiteacute

revenu de la demande (a 2 ) est alternativement eacutegale agrave 0 5 et 1

En effet Haines et Goodman (1992) ont deacutemontreacute quau 19egraveme siegravecle les valeurs des

paramegravetres de la demande aux USA eacutetaient remarquablement semblables agrave celles du 20egraveme

siegravecle Nous emprunterons plus loin ces valeurs pour le calcul de leacutelasticiteacute au Canada selon

la technique de Maclennan et Malpezzi De plus ces intervalles deacutelasticiteacutes recoupent les

estimations des eacutetudes empiriques disponibles (Mayo 1981 Green et Malpezzi 2001)

14

143 Preacutesentation du modegravele de Green Malpezzi et Mayo (2005)

Lanalyse de Green Malpezzi et Mayo est une extension de celle de Mayer et

Somerville (2000) Contrairement agrave Mayer et Somerville (2000) Green Malpezzi et Mayo

(2005) estiment dans un premier temps leacutelasticiteacute prix doffre de logement de plusieurs

reacutegions meacutetropolitaines et par la suite tentent dexpliquer les sources des dispariteacutes

deacutelasticiteacutes entre reacutegions

1431 Estimation dune eacutelasticiteacute de long terme

Pour estimer leacutelasticiteacute prix de loffre de logement Green Malpezzi et Mayo(2005)

sont partis dune des suggestions faites par Maclennan et Malpezzi (2001) qui consiste agrave

consideacuterer les coefficients affecteacutes aux variables exprimeacutees en logarithme naturel comme

eacutetant une approximation des eacutelasticiteacutes Ils considegraverent donc une seacuterie de reacutegressions faites

sur une fonction mettant en relation la variation du stock de logement et la variation des prix

du logement Ceci est illustreacute comme suit

(9)

Dans le modegravele (9) la variation du stock de logement (MI ) est une mesure

instrumentale calculeacutee sous forme de rapport entre le nombre de maisons pour lesquelles les

permis de construction ont eacuteteacute eacutemis et la population totale diviseacutee par la taille moyenne des

meacutenages Quant agrave la variation des prix elle est capteacutee par le logarithme naturel de la

diffeacuterence premiegravere de lindice annuel des prix des maisons ~ = D(Log~_l) f3 est une

constante 17 est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement qui sera utiliseacutee agrave la deuxiegraveme eacutetape

comme variable deacutependante et I est le terme derreurs Le modegravele (9) peut ecirctre reformuleacute

de la faccedilon suivante M = f3 + 171D(Log~_I) + (9b)r

En regravegle geacuteneacuterale une augmentation des prix stimule les constructeurs agrave offrir

davantage de logement ce qui entraille une augmentation du stock de logement et du profit

des constructeurs Le pheacutenomegravene inverse peut aussi se produire car une baisse des prix

15

pousse les constructeurs agrave reacuteduire leur offre afin deacuteviter la perte de profits La question qui

meacuterite decirctre poseacutee ici est de savoir par quel meacutecanisme se fait lajustement de stock sur le

marcheacute de logement Leacutetat dune eacuteconomie semble en geacuteneacuteral fournir une explication quant

au meacutecanisme dajustement de stock de loffre de logement Leacuteconomie a une influence

majeure sur le marcheacute de logement La croissance de lemploi et du revenu alimente la

demande de logements En preacutesence dune hausse rapide du prix des maisons il nest pas

possible daccroicirctre rapidement loffre de nouveaux logements en raison des longs processus

de planification et des contraintes de capaciteacute dans le secteur de la promotion immobiliegravere Agrave

court terme une eacuteconomie en croissance exerce une influence consideacuterable sur les prix des

maisons Par la suite au moment ougrave se manifestent les reacuteactions de loffre la demande peut

avoir faibli entraicircnant ainsi des corrections de prix qui peuvent ecirctre exacerbeacutees par loffre

additionnelle Green Malpezzi et Mayo (2005) constatent que lorsque la demande de

logement diminue le marcheacute ne peut facilement ajuster loffre vers le bas par ce que le

logement est un bien durable Dautre part en absence des contraintes sur loffre de terrains

le marcheacute pourrait absorber laugmentation de la demande via loffre

1432 Deacuteterminants des sources de dispariteacute

Lobjectif poursuivi agrave cette eacutetape par Green Malpezzi et Mayo (2005) est

dexpliquer les sources de dispariteacute agrave laide du modegravele de Capozza deacuteveloppeacute par Mayer et

