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DOCUMENT DE TRAVAIL 2009-012

L’IMPACT DE LA CONSTRUCTION DU NOUVEAU SIÈGE SOCIAL DE BELL CANADA SUR LA DYNAMIQUE ET LES VALEURS RÉSIDENTIELLES DE L’ÎLE-DES-SŒURS, À MONTRÉAL François DES ROSIERS Thomas WERQUIN

Version originale : Original manuscript: Version original:

ISBN – 978-2-89524-338-0

Série électronique mise à jour : On-line publication updated : Seria electrónica, puesta al dia

05-2009

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L’impact de la construction du nouveau siège social de Bell Canada sur la dynamique et les valeurs résidentielles de l’Île-des-Sœurs, à Montréal.

François Des Rosiers, Ph.D., MSRC Université Laval, Québec

et

Thomas Werquin, Ph.D. Agence d’urbanisme et de développement Oise la Vallée

Avec la collaboration du Groupe Altus

Communication présentée au 77ème congrès de l’ACFAS

dans le cadre du Colloque1 :

« LE DÉVELOPPEMENT IMMOBILIER : LES GRANDS PROJETS IMMOBILIERS ET LA VILLE »

Université d’Ottawa, 12 et 13 mai 2009

Résumé :

L’exposé présente les résultats d’une analyse ayant pour objectif de mesurer l’impact de la construction du nouveau siège social de l’entreprise de téléphonie Bell Canada sur la dynamique et les valeurs résidentielles de l’Île-des-Sœurs, à Montréal, où les bâtiments sont localisés. Le complexe immobilier, homologué LEED, est situé à proximité de l’autoroute Bonaventure et du Pont Champlain, où circulent environ 130 000 voitures chaque jour. Érigé en deux phases, le projet de $ 250 millions doit accueillir à terme 4 000 salariés dans 84 000 m² de bureaux neufs. Annoncée en octobre 2006, la Phase I (60 000 m²) est déjà terminée alors que la finalisation de la Phase II (24 000 m²) est prévue pour le début 2009. L’analyse mobilise deux types de données. Dans un premier temps, on procède à l’analyse des permis de construction (unifamiliales et condos) de la ville de Montréal dans le but de décrire l’évolution de l’attractivité de l’île, avant et après l’annonce projet. Afin de situer l’Île-des-Sœurs dans une dynamique plus large, nous avons répertorié la construction de logements sur l’ensemble de l’arrondissement de Verdun et ceux de Ville Marie, du Sud-Ouest, du Plateau et de Côtes-des-Neiges. Dans un second temps, nous avons exploité les données de la chambre immobilière du Grand Montréal qui recense l’ensemble des transactions de logements, chacune des transactions étant accompagnée de son prix et de plusieurs caractéristiques tant intrinsèques qu’extrinsèques des biens échangés. En nous concentrant sur les ventes de maisons unifamiliales (cottages) et d’unités d’appartement en condominium au cours de la période 1998-2008, nous avons mené une analyse hédonique dont l’objectif était de mesurer l’impact de la construction du nouveau siège social de Bell sur les valeurs résidentielles de l’Île-des-Sœurs qui présente l’avantage de disposer de frontières naturelles. L’annonce de ce projet majeur sur l’Île-des-Sœurs étant intervenue en octobre 2006, les données utilisées couvrent une période à cheval sur cette date stratégique qui a aussi bien fait naitre des craintes de la part des habitants, qu’aiguisé l’appétit des spéculateurs. Nous pouvons ainsi comparer deux périodes, celle précédent l’annonce et celle la suivant. Les résultats suggèrent que les propriétés situées dans le voisinage du projet Bell et transigées après octobre 2006 affichent une rente différentielle de localisation qui peut atteindre 22,5% pour les propriétés unifamiliales situées à une distance de 750 à 1 000 m du projet.

1 Cette publication est la propriété intellectuelle des auteurs et ne peut être reproduite en tout ou en partie sans leur consentement.

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1. INTRODUCTION : OBJECTIF ET DEMARCHE GENERALE DE LA RECHERCHE

Les grands projets urbains ont notamment comme objectif de transformer et de structurer - ou de restructurer - l’environnement et le cadre de vie des citadins par une série de mesures qui interpellent à la fois le design des bâtiments, leur intégration au cadre bâti, la nature et le type de mobilier urbain ainsi que les infrastructures de transports, ces dernières jouant un rôle particulièrement structurant. Dans la mesure où les grands projets ont un impact positif sur le cadre de vie, il est justifié de poser l’hypothèse qu’ils affectent également la dynamique du développement urbain dans les secteurs avoisinants et que les avantages qu’ils génèrent se répercutent éventuellement sur le niveau de la rente foncière et, partant, sur les valeurs immobilières, tant résidentielles que commerciales. L’objectif de cette recherche est de valider (ou d’infirmer) cette hypothèse à l’aide d’une étude de cas, soit l’implantation en 2008 du nouveau siège social de Bell Canada à l’Île-des-Sœurs, à proximité du centre-ville de Montréal.

La démarche générale comporte deux étapes. Dans un premier temps, nous procédons à une analyse des permis de construction de la ville de Montréal entre 1998 et 2005, laquelle nous renseigne sur la dynamique immobilière en matière de construction de logements neufs (unifamiliales et condos) dans les années qui ont précédé l’annonce du projet Bell (2006) et sur l’évolution de l’attractivité de l’Île-des-Soeurs. Afin de situer l’Île-des-Sœurs dans une dynamique plus large, nous avons répertorié la construction de logements sur l’ensemble de l’arrondissement de Verdun et ceux de Ville Marie, du Sud-Ouest, du Plateau et de Côtes-des-Neiges. Dans un deuxième temps, nous procédons à la modélisation économétrique des prix de vente des résidences unifamiliales (cottages) et des unités d’appartement en condominium sur une période de dix ans, soit de 1998 à 2008, à l’aide de la méthode des prix hédoniques - brièvement exposée plus bas – de façon à isoler les impacts monétaires du projet sur la valeur marchande des résidences.

