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Les paysages périurbains et leur prix

 | 
Jean Cavailhès
, 
Daniel Joly

Annexes

Texte intégral

Annexe du chapitre I

Annexe I-1 : Rayonnement global

© INRA-CESAER/THéMA
Figure A-I-1 : Rayonnement global

Annexe I-2 : Zonage en 13 unités de paysage

© INRA-CESAER/THéMA
Figure A-I-2 : Zonage en 13 unités de paysage

Annexe du chapitre III

Annexe III-1 : Prix hédoniste des différents champs de vision, de la vue et de la soumission à la vue

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**** significatif à moins de 1 %. *** Significatif à moins de 5 %. ** Significatif à moins de 10 %. * Significatif à moins de 15 %. NS : non significatif au seuil de 15 % (les résultats sont considérés comme non significatifs lorsqu’ils sont dus aux centiles extrêmes de la distribution). / : le champ 0-70 mètres existant pour toutes les maisons, il n’est pas possible de l’introduire dans l’estimation.
Tableau A-III- 1 : Prix hédoniste des champs de vision

1Les résultats du tableau A-III-1 ont été obtenus de trois régressions : la première (colonne 1) concerne l’ensemble de la région, la deuxième (colonnes 2 à 4) le pôle urbain et les deux couronnes périurbaines (proche et éloignée) et la troisième (colonnes 5 à 8) les quatre zones paysagères (sans distinction du pôle urbain et de la ceinture périurbaine).

2Pour l’ensemble de la région (colonne 1), à une exception près (l’existence d’un champ de vision compris entre 600 et 1200 mètres), il semble que la surface vue, ou l’existence des divers champs de vision, ait un prix hédoniste non significativement différent de zéro. Il en est de même pour la soumission à la vue. Le détail des résultats selon les zones montre que le sud de la Plaine dijonnaise et, à un degré moindre, le nord de celle-ci, font exception, mais avec un signe tantôt positif tantôt négatif, ce qui dénote une fragilité du résultat (dans quelques autres cas, la même fragilité résulte d’un effet positif ou négatif de l’existence d’un champ de vision, mais d’une nullité du prix de la surface correspondante).

3Cependant, en introduisant simultanément la vue et la soumission à la vue, les résultats sont modifiés dans le champ des 70 premiers mètres. La surface vue a un prix hédoniste positif et la surface d’où l’on est vu a un prix négatif, pour l’ensemble des observations et pour la quasi-totalité des zones.

Annexe III-2 : Vue et soumission à la vue

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Variable expliquée : pixels d’où on est soumis à la vue / pixels vus. Champ 0 – 70 mètres. Variables explicatives : existence des types d’occupation (vue d’en haut). Les variables « erreur » et « satellite » sont des variables techniques de contrôle. Les types d’occupation rares ont été exclus. R2 = 0,11
Tableau A-III-2a : Explication du taux de soumission à la vue par l’occupation du sol vue d’en haut

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Variable expliquée : pixels d’où on est soumis à la vue / pixels vus. Champ 0 – 70 mètres. Variables explicatives : vue des types d’occupation (vue du dedans). Les variables « erreur » et « satellite » sont des variables techniques de contrôle. Les types d’occupation rares ont été exclus. R2 = 0,16
Tableau A-III-2b : Explication du taux de soumission à la vue par l’occupation du sol vue du dedans

Annexe III-3 : Résultats statistiques

colonnes (1) et (2) : oparamètre et écart-type estimés du modèle à effet aléatoire
colonnes (3) et (4) : idem pour le modèle à effet fixe
colonne (5) : écart en pour cent entre les paramètres estimés: (1)/(3)*100
colonnes (6) et (7) : elles donnent l’intervalle de confiance à 95% du modèle à effet aléatoire et du modèle à effet fixe ("IV")
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Tableau A-III-3 : Comparaison du modèle à effet fixe et à effet aléatoire

4On observe, d’une part, que les intervalles de confiance ont toujours une intersection, généralement assez large ; cela indique que les valeurs estimées dans les deux modèles ne sont pas significativement différentes. D’autre part, l’imprécision des prix hédonistes estimés apparaît dans la largeur des intervalles de confiance : même si le modèle statistique est bon, et même si, dans le cadre de ce modèle, on peut dire qu’il y a 95 chances sur cent pour que certains paramètres soient positifs et d’autres négatifs, le prix estimé peut varier dans cet intervalle, ce qui amène à être prudent dans les commentaires des valeurs obtenues.

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Tableau A-III-4 : Résultats des régressions du modèle en doubles différences selon les variables explicatives (pôle urbain et ceinture périurbaine)

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Tableau A-III-5 : Analyse des pixels non vu

Table des illustrations

Légende © INRA-CESAER/THéMAFigure A-I-1 : Rayonnement global
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Légende © INRA-CESAER/THéMAFigure A-I-2 : Zonage en 13 unités de paysage
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Fichier image/jpeg, 76k
Légende © INRA-CESAER/THéMA**** significatif à moins de 1 %. *** Significatif à moins de 5 %. ** Significatif à moins de 10 %. * Significatif à moins de 15 %. NS : non significatif au seuil de 15 % (les résultats sont considérés comme non significatifs lorsqu’ils sont dus aux centiles extrêmes de la distribution). / : le champ 0-70 mètres existant pour toutes les maisons, il n’est pas possible de l’introduire dans l’estimation.Tableau A-III- 1 : Prix hédoniste des champs de vision
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Légende © INRA-CESAER/THéMAVariable expliquée : pixels d’où on est soumis à la vue / pixels vus. Champ 0 – 70 mètres. Variables explicatives : existence des types d’occupation (vue d’en haut). Les variables « erreur » et « satellite » sont des variables techniques de contrôle. Les types d’occupation rares ont été exclus. R2 = 0,11Tableau A-III-2a : Explication du taux de soumission à la vue par l’occupation du sol vue d’en haut
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Légende © INRA-CESAER/THéMAVariable expliquée : pixels d’où on est soumis à la vue / pixels vus. Champ 0 – 70 mètres. Variables explicatives : vue des types d’occupation (vue du dedans). Les variables « erreur » et « satellite » sont des variables techniques de contrôle. Les types d’occupation rares ont été exclus. R2 = 0,16Tableau A-III-2b : Explication du taux de soumission à la vue par l’occupation du sol vue du dedans
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Légende colonnes (1) et (2) : oparamètre et écart-type estimés du modèle à effet aléatoirecolonnes (3) et (4) : idem pour le modèle à effet fixecolonne (5) : écart en pour cent entre les paramètres estimés: (1)/(3)*100colonnes (6) et (7) : elles donnent l’intervalle de confiance à 95% du modèle à effet aléatoire et du modèle à effet fixe ("IV")© INRA-CESAER/THéMATableau A-III-3 : Comparaison du modèle à effet fixe et à effet aléatoire
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Légende © INRA-CESAER/THéMATableau A-III-4 : Résultats des régressions du modèle en doubles différences selon les variables explicatives (pôle urbain et ceinture périurbaine)
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Légende © INRA-CESAER/THéMATableau A-III-5 : Analyse des pixels non vu
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© Presses universitaires de Franche-Comté, 2006

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