Somerville (2000) Ce modegravele se preacutesente de maniegravere ci-apregraves

_(_2J(i- g ) (10)r - tjJ$I k P

ougrave r est leacutelasticiteacute prix de loffre de logement issue de lestimation de leacutequation (9b)

i est le coucirct du capital

g est le taux de croissance de la population

n est la population de la ville

p est le prix des maisons agrave certains points fixes de la ville

16

k est le temps de voyagement

tP est un facteur dajustement de la densiteacute

Apregraves manipulations Green Malpezzi et Mayo (2005) ont tenteacute de rendre le modegravele plus

reacutealiste en rajoutant la taxe sur le revenu (T y) et la taxe sur la proprieacuteteacute (T p) Ce qui conduit

agrave lexpression ci-apregraves

Lajout de ces deux types de taxes sexplique tout simplement par le fait quils reflegravetent

deux importantes caracteacuteristiques du marcheacute de logement ameacutericain La premiegravere est que lun

des coucircts majeurs des proprieacutetaires de logement est limpocirct foncier geacuteneacuteralement perccedilu

comme une taxe ad valorem et la deuxiegraveme eacutetant la deacuteductibiliteacute fiscale des impocircts fonciers

Pour expliquer les sources de dispariteacute dans les diffeacuterentes reacutegions meacutetropolitaines les

auteurs se sont servis de leacutequation (11) quils ont modeacuteliseacutee agrave leur maniegravere en rajoutant les

variables ci apregraves la reacuteglementation la variation de la densiteacute et le taux marginal de

taxation Apregraves introduction des logarithmes le modegravele estimeacute par Green Malpezzi et Mayo

se preacutesente de maniegravere

7 =30 + 31 REG + 32g + 33 Tp + 34 log k + 35 log d +

36tJlog d + 37 n + 38 logp + 39 tm + amp

(12)

ougrave REG est lindice de reacuteglementation g est le taux de croissance de la population T p est la

taxe sur la proprieacuteteacute k est le temps de voyagement d est la densiteacute de la population n est la

population p est le niveau des prix de logement lm est le taux de taxation marginale

Dans le prochain chapitre nous expliquons comment chaque variable affecte les diffeacuterentiels

deacutelasticiteacute En observant le modegravele (12) on remarque que Green Malpezzi et Mayo nont

pas inclus le taux dinteacuterecirct intrinsegraveque comme une variable explicative Ils justifient cela par

le fait que le taux dinteacuterecirct avant taxe varie peu entre les reacutegions meacutetropolitaines

Le taux dinteacuterecirct apregraves taxe est tregraves variant par ce que dune part les codes de taxe sur le

revenu varient beaucoup et dautre part les revenus nominaux varient fortement agrave travers les

reacutegions meacutetropolitaines Puisque les variations dans les taux dinteacuterecirct apregraves taxe sont issues

17

des variations des taux de taxe entre les reacutegions meacutetropolitaines ils ont utiliseacute le taux de taxe

marginal moyen comme variable explicative

Pour mesurer le niveau de la reacuteglementation de lusage de terre Green Malpezzi et

Mayo (2005) se sont servis de lindice de reacutegulation de Malpezzi (1996) Celui- ci a calculeacute

son indice de reacutegulation en se basant sur les reacutesultats dun sondage obtenus par Linneman et

AI (1990) Il sagit dune somme non pondeacutereacutee de 7 variables deacutecrivant la regraveglementation

environnementale collecteacutee pour 56 reacutegions meacutetropolitaines Ces variables repreacutesentaient les

reacuteponses aux questionnaires concernant par exemple le temps dapprobation (zonage et

subdivision) pour diffeacuterents types de projets reacutesidentiels le pourcentage de variation de

zonage approuveacute etc Un score eacuteleveacute eacutetait synonyme dune regraveglementation environnementale

rigoureuse Le score le plus faible possible eacutetait de 7 tandis que le plus eacuteleveacute eacutetait de 35