2. GRANDS PROJETS, DESIGN URBAIN ET VALEURS IMMOBILIERES : UNE REVUE DE LA LITTERATURE

Comme le suggère notre introduction, les notions de « grand projet » et de « design urbain » sont intimement reliées. Raynaud & Wolff (2007) abordent en profondeur l’aspect conceptuel et historique du design urbain et nous proposent une définition du design urbain qui met l’accent sur sa dimension opérationnelle et sur son caractère démocratique:

« En ce qui concerne la nature de son intervention, par rapport à l'urbanisme qui opère au niveau des intentions et des directions d'aménagement d'un territoire, le Design urbain touche essentiellement à la mise en œuvre. Même si parfois son champ d'intervention peut paraitre étendu, ce champ reste lié à sa capacité opérationnelle et aux résultats visés.

Il faut enfin insister sur trois aspects fondamentaux qui lui sont indispensables : l'acte volontaire de programmation, l'acte volontaire d'aménagement spatial, l'acte volontaire de réception de l'aménagement par la population. C'est en cela qu'il est important de commencer à considérer le Design urbain comme une action urbaine résolument moderne et démocratique même si, comme nous le verrons, cette action puise certaines de ses inspirations et de ses méthodes dans une histoire urbaine lointaine.

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Afin d'éviter, comme cela se produit souvent, des confusions d'interprétation, il est important de bien distinguer l'urbanisme, comme pratique générale sur la ville, du Design urbain, acte d'intervention programmée sur un espace déterminé dans un contexte spatial, économique, politique et social précis. »

2.1 Avantages, coûts et bénéficiaires du design urbain

D’entrée de jeu, trois questions se posent relativement au design urbain : (i) Quels sont les bénéfices potentiels du design urbain? (ii) Quels en sont les coûts? (iii) Quels en sont les bénéficiaires? La première question nous ramène à la notion d’externalité urbaine, que l’on peut définir comme « une situation économique dans laquelle l'acte de consommation ou de production d'un agent influe positivement ou négativement sur la situation d'un autre agent non-impliqué dans l'action, sans que ce dernier n’ait à payer pour les bénéfices engendrés ou qu’il ne soit totalement compensé pour les dommages » (Wikipedia). Si l’externalité urbaine n’est pas à l’origine prise en compte par le système des prix, les avantages et les inconvénients découlant d’une action quelconque seront éventuellement capitalisés dans les valeurs foncières et immobilières, dans la mesure où ils sont perçus comme tels par les utilisateurs-acheteurs. Alors qu’il existe une littérature très abondante sur la mesure des externalités urbaines, notamment à l’aide de l’approche des prix hédoniques (HP), très peu de recherches portent sur l’impact du design urbain sur les loyers et les valeurs immobilières (Benjamin 2001; Gat 1998 ; Resource for Urban Design Information 1998).

Comme le font remarquer Ward, Gibson & Rowley (1996), les initiatives de design urbain ne sont pas sans coûts pour les promoteurs et les investisseurs. Les auteurs notent que plusieurs investisseurs passent à côté d’opportunités d’intervention urbanistique en raison des coûts rattachés à ces décisions et qui ont pour effet de diminuer la rentabilité à court-terme des projets. Le problème ne se situe pas au niveau de la capacité technique de réalisation de tel ou tel projet, mais relève plutôt de la volonté de le faire ainsi que de l’horizon de planification adopté par les agents producteurs.

« From investors’ and developers’ viewpoints, urban design is only worth considering if there is a direct benefit to their development investment decision. Of course there is agreement that good urban design is desirable but that agreement does not extend to taking responsibility for creating it. »

Cela dit, la littérature sur l’intégration du design urbain nous apprend que, si une planification de court terme permet facilement de réduire les frais encourus aux chapitres de la conceptualisation et de la réalisation du projet, cela se fait aux dépens des frais d’exploitation futurs. Par ailleurs, alors qu’il est plus coûteux d’investir dans la durabilité de l’immeuble, le promoteur-investisseur sera récompensé par un taux d’occupation plus élevé et un meilleur achalandage de la part des clientèles qu’il dessert. L’adéquation entre le type de produit offert par les agents producteurs et la nature des préférences des utilisateurs (citoyens et locataires des espaces) est donc un élément clé dans la décision d’investir dans un projet immobilier impliquant le design urbain.

Ainsi, à la question « Quels sont les bénéficiaires du design urbain ? », on peut répondre qu’ultimement, tous les intervenants sont susceptibles d’y gagner : le promoteur-investisseur voit ses rendements futurs augmenter en raison de la hausse des loyers et de la réduction des coûts d’entretien, ce qui a pour effet de hausser la valeur économique de son projet et de lui procurer un avantage concurrentiel sur le marché ; les occupants-locataires bénéficient pour leur part d’un cadre de travail plus sain et plus agréable qui se traduit par une productivité et

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un prestige accrus pour l’entreprise et, partant, par une plus grande « volonté de payer » (WTP) pour l’espace; enfin, les résidants et la communauté en général tirent profit des opérations de design urbain via une amélioration de la qualité environnementale et de la qualité de vie, une baisse de la criminalité et une hausse des valeurs résidentielles. Bien que la tendance récente en faveur des projets immobiliers certifiés LEED2 et des projets « verts » ne soit pas garante d’une planification intégrée comme l’exige le design urbain, elle demeure néanmoins un pas dans cette direction et témoigne de l’intérêt général pour un changement de culture en matière de développement immobilier.

Au chapitre des retombées du design urbain sur les valeurs immobilières, on retiendra l’étude réalisée en 2001 par la Commission for Architecture and the Built Environment (CABE) et intitulée The Value of Urban Design. À l’aide de diverses études de cas, le CABE a été en mesure d’extraire des indicateurs généraux quantitatifs et qualitatifs permettant d’analyser et de mesurer l’appréciation de valeur découlant des décisions en matière de design urbain.

Le Tableau 1 qui suit résume les indicateurs clés définis par le CABE ainsi que la méthodologie appropriée pour obtenir ces informations. On comprendra facilement que l’accès à l’information est un facteur clé dans la définition précise des ces indicateurs qui, comme on peut le constater, peuvent varier en complexité.