1433 Reacutesultats de lanalyse de Green Malpezzi et Mayo

La technique appliqueacutee par Green Malpezzi et Mayo (2005) consistait agrave estimer en

premier lieu leacutelasticiteacute prix de loffre de logement pour 45 reacutegions meacutetropolitaines (villes)

des Eacutetats Unis en recourant aux donneacutees annuelles pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 et par la

suite agrave utiliser ces eacutelasticiteacutes comme variables deacutependantes pour tenter dexpliquer les

sources de dispariteacute des eacutelasticiteacutes Ils ont aussi examineacute les effets de la reacuteglementation

environnementale sur leacutelasticiteacute prix de loffre de logement

Pour estimer leacutelasticiteacute de loffre de logement ils sont partis dune seacuterie de reacutegressions

faites sur une fonction mettant en relation une approximation de la variation du stock de

logement (mises en chantier taille moyenne des meacutenages population) comme variable

expliqueacutee et la variation des prix (capteacutee par le log naturel de la diffeacuterence premiegravere de

lindice des prix des maisons) pour la peacuteriode de 1979 agrave 1996 dans les 45 reacutegions

meacutetropolitaines Ils ont aussi perforrneacute leurs reacutegressions en utilisant des variations dans les

diffeacuterences premiegraveres afin deacuteviter les problegravemes de simultaneacuteiteacute La taille moyenne des

meacutenages consideacutereacutee eacutetait de 2 5 Apregraves avoir estimeacute leacutelasticiteacute annuelle pour la peacuteriode de

1979 agrave 1996 pour chacune des 45 reacutegions meacutetropol itaines ils ont concentreacute leur analyse sur

lanneacutee 1990 pour estimer leacutequation de leacutelasticiteacute de loffre Ce choix sexplique dune part

18

par le fait que les donneacutees relatives agrave lanneacutee 1990 sont disponibles pour chaque reacutegion

meacutetropolitaine et dautre part ces donneacutees eacutetaient raisonnablement proches du centre de la

seacuterie temporelle consideacutereacutee Les donneacutees utiliseacutees par les auteurs ont porteacute sur le taux de taxe

moyen sur la proprieacuteteacute la population de la reacutegion meacutetropolitaine le taux de taxe marginal le

taux de croissance de la population de 1980 agrave 1990 la densiteacute de la population le niveau de

prix de maison la dureacutee moyenne de deacuteplacement lindice de reacutegulation de lusage de terre

En somme les chercheurs ont trouveacute que les estimations de leacutelasticiteacute de loffre de

logement aux Eacutetats Unis varient substantiellement dune reacutegion agrave une autre Les estimations

pour les reacutegions meacutetropolitaines les plus taxeacutees connaissent des faibles eacutelasticiteacutes Quant aux

reacutegions les moins taxeacutees plusieurs situations se produisent les reacutegions les moins taxeacutees ayant

connu une croissance rapide ont tendance agrave preacutesenter des eacutelasticiteacutes eacuteleveacutees tandis que les

estimations pour celles ayant une croissance lente sont aussi assez basses

Ils ont aussi trouveacute quen regravegle geacuteneacuterale loffre ne peut ecirctre parfaitement eacutelastique sur un

marcheacute en concurrence parfaite Ceci est la particulariteacute des villes comme New York ou Los

Angeles ougrave une forte densiteacute implique que loffre est assez ineacutelastique La densiteacute est aussi

un bon preacutedicteur Green Malpezzi et Mayo preacutetendent quen regravegle geacuteneacuterale quelle que soit

la speacutecification la densiteacute la population et le taux de croissance de la population ont des

effets neacutegatifs sur loffre de logement le taux dinteacuterecirct et le niveau des prix ont quant agrave eux

des effets positifs

15 Quelques commentaires sur lindice de reacuteglementation de lusage du sol

Dans leurs eacutetudes Pollakowski et Wachter (1990) Cho et Linneman (1993) Levine

(I999) Mayer et Somerville (2000) Quigley et Raphaeumll (2005) et Thlanfeldt (2005) ont agrave

linstar de Green Malpezzi et Mayo (2005) utiliseacute lindice de reacutegulation calculeacute par