Tableau 1 : Cadre analytique d’évaluation et de mesure de la valeur du design urbain

Analytical Framework to Assess and Measure the Value of Good Urban Design

Dimensions of Value Possible Indicators Quantitative Assessment

Qualitative Assessment

Comments

Economic Viabillity

Economic performance of investment in good urban design

• Rental values • Capital values • Vacancy rates • Take-up rates • Investment

availability

• Comparison of rental values, vacancy rates and take-up rates of selected developments with average similar types of property

• Interview questions to developers, investors and occupiers addressing their view of the economic performance of the development

• Average figures for rents and capital values from the Investment Property Databank (IPD) or local property firms

• Average figures for vacancy and take-up rates possibly from local property firms.

Operational performance of good urban design

• Management costs • Security

expenditure • Energy

consumption • Accessibility • Productivity of

occupier • Health and

satisfaction of workforce

• Corporate imaging

• If available, data for individual developments on energy consumption, management costs, productivity, etc., which could be compared within cases or on a broader basis if information is avavailable

• Interview questions to occupiers addressing the running costs of the development and the influence of urban design on their corporate performance

• Quantitative information might be possible for individual developments, but there are problems in finding comparators

2 LEED est un système de certification international qui mesure la performance d’un immeuble ou d’une communauté relativement aux aspects suivants: efficacité énergétique, efficience dans l’utilisation de l’eau, réduction des émissions de CO2, amélioration de la qualité environnementale intérieure, gestion des ressources et sensibilité à leurs impacts.

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Production of good urban design

• Production costs • Infrastructure costs • Duration of

planning approval process

• Prestige and reputation

• Comparison of production and infrastructure costs and duration of planning negotiation for the selected developments within sample of cases and with average for similar types of property

• Interview questions to developers addressing production costs, the planning process, infrastructure costs, and the impact of the development on their standing in the marketplace

• Interview questions to local authority officials on infrastructure costs and the planning process

• Average figures for production costs from construction industry publications

• Average duration of

planning process from local authorities

Area regeneration / vitality impact of good urban design

• Local property value

• Place-marketing • Area revitalisation

• Evolution of land and property values around the selected developments compared to the average in the locality

• Interview questions to local authority officials and local economic development partnerships on impact of development on the local economy

• Average figures for property values in surrounding area from local estate agents

Social Benefit • Identity / civic

pride • Place vitality • Inclusiveness • Connectivity • Safety • Facilities and

amenities

• If available, data on footfall for mixed use cases with retail, compared to average for locality (vitality)

• Interview questions to local authority officials and sample of local community addressing issues of place-identity, vitality and inclusiveness

• Quantitative information on vitality might be possible for individual developments, but difficulties with comparators

Environmental Support

• Energy consumption

• Accessibility • Traffic generation • Greenery/ecology

• If available, data for individual developments on energy consumption, modes of transport, traffic generation, commuting times, etc., for comparison between cases or on a broader basis

• Interview questions to occupiers, local authority officials and sample of local community addressing the environmental impacts of the development

• Average figures for energy consumption (and possibly traffic generation, modes of transport for users / occupiers) by type of development are available from specialised research institutions.

Source: The Value of Urban Design, CABE, 2001.

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2.2 La mesure des impacts du design urbain sur les valeurs – approches analytiques

La littérature sur le sujet propose trois approches visant (i) à recueillir l’information, (ii) à élaborer des instruments de mesure du phénomène et (iii) à procéder à l’analyse des données et à l’estimation des impacts. Notons que les trois approches présentées ici peuvent être utilisées isolément ou conjointement, selon la nature des informations et des ressources disponibles.

2.2.1 L’approche des préférences déclarées (Stated Preference Methods):

L’approche des préférences déclarées est clairement définie dans Anton (2005)3. Comme son nom l’indique, cette approche consiste à effectuer un sondage pour recueillir les préférences de la population sur les éléments de design urbain. En obtenant une estimation des goûts du public au niveau des facteurs logistiques, économiques et environnementaux, l’investisseur est en mesure de bien cerner les éléments propices à l’appréciation de valeur. L’auteur nous met par contre en garde contre une faiblesse notoire de cette méthode, à savoir le fait qu’elle repose essentiellement sur des intentions, et non sur un comportement observé :

« Not using actual market data is a weakness because surveys need to be designed carefully to measure individual preferences accurately. The questions must be clearly stated so that different people interpret the question in the same way. If the respondent believes he or she will not actually be asked to pay the amount named, the respondent may overstate the true value to him or her. Researchers have made considerable efforts to improve survey methods to ensure more accurate results. »

Comme on l’indique ici, l’évolution des méthodes de sondage a toutefois permis de réduire cet inconvénient grâce à l’adoption d’un protocole rigoureux au chapitre de l’énoncé des questions et de leur ordonnancement au sein du questionnaire. Il est notamment important que l’investisseur ne tente pas d’influencer le sondage en suggérant dans les questions les réponses désirées. La construction d’un questionnaire neutre est primordiale à l’obtention de réponses représentatives des préférences des individus.

Un sondage bien construit permettra d’identifier de façon fiable les dimensions du design urbain qui sont valorisées par les clientèles concernées:

« … asking citizens about their preferences enables researchers to estimate both the active and passive use components of value. Residents of an area who attach value to the open space in question even though they do not use it are giving information about passive use, which is beyond the scope of hedonic methods. »

L’approche des préférences déclarées est donc un excellent point de départ pour la création d’un modèle de définition de valeur. Elle permet, entre autres, d’obtenir de l’information en provenance de segments ciblés de la population qu’il serait impossible d’obtenir autrement.