Malpezzi (1996) Ces recherches se reacutesument en ce que la meacutethode la plus utiliseacutee pour

mesurer lindice de reacutegulation est de former un indice de restriction en sommant

individuellement le nombre des mesures restrictives utiliseacutees par la juridiction Lindice de

reacuteglementation est donc consideacutereacute ici comme eacutetant le nombre de techniques restrictives de

gestion de lusage de terrain couramment utiliseacutees par la juridiction lhlanfeldt (2005) deacutefinit

lindice de reacuteglementation comme eacutetant un reacutesumeacute des diffeacuterentes techniques de gestion de

19

lutilisation des sols approuveacutees par une juridiction Bruekner (1998) a quant agrave lui construit

son indice en consideacuterant la moyenne pondeacutereacutee (par le poids) du nombre de mesures

approuveacutees par la juridiction Malpezzi juge par contre cette technique arbitraire et il opte

pour la meacutethode des composantes principales qui consiste agrave reacuteduire un grand nombre de

variables reacutegulatrices en variables composantes pouvant contenir plus dinformations Il

construit donc lindice de reacutegulation en sommant les valeurs non pondeacutereacutees attribueacutees aux

diffeacuterentes variables composantes pour chaque reacutegion meacutetropolitaine

En deacutepit de quelques divergences dans les techniques utiliseacutees ces diffeacuterentes

recherches convergent cependant vers une mecircme conclusion les juridictions ayant des

indices agrave valeur eacuteleveacutee sont reacuteputeacutees avoir dans le cadre de deacuteveloppement du logement des

reacutegulations urbaines rigoureuses qui sont geacuteneacuteralement la cause dune augmentation du prix

de logement Glaeser et Gyourko (2002) soutiennent que les restrictions en matiegravere de

zonage et de construction reacuteduisent veacuteritablement loffre de terrains agrave bacirctir Elles font ainsi

monter les prix

Les regravegles de zonage peuvent limiter artificiellement loffre de terrains agrave bacirctir et les lots

disponibles de diverses faccedilons (Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005)

Lindice de reacutegulation bien queacutetant perccedilu comme un meilleur indicateur du degreacute de prioriteacute

que la juridiction accorde agrave la gestion de la croissance est loin de faire lunanimiteacute agrave cause de

son impreacutecision Quigley et Rosenthal (2005) soulignent trois problegravemes majeurs Le premier

est que les mesures des reacutegulations restrictives ont souvent eacuteteacute traiteacutees comme eacutetant exogegravenes

au prix de logement Le second est que les mesures du prix de logement sont souvent

rudimentaires deacutependant ainsi des estimations des proprieacutetaires ou des moyennes non

ajusteacutees pour la qualiteacute de logement Et enfin selon lapproche standard ces mesures ont

geacuteneacuteralement eacuteteacute faibles et indirectes Reacutecemment Saiz (2008) a utiliseacute lindice de

reacuteglementation construit par Gyourko Saiz et Surnmers (2008) pour estimer un modegravele

empirique du marcheacute de logement agrave travers les reacutegions meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis

Cet indice mesure la rigueur des politiques de controcircle de la croissance reacutesidentielle tel que

les contraintes de zonage le processus dapprobation des permis les exactions locales et les

1 Socieacuteteacute canadienne dhypothegraveque et de logement 2005 L incidcncc des lcstrictions en l1Iufiegravele de of1oge ef dl consfruuiol7 sur ohordobiireacute duogel1lel7f Le point en recherche Seacuterie socio-eacuteconomique 05-012 Avril 20050ttawa

20

problegravemes administratifs Saiz (2008) souligne que la reacuteglementation est lune des principales

causes de la rareteacute des terrains dans le deacuteveloppement reacutesidentiel La preacutesence des regravegles de

zonage et dautres reacuteglementations peuvent causer des deacutelais des coucircts significatifs et des

barriegraveres aux nouveaux projets de construction Saiz (2008) deacutemontre aussi leffet des

contraintes topographiques et geacuteographiques sur [eacutelasticiteacute doffre de logement et les

reacuteglementations Il explique lineacutelasticiteacute de loffre de logement dans certaines reacutegions

meacutetropolitaines des Eacutetats-Unis par les contraintes topographiques et geacuteographiques