3 Anton, P. (2005) The Economic Value of Open Space : Implication for Land Use Decisions.

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2.2.2 La méthode des prix hédoniques (Hedonic Price Method):

L’approche hédonique (HP) occupe une place prépondérante dans la littérature portant sur la formation des valeurs foncières et immobilières, tant résidentielles que non résidentielles, et la mesure des externalités urbaines. On peut en donner la définition suivante :

« In economics, hedonic regression, also hedonic demand theory, is a method of estimating demand or value. It decomposes the item being researched into its constituent characteristics, and obtains estimates of the contributory value of each characteristic. This requires that the composite good being valued be reduced to its constituent parts and that the market value those constituent parts. Hedonic models are most commonly estimated using regression analysis, although more generalized models, such as sales adjustment grids, are special cases of hedonic models. »4

En bref donc, l’approche hédonique, qui repose sur la méthode de régression linéaire multiple (RLM) consiste, dans son application aux biens immobiliers, à décomposer le prix de vente (ou le loyer) d’un immeuble (bien composite) en ses éléments constitutifs, ou attributs, tels que mesurés par les variables du modèle hédonique. Ces attributs reproduisent à la fois les caractéristiques intrinsèques du bâtiment (superficie utile, âge, qualité de construction, etc.), du terrain (superficie et forme) et des dépendances (présence d’un garage, d’une piscine, etc.) et les attributs extrinsèques à l’immeuble caractérisant son voisinage immédiat (présence d’arbres, de parcs, etc.) ou le secteur de la ville où il se situe (statut socio-économique, composition des ménages, qualité de l’accessibilité aux services, aux transports collectifs, etc.). Les coefficients de régression obtenus pour chacune des variables du modèle constituent les prix hédoniques – ou implicites – des attributs de la propriété dont ils mesurent la contribution marginale à la valeur marchande et, partant, la « volonté de payer » (Willingness-To-Pay, WTP) des acheteurs.

La rigueur conceptuelle de la méthode HP, combinée à la disponibilité de vastes banques de données et de logiciels statistiques de plus en plus conviviaux, expliquent sa popularité et l’importance de la littérature hédonique, utilisée dans un nombre croissant de disciplines. Son utilisation requiert cependant qu’un certain nombre d’hypothèses soient respectées en ce qui a trait notamment à la forme de la distribution statistique des variables et des résidus (les erreurs) du modèle et à l’indépendance relative des variables exogènes (explicatives). On doit notamment s’assurer, pour obtenir des coefficients stables et fiables, qu’il n’existe pas de multicollinéarité excessive entre les variables indépendantes5. La présence d’autocorrélation spatiale6 dans les résidus est également classique en modélisation hédonique. La plupart des problèmes économétriques qu’implique le recours à la RLM peuvent heureusement être décelés via des tests statistiques spécifiques et corrigés par l’application de diverses 4 Wikipedia (2008) Hedonic Regression - http://en.wikipedia.org/wiki/Hedonic_regression 5 La multicolinéarité peut se définir comme la présence d’une corrélation excessive entre deux ou plusieurs variables exogènes du modèle, ce qui entraine une instabilité du coefficient (le prix hédonique) et fausse l’interprétation du test de Student (signification statistique). Dans le cas d’un modèle portant sur des propriétés résidentielles, le problème se pose notamment lorsqu’on introduit dans la même équation de régression la superficie habitable, le nombre de pièces et le nombre de chambres. 6 L’autocorrélation spatiale (AS) réfère ici à la mesure du degré de ressemblance (AS positive) ou de dissemblance (AS négative) entre propriétés en fonction de la distance qui les séparent. Ce phénomène est courant en analyse spatiale dans la mesure où l’espace se structure sur la base de sous-marchés relativement homogènes. La présence d’AS dans les résidus d’un modèle a pour effet d’invalider les tests de signification statistique et, partant, l’interprétation qu’on peut faire des coefficients de régression.

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procédures analytiques mises au point à cet effet (transformations sur les variables, segmentation des marchés, utilisation de procédures de correction, etc.).

Plusieurs auteurs ont appliqué la méthode HP à l’étude des impacts qu’exercent sur les valeurs résidentielles la forme et le design urbains (Gao & Asami 2001; Green-Leigh & Coffin 2001; Guttery 2002; Song & Knaap 2003; Diao 2007) ainsi que les politiques publiques d’aménagement (Baumont 2007). En particulier, l’étude de Song & Knaap (2003), qui porte sur la région de Portland en Oregon, vise à mesurer l’impact de la forme urbaine et du « nouvel urbanisme » sur la qualité de vie des résidants. Les résultats suggèrent que les différences de forme urbaine sont capitalisées dans la valeur des propriétés et que plusieurs attributs de design urbain procurent des bénéfices perceptibles pour lesquels les acheteurs de maison acceptent de payer des primes de marché.

L’étude comporte par ailleurs une énumération détaillée des descripteurs à inclure dans un modèle hédonique. Outre les attributs physiques de la propriété (bâtiment et terrain) et une série de variables de contrôle relatives à la qualité des services publics, à la localisation, aux externalités positives et négatives du voisinage et aux attributs socio-économiques, les auteurs introduisent dans le modèle des indicateurs de design urbain qui prennent en considération la configuration du réseau de rues, la densité résidentielle et la mixité des usages, l’accessibilité aux services commerciaux, aux transport en commun et aux parcs, la proximité au réseau de LRT (Light Rail Transit) ainsi que l’accessibilité pédestre.

À titre indicatif, le Tableau 2 reproduit ces indicateurs de design urbain. Il nous permet aussi d’introduire une troisième approche à l’étude des externalités urbaines. Cette dernière repose sur le recours aux systèmes d’information géographiques, lesquels s’imposent de plus en plus comme un complément incontournable à la modélisation hédonique.

2.2.3 Les systèmes d’information géographique (Geographic Information Systems) :

Les systèmes d’information géographique (SIG) connaissent depuis une quinzaine d’années un développement rapide lié à la croissance exponentielle des capacités de stockage de l’information et de la puissance de traitement des ordinateurs personnels. Les SIG permettent d’ajouter la dimension spatiale à l’analyse des phénomènes urbains. Bien qu’une utilisation optimale de cet outil puisse être complexe et nécessiter une expertise assez poussée, la fonction principale d’un SIG peut se résumer simplement :

« Un système d'information géographique (SIG) est un outil informatique permettant d'organiser et présenter des données alphanumériques spatialement référencées, ainsi que de produire des plans et cartes. Ses usages couvrent les activités géomatiques de traitement et diffusion de l'information géographique. La représentation est généralement en deux dimensions, mais un rendu 3D ou une animation présentant des variations temporelles sur un territoire sont possibles. Le rôle du système d'information est de proposer une représentation plus ou moins réaliste de l'environnement spatial en se basant sur des primitives graphiques telles que des points, des vecteurs (arcs), des polygones ou des maillages (raster). À ces primitives sont associées des informations attributaires telles que la nature (route, voie ferrée, forêt, etc.) ou toute autre information contextuelle (nombre d'habitants, type ou superficie d'une commune par ex.). »7

7 Wikipedia (2008) SIG - http://fr.wikipedia.org/wiki/systeme_d’information_geographique

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Tableau 2 : Les indicateurs de design urbain

URBAN FORM MEASURES Form Variables Definition

Street design and circulation systems

INTCONN Number of street segments divided by number of street nodes the greater the INTCONN, the greater the internal connectivity

STMÎLES Linear amount of street network divided by number of housing units in a neighbourhood

BLOCKS Number of blocks divided by number of housing units; the fewer the blocks, the greater the internal connectivity

BLOCKSIZE Median value of perimeter of the blocks in a neighbourhood; the smaller the perimeter, the greater the internal connectivity

CULDESAC Dummy variable indicating if the property is within 50 feet of the end of a cul-de-sac LENGHTCDS Median length of cul-de-sacs; the shorter the cul-de-sacs, the greater the internal

connectivity EXTCONN Median distance between Ingress-egress (access) points in feet; the greater the

distance, the poorer the external connectivity

Density SFRDNSTY Single-family residential (SFR) dwelling units divided by the residential area of the neighbourhood; the higher the ratio, the higher the density

POPDNSTY Number of households divided by area of the neighbourhood; the higher the ratio, the higher the population density

Land use mix LUMIX A diversity indexH1= −Σsi=1(pi)ln(pi)/ln(s ), whereH1is diversity including SFR,pis

proportions of each of the five land use types such as SFR, Multi-family residential (MFR),Industrial, Public, and Commercial uses, and sis the number of land uses, in this cases=5.The higher the value, the higher land use mix.

NRMIX A diversity indexH2= −Σsi=1(pi)ln(pi)/ln(s ), whereH2is diversity excluding SFR,pis

proportions of each of the four land use types such as MFR, Industrial, Public, and Commercial uses, and sis the number of land uses, in this cases=4. The higher the value, the higher land use mix.

Accessibility COMDIS Distance in feet from the house to nearest commercial use. BUSDIS Distance in feet from the property to the nearest bus stop. PARKDIS Distance in feet from the property to the nearest park

Transportation mode choice

HILLBO Dummy variable indicating if the house is within half mile of Hillsboro downtown light rail transit (LRT) stations and if the sale occurred before the light rail line was operated.

HILLAO Dummy variable indicating if the property is within half mile of Hillsboro downtown LRT stations and if the sale occurred after the light rail line was operated.

BEAVBO Dummy variable indicating if the property is within half mile of Beaverton downtown LRT stations and if the sale occurred before the light rail line was operated

BEAVAO Dummy variable indicating if the property is within half mile of Beaverton downtown LRT stations and if the sale occurred after the light rail line was operated.

OTHERBO Dummy variable indicating if the property is within half mile of suburban LRT stations and if the sale occurred before the light rail line was operated.

OTHERAO Dummy variable indicating if the property is within half mile of suburban LRT stations and if the sale occurred after the light rail line was operated.

Pedestrian walkability

PEDCOM Percentage of SFR units within one quarter mile of commercial uses; the greater the percentage, the greater the pedestrian accessibility.

PEDBUS Percentage of SFR units within one quarter mile of bus stops; the greater the percentage, the greater the pedestrian accessibility.

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Mais l’apport des SIG à l’étude des phénomènes spatiaux déborde de beaucoup la simple représentation cartographique et débouche sur la modélisation des dynamiques urbaines et la simulation des impacts découlant de divers scénarios en matière de planification et de stratégie de développement. En effet, la superposition possible d’une multitude de couches d’informations portant sur le territoire d’étude jumelée à l’intégration, au sein même des SIG, de procédures d’analyse statistique spatio-temporelles permet de procéder à des mesures très sophistiquées des interactions entre les facteurs d’ordre économique, sociodémographique et environnementaux qui influencent les dynamiques urbaines et, partant, la formation des valeurs foncières et immobilières. Ces dernières sont par ailleurs largement tributaires de la structure des réseaux de transport, tant publics que privés, ainsi que de l’accessibilité aux services et de la mobilité des clientèles qui en découlent. L’ouvrage récent de Thériault et Des Rosiers (2008-a & 2008-b) sur les SIG et les dynamiques urbaines est à cet égard fort instructif8. Les recherches de Song & Knaap (2003) et de Diao (2007) sur l’impact de la forme urbaine sur les valeurs résidentielles constituent également d’excellents exemples d’intégration de la modélisation hédonique et des SIG.

3. L’ÎLE-DES-SŒURS ET LE PROJET BELL CANADA

3.1 Le contexte socioéconomique

Quartier de l’arrondissement de Verdun à Montréal, l’Île-des-Sœurs occupe un territoire modeste de 3,7 km². Au recensement de 2006, l’île accueillait une population de 16 210 individus, en hausse constante depuis le début de l’urbanisation de l’île dans les années 1960. Entre 1991 et 2006 la population a augmenté de 51%, ce qui est très largement supérieur au rythme de Verdun et de Montréal et implique des besoins en logement importants.

Les ménages qui s’installent sur le territoire sont de catégories sociales aisées. D’abord, l’île est habitée par une population plus diplômée que la moyenne montréalaise. En effet, 63% de ses habitants disposent d’un diplôme universitaire contre 30% pour la Ville de Montréal. Il en est de même pour le taux d’activité qui atteint 77% pour les hommes et 60% pour les femmes alors que ces taux atteignent respectivement 69% et 58% à Montréal. En outre, le taux de chômage traduit une bonne insertion des habitants sur le marché du travail. En effet, pour les hommes comme pour les femmes, le taux de chômage constaté est de deux points inférieur à celui de Montréal. Enfin, soulignons qu’en 2005, le revenu moyen des habitants de l’Île-des-Sœurs était en moyenne 2,3 fois supérieur à celui de Montréal. À l’inverse, l’île accueille une proportion de familles à bas revenus beaucoup plus faible (13,3% contre 24% à Montréal).

L’Île-des-Sœurs est donc un territoire où les habitants bénéficient d’une situation économique et sociale privilégiée caractérisée par des niveaux de scolarité et de revenus élevés et un taux de chômage plus faible.