Labondance des lacs riviegraveres (Nouvelle Orleacuteans) fortes pentes et reacutegions montagneuses

(Los Angeles) et des zones humides (Miami) rend loffre de logements extrecircmement

contraignante La rareteacute des terrains dans certaines reacutegions cocirctiegraveres est geacuteneacuteralement causeacutee

par les facteurs topographiques Les projets de construction dans ces reacutegions sont couteux et

rares Saiz (2008) a estimeacute un systegraveme deacutequations simultaneacutees incluant loffre la demande

la reacuteglementation Il a conclu que les eacutelasticiteacutes de loffre de logement peuvent ecirctre

caracteacuteriseacutees comme fonction des contraintes physiques et de reacuteglementation qui sont agrave leur

tour endogegravenes aux prix et agrave la croissance anteacuterieure Dans la suite de notre analyse nous

navons pas pris en compte lindice de reacuteglementation car sa construction savegravere tregraves

complexe pour le Canada Somerville (2002 soulegraveve par ailleurs cette difficulteacute lorsquil

preacutetend que le Canada devrait eacutelaborer un ensemble de mesures eacutetablissant la chronique des

types de reacuteglementation de lutilisation des terrains qui sont imposeacutes agrave des localiteacutes

particuliegraveres Ces mesures devraient permettre de saisir non seulement si un type particulier

de reacuteglementation est imposeacute dans un secteur particulier mais eacutegalement dans quelle mesure

cette reacuteglementation est appliqueacutee Sans ces mesures il est impossible de deacuteterminer de faccedilon

empirique les effets de la reacuteglementation du zonage et de lutilisation des terrains sur

labordabiliteacute du logement au Canada

2 Op cit

CHAPITRE II

DONNEacuteES ET MEacuteTHODOLOGIE

Dans le chapitre preacuteceacutedent nous avons preacutesenteacute les fondements theacuteoriques de notre modegravele

Nous avons mis un accent particulier sur les formes speacutecifiques utiliseacutees dans les eacutetudes

preacuteceacutedentes Le preacutesent chapitre se veut un cadre meacutethodologique dans lequel nous allons

analyser dans la premiegravere section les donneacutees utiliseacutees pour lestimation de leacutelasticiteacute prix

de loffre de logements neufs Dans la deuxiegraveme section nous deacutecrirons la meacutethodologie

utiliseacutee et les diffeacuterentes eacutetapes devant nous conduire agrave lobtention des reacutesultats

21 Analyse des donneacutees de base

Les donneacutees utiliseacutees portent sur un eacutechantillon de 27 reacutegions meacutetropolitaines de

recensement reacutepertorieacutees par Statistique Canada Elles couvrent la peacuteriode de 1981 agrave 2006

Ces donneacutees portent sur lindice des prix des logements neufs lindice des prix des mateacuteriaux

de construction lindice des salaires de construction la taille de la population et les mises en

chantier

22

211 Prix de logements neufs

Graphique 21 Prix de logements neufs par reacutegion meacutetropolitaine

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M ~L ~k2 ~ ~It071middot~middot ~7r

Pour la plupart des reacutegions meacutetropolitaines les indices des prix des logements neufs

existent agrave partir de 1981 Quant aux reacutegions dAbbostford de Kingston Saguenay

Sherbrooke et de Trois Riviegraveres les donneacutees neacutetaient pas disponibles lors de la collecte