3.2 L’urbanisation et le marché du logement

Urbanisée à partir des années 1960, l’île connait un développement très rapide aidé par une localisation très favorable à plusieurs titres : le passage au nord de l’île du Pont Champlain et de l’autoroute Bonaventure qui voit passer chaque jour 130 000 véhicules et qui relient l’Île de Montréal à la banlieue est de l’agglomération; la proximité de l’arrondissement Ville- 8 Thériault, M. et Des Rosiers, F., Information géographique et dynamiques urbaines, Volumes I & II, Collection « Information géographique et aménagement du territoire », Éditions Hermès-Lavoisier, Paris, 2008, 291 et 263 pages.

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Marie et des ses tours de bureaux ; une vue ouverte sur le Fleuve Saint-Laurent, notamment depuis les versants sud et est de l’île, et plus généralement un environnement agréable à proximité du centre ville ; enfin, la présence d’un foncier disponible même s’il tend à se raréfier avec la construction massive de logements ces dernières années. Disposant de nombreux atouts, ce territoire est donc très attractif pour les montréalais. La Carte 1 reproduit la configuration générale de l’île.

Carte 1 : L’Île-des-Sœurs en plan

C’est la moitié nord de l’île qui est la plus urbanisée. La partie située au nord de l’autoroute Bonaventure faisait exception jusqu’à la construction du siège de l’entreprise de téléphonie Bell et d’un ensemble immobilier de logement. C’est à partir des années 1980 que plusieurs tours d’habitations ont pu être construites sur le rivage de l’île, notamment sur sa partie est, laquelle bénéficie de la vue la plus dégagée. Le centre de l’île accueille davantage de maisons et de condos situés dans des immeubles de faible hauteur. C’est enfin progressivement que la partie sud de l’île est gagnée par l’urbanisation avec l’aménagement récent de la pointe sud.

12

Ainsi, exception faite de la pointe nord, la moitié nord de l’île dispose de peu de foncier disponible pour accueillir de nouvelles constructions. L’offre de sol étant inélastique, la pression sur le marché du logement exercée par une demande croissante serait donc susceptible d’avoir un effet sur le niveau des prix. Par contre, dans la partie sud de l’île, la disponibilité du foncier autorise un accroissement de l’offre via la construction de logements neufs.

Alors que la population de l’île dispose de revenus élevés, celle-ci possède également du patrimoine puisque 57% des habitants sont propriétaires de leur logement, contre 34% en moyenne à Montréal. Ce taux est d’autant plus remarquable que l’arrondissement de Verdun où est localisée l’île connait un taux de propriétaires inférieur à la moyenne de la Ville. À cet égard, l’Île-des-Sœurs nourrit sa propre dynamique. Concernant le marché de la location, les loyers en vigueur sur l’île sont nettement supérieurs à ceux qui prévalent en moyenne à Montréal (coût brut du logement de 1 031$ contre 647$ à Montréal). C’est là un indicateur de l’attractivité de l’île auprès des investisseurs, ces derniers pouvant attendre de leur investissement un rendement intéressant.

En ce qui a trait aux propriétaires-occupants enfin, leur coût moyen de logement est également important (1 403$) et dépasse de plus de 40% celui de Montréal. La prise en charge de ce coût nécessite des revenus relativement élevés, ce que confirme le profil socioéconomique des ménages de l’île présenté plus haut.

3.3 L’activité de construction résidentielle, 1998-2005

Mêmes si les années 2000 marquent une hausse importante de la construction - notamment d’immeubles en hauteur - le long du rivage de l’île, de nombreux autres immeubles ont été construits dans les années 1980. La construction de ces tours a ainsi été réalisée pour la plupart sur deux décennies :

- la phase 1 correspond au boom immobilier des années 1980 avec la construction des immeubles Verrières sur le boulevard de l’Île-des-Sœurs (Verrières III-IV, 18 étages en 1987 ; Verrières V, 30 étages en 1988 ; Verrières VI, 18 étages en 1987) et plusieurs autres immeubles inférieurs à 15 étages ;

- la phase 2 correspond au fort développement immobilier des années 2000 - lequel s’est achevé en 2008 – et a accueilli les Sommets sur le Fleuve (4 tours de 20 à 25 étages), le Club Marin (2 tours de 20 étages), le Panorama de l’Île-des-Sœurs (18 étages) et enfin la construction prochaine des immeubles Vistal (25 étages) à la pointe sud de l’île. Concernant la pointe nord, à proximité du siège social de Bell, le promoteur Proment doit lancer un important programme immobilier.

La construction de ces tours correspond donc aux deux périodes fastes de l’immobilier à l’échelle nationale et internationale, l’Île-des-Sœurs ne faisant pas exception à la règle.

Le Graphique 1 qui suit corrobore notre analyse de la dynamique immobilière de l’île dans les années 1990. On y constate notamment que la dynamique de l’arrondissement de Verdun est largement le fait de l’Île-des-Sœurs. En outre, pour les années 2003 à 2005, on observe une relation inverse entre la dynamique de l’Île-des-Sœurs et celle de l’arrondissement Ville-Marie, deux territoires qui ont accueilli ces dernières années des tours de condos haut de gamme.

13

Enfin, le Tableau 3 confirme que la construction de logements sur l’Île-des-Sœurs à partir de 2003 est principalement le fait de la construction de grands immeubles. On constate en effet que le nombre moyen de logements par nouvelle construction a très fortement augmenté au cours de la période.

Graphique 1 : Activité de construction résidentielle à Montréal pour cinq arrondissements, 1998-2005

Tableau 3 : Nombre moyen de logements par construction et par année

pour cinq arrondissements, 1998-2005

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Île des Sœurs 1,3 2,4 2,8 nd 2,7 8,5 16,3 18,5 Verdun 5,4 5,9 3,0 nd 4,3 6,0 12,4 5,9 Côte-des-Neiges 16,0 14,4 26,0 nd 2,8 8,1 11,8 5,4 Le Plateau 8,1 8,6 7,2 nd 7,9 5,3 10,9 7,9 Le Sud-Ouest 7,8 19,0 7,7 nd 17,9 14,9 9,5 9,5 Ville-Marie 6,8 9,1 7,4 nd 9,1 37,9 26,5 11,1

3.4 Le projet Bell et son impact potentiel sur l’environnement

Le nouveau siège de Bell se situe dans un environnement principalement résidentiel même si l’île est dotée de quelques immeubles de bureaux dont le siège des Pages Jaunes. Annoncé en octobre 20069, le projet Bell comptera à terme près de 84 000 m² de bureaux. La première phase débutée en mars 2007 et livrée à l’été 2008 concerne 60 000 m². La seconde phase annoncée officiellement en septembre 2007 offrira les 24 000 m² restants.