En geacuteneacuteral on observe une augmentation des prix de 1981 agrave 1990 dans lensemble des

reacutegions meacutetropolitaines de recensement

23

Labolition de la taxe de vente feacutedeacuterale (TVF) et lintroduction de la taxe sur les produits et

services (TPS) en janvier 1991 a causeacute une baisse de prix dans lensemble des reacutegions

meacutetropolitaines de recensement Comme lindice se fonde sur les prix de vente des

entrepreneurs de logements neufs la taxe sur les produits et services payeacutee par lacheteur

final est exclue du calcul de lindice des prix des logements neufs (fPLN) La monteacutee des prix

est dans la plupart des cas attribuable agrave la croissance eacuteconomique dans les reacutegions

meacutetropolitaines de recensement La preacutesence dindustries manufacturiegraveres et dautomobiles

la creacuteation de plusieurs emplois et la diminution du chocircmage etc stimulent la

consommation et la croissance des constructions reacutesidentielles Le solde migratoire dans les

grandes reacutegions meacutetropolitaines de Vancouver Victoria Montreacuteal Queacutebec Toronto le

corridor de Calgary- Edmonton est un facteur majeur expliquant la croissance des prix dans

ces reacutegions Statistique Canada reacutevegravele dune maniegravere geacuteneacuterale que le prix moyen des

logements neufs a crucirc agrave un rythme plus vif que lindice des prix de logements neufs dans la

plupart des grands centres urbains du Canada Laugmentation des prix des mateacuteriaux de

construction et les coucircts de main dœuvre expliquent aussi la croissance des prix de

logements dans lensemble des reacutegions meacutetropolitaines de recensement

Les reacutegions meacutetropolitaines de la province ontarienne accusent des fortes progressions de

prix On observe presque une mecircme allure des courbes des prix dans les reacutegions de Toronto

Oshawa Saint Catharines Hamilton London Kitchener La forte preacutesence dindustries

manufacturiegraveres et dautomobiles dans la province ontarienne peut expliquer les fortes

progressions de prix Laccroissement de la demande et la progression des frais

dameacutenagement de terrain agrave Montreacuteal Queacutebec Edmonton Calgary sont aussi les principaux

facteurs en cause dans ces reacutegions meacutetropolitaines En Colombie-Britannique les courbes de

Vancouver et Victoria font ressortir une progression semblable La progression des prix des

logements neufs dans cette province peut ecirctre expliqueacutee par la vigueur du marcheacute de

lhabitation et laccroissement de la population La reacutetrocession de Hong Kong agrave la Chine en

1997 est un facteur non neacutegligeable ayant causeacutee une arriveacutee massive de la population

chinoise en Colombie Britannique

24

212 Prix des mateacuteriaux de construction

Graphique 22 Prix des mateacuteriaux de construction

180 ------------------

170

160

150

140

130

120

110

100

90 1985 1990 1995 2000 2005

I-ICONST 1

Les donneacutees sur lindice des prix des mateacuteriaux de construction ne sont pas disponibles

par reacutegion meacutetropolitaine de recensement Statistique Canada ne les rend disponibles que

pour le Canada On remarque que les prix des mateacuteriaux de construction pour lensemble du

Canada ont connu une augmentation pour la peacuteriode de 1985 agrave 1990 Le deacutebut de lanneacutee

1991 a eacuteteacute marqueacute par une chute des prix LaboI ition de la taxe de vente feacutedeacuterale sur les

mateacuteriaux de construction et lintroduction de la TPS sont des eacuteleacutements ayant causeacute cette

chute On observe par contre une augmentation au cours des anneacutees 1993 et1994 En regravegle

geacuteneacuterale la variation des prix des mateacuteriaux de construction est attribuable aux mouvements

des composantes domestiques et importeacutees du secteur industriel au courant de lanneacutee En

effet lindice des prix des mateacuteriaux de construction est fortement lieacute aux autres indices du

25

secteur industriel cest notamment le cas de la fabrication du transport des communications

de Jentreposage et des services publics Il est donc eacutevident quune augmentation des indices

de prix de ces diffeacuterents secteurs entraicircne une augmentation de lindice des prix des

mateacuteriaux de construction et vice versa

26

213 Indice des salaires de la construction

Graphique 23 Indice des salaires de la construction par reacutegion meacutetropolitaine

ISALCANADA

ISALKITCHENER

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1 1((1 1Q C(I f

Les donneacutees fournies par Statistique Canada sur lindice des salaires de construction ne

sont disponibles que pour 20 reacutegions meacutetropolitaines de recensement et pour le Canada On

observe dans lensemble une tendance agrave la hausse dans les reacutegions meacutetropolitaines Cette

tendance est aussi observeacutee pour le Canada