Le projet a été conçu par un architecte Montréalais (Brian Burrows du cabinet d’architectes montréalais Architex), construit par Reliance Construction of Canada, le promoteur Canderel

9 http://www.radio-canada.ca/nouvelles/societe/2006/10/27/003-belle-demenagement.shtml

Source : Fichier des permis de construction de la Ville de Montréal

0 200 400 600 800

100012001400160018002000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Ville-Marie Le Sud-Ouest

Le Plateau

Côte-des-N.

Verdun

Île-des-Sœurs

14

étant le maitre d’ouvrage du projet; Bell est locataire de l’édifice. Le projet est homologué LEED (norme internationale en matière de développement durable et d’environnement).

Le projet est conçu pour accueillir environ 4 000 salariés travaillant dans un espace disposant de nombreux services y compris un centre de conditionnement physique pour les employés, une cafétéria, des commerces, des atriums et 1 600 places de stationnement intérieur.

Sur un territoire aussi restreint que l’Île-des-Sœurs, la construction de 84 000 m² de bureaux accueillant 4 000 travailleurs peut avoir un impact important sur le développement du territoire. En effet, l’arrivée de travailleurs qui ont besoin de logements et qui consomment peut raisonnablement laisser croire que le marché immobilier, que ce soit celui des locaux commerciaux ou du logement, sera affecté par une hausse de la demande. Pourtant, malgré l’importance du projet, cet impact n’est pas évident. En effet, comme nous l’avons indiqué, le projet Bell est composé d’une série de commerces et autres facilités qui permettront aux salariés de l’établissement de consommer sur place. De plus, l’accès direct à l’autoroute Bonaventure permettra aux salariés de travailler à l’Île-des-Sœurs tout en résidant ailleurs, ce qui constitue le schéma classique des villes nord-américaines.

Dans la section qui suit, nous nous penchons sur la mesure de l’impact du projet Bell sur la valeur des résidences situées en périphérie à l’aide de la méthode des prix hédoniques.

4. MESURE DE L’IMPACT DU PROJET BELL SUR LA VALEUR DES RESIDENCES AVOISINANTES

Nous procédons maintenant à la modélisation des prix de transactions à l’aide de la méthode des prix hédoniques décrite plus haut (sous-section 2.2.2) dans le but d’isoler l’impact potentiel du projet Bell sur la valeur des résidences situées en périphérie. L’analyse porte sur deux sous-marchés, soit celui des unifamiliales isolées de type « cottage » et celui des unités d’appartement en condominium (condos). La base de données utilisée est celle du réseau MLS (Multiple Listing Service) de la Chambre immobilière du Grand Montréal et fournit une description détaillée des conditions de la transaction, des attributs des propriétés transigées et des caractéristiques du voisinage. L’analyse statistique proprement dite a été effectuée via le système de modélisation automatisé VALeRI mis au point par le Groupe Altus (bureau de Québec); ce système, qui est à la fine pointe des outils d’analyse et de modélisation immobilières actuellement sur le marché, combine l’approche hédonique au potentiel des SIG.

4.1 Description de la base de données

Après épuration, nous disposons pour l’Île-des-Sœurs d’un échantillon représentatif de 437 ventes de cottages et de 2 212 ventes de condos étalées sur 11 ans, soit du 1er janvier 1998 au 31 décembre 2008. Le Tableau 4 reproduit les principales statistiques descriptives : on constate que le parc résidentiel de l’île est relativement jeune, aucune propriété transigée ne datant d’avant 1980 alors que les propriétés les plus récentes ont été construites en 2006. Le prix moyen s’établit respectivement à 429 358$ et 254 582$ pour les cottages et les condos alors que la superficie habitable moyenne atteint 1 719 pieds carrés dans le premier cas contre 1 184 pieds carrés dans le second. Les unités ont entre une et quatre chambres à coucher, les cottages ayant en moyenne quatre chambres et les condos deux.

Les Graphiques 2a et 2b reproduisent la distribution des prix de vente pour chaque échantillon, la courbe rouge représentant la distribution normale. Afin de normaliser la

S

S

Tableau

Graphiq

Graphiq

Prix deSuperficie hab

Superficie (pi

Année de coNombre de

Prix deSuperficie habAnnée de coNombre de

4 : Statistiq

que 2a : Prix

que 2b : Prix

 e vente bitable (pi.2)du terrain

i.2) onstruction e chambres 

e vente bitable (pi.2)onstruction e chambres 

ques descrip

x de ventes d

x de ventes d

N 437 

)  437 

437 

437 437 

2 212)  2 212

2 2122 212

ptives – Île-d

des cottages

des condos

Marché Moy429

1

3

19

Marché2  254 2  1 2  192 

des-Sœurs,

s

des cottagesyenne É358 $ 1719

121

992 4é des condos582 $ 184 990 2

1998-2008

sÉcart‐type168 064 $

406

1 093

6,67 0,72

95 316 $ 265 6,46 0,67

Minimum175 000 $

1 200

1 646

1980 2 

125 000 $650

1981 1 

m  Maxim$ 955 00

3 18

6 34

2006

$ 575 002 00200

4

15

mum00 $ 80

45

05

00 $ 00 06

16

distribution des prix de vente, qui constituent la variable dépendante (endogène) du modèle, il convient d’appliquer sur les prix une transformation logarithmique (Ln) de façon à générer un modèle de forme fonctionnelle semi-logarithmique (Ln Prix = f [Xi]). Ce faisant, les coefficients de régression obtenus – qui sont aussi les prix hédoniques, ou implicites, des attributs résidentiels – peuvent être interprétés comme des ajustements en pourcentage du prix de base (Intercept ou ordonnée à l’origine).

4.2 Modélisation des prix de vente – Analyse des résultats

Les Tableaux 5 et 6 reproduisent les résultats des analyses de régression pour le marché des cottages (Modèle 1) et pour celui des condos (Modèle 2). Dans chaque cas, les descripteurs utilisés incluent :

une série de variables binaires (0/1) temporelles (trimestre de la vente) qui captent l’évolution des prix dans le temps. La variable de référence, tant pour les cottages que pour les condos, est le 1er trimestre 2005 qui marque un sommet des prix. La contribution marginale de la variable est donc négative pour les ventes qui précèdent ce trimestre et positive pour celles qui le suivent;

la superficie habitable et de terrain (cottages). Dans les cas de la superficie habitable, on a recours à une variable interactive qui est le produit de la superficie habitable par le type de propriété (cottages) ou la densité de l’immeuble (condos), ce qui permet plus de nuance dans la prise en compte de cette variable clé ;

le nombre de chambres, qui capte la configuration de l’unité ; l’âge d’origine de la propriété ; la présence de divers attributs de luxe (0/1) tels une thermopompe ou la

climatisation centrale, des planchers haut de gamme, un foyer, un garage double, une piscine excavée chauffée, une verrière, une salle de bain attenante à la chambre des maitres ;

des variables environnementales (0/1) relatives à la vue depuis la propriété (panoramique ou sur le fleuve) ou à une localisation en bordure du fleuve ;

une série de variables binaires de proximité qui captent les externalités tant positives (avantage de localisation) que négatives (congestion, bruit, risque de dommage à la propriété, etc.) ;

enfin, des « buffers » (zones tampon) de distance (0/1) au projet Bell pour les propriétés transigées après la date d’annonce du projet, soit octobre 2006. Les coefficients relatifs à cette variable interactive doivent être interprétés par rapport aux propriétés de l’échantillon qui se sont transigées avant octobre 2006.

Au chapitre de l’interprétation des tableaux de résultats, rappelons que la première section du tableau fournit les indicateurs de performance globale du modèle, soit :

le R-carré ajusté, qui est un indicateur de la performance explicative du modèle et exprime la proportion des variations de prix expliquée par le modèle;

l’erreur-type de prévision (SEE) qui est un indicateur de la performance prédictive du modèle et est ici exprimée en pourcentage du prix moyen10;

le ratio F (test de Fisher) qui est un indicateur de la fiabilité globale du modèle et dont la valeur minimale est de l’ordre de 4.

10 On considère qu’un modèle peut être appliqué à des fins prédictives lorsque l’erreur-type de prévision est inférieure à 15%.

17

En ce qui a trait à la seconde section du tableau, elle comporte les informations suivantes :

la colonne (1) reproduit les coefficients de régression, donc les prix hédoniques relatifs à chacun des attributs, exprimés sous la forme de facteurs d’ajustement relatifs applicables au prix de base;

la colonne (2) fournit l’erreur-type du coefficient, qui est une mesure de sa variabilité;

la colonne (3) donne la valeur t (test de Student), qui est le ratio de (1) par (2) et qui indique la force statistique du coefficient;

la colonne (4) indique le seuil de signification statistique du coefficient de régression, compte tenu de la valeur t obtenue. Un seuil de signification de 0,05 – qui correspond à une valeur t de l’ordre de 2 - est généralement retenu comme seuil maximal pour considérer qu’un coefficient est statistiquement significatif;

la colonne (5), enfin, rapporte les facteurs d’inflation de la variance, ou VIF (Variance Inflation Factors) qui indiquent le niveau de colinéarité de la variable, i.e. dans quelle mesure l’information véhiculée par cette dernière est prise en compte par l’ensemble des autres variables explicatives. La littérature suggère que la colinéarité devient excessive lors le VIF excède la valeur 10.

4.2.1 Le marché des cottages - Résultats du Modèle 1 :

Comme on peut les constater, les performances du Modèle 1 (Tableau 5) relatif au marché des cottages de l’Île-des-Sœurs sont excellentes sur toute la ligne. Le modèle explique plus de 95% des variations de prix, l’erreur-type de prévision n’est que de 8,3% et le test F affiche une valeur de 152.06, ce qui excède largement la valeur critique.

Quant aux coefficients de régression, ils sont pour la plupart significatifs au seuil de 5% ou moins alors que tant leur signe que leur amplitude sont conformes aux attentes théoriques. La colinéarité est en général très bien contrôlée (VIF compris entre 1 et 4), exception faite des variables interactives de superficie qui génèrent une forte colinéarité. Les principaux constats peuvent se résumer comme suit :

Les variables trimestrielles rendent bien la progression générale des prix depuis la reprise du marché immobilier en 1998 jusqu’au début de 2005, année qui semble marquer un sommet dans l’évolution du prix des cottages, les prix demeurant relativement stables par la suite.

Tel qu’attendu, les variables interactives de superficie ressortent très significatives et confirment que la valeur unitaire de l’espace intérieur est substantiellement plus élevée pour les résidences unifamiliales isolées que pour les propriétés jumelées, lesquelles l’emportent légèrement sur les cottages en rangée.

Le nombre de chambres exerce également un effet significatif positif sur la valeur (chaque chambre additionnelle rajoutant 4,8%), tout comme la superficie du terrain.

Le coefficient relatif à l’âge d’origine de la résidence, très significatif et de signe négatif, nous fournit une mesure de la dépréciation annuelle des cottages sur l’Île-des-Sœurs, qui s’établit à quelque 1,2%, ce qui est tout à fait conforme aux attentes.

Les attributs de luxe exercent tous un effet marqué sur les prix, qui va de 3,4% dans le cas de la thermopompe/climatisation à 7,5% pour la piscine excavée chauffée (bien que dans ce dernier cas, le coefficient ne soit significatif qu’au seuil de 10%).

Un cottage qui jouit d’une vue panoramique voit sa valeur augmentée de 5%, mais la prime atteint 35% si elle est située au bord de l’eau.

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Tableau 5 : Modèle 1 - Le marché des cottages – Île-des-Sœurs, 1998-2008

Indicateurs de performance globale

Tableau des coefficients et tests statistiques

R‐carré ajusté  0.9536Erreur‐type de prévision (SEE%) 0.0833Moyenne de la var. dép. (Ln_PrixVte) 12.8954 (429 358 $) Observations   413

Ratio F  152.06 (Prob. <0.0001)

Variable (1) Coefficient

(2) Erreur-type

(3) t Ratio

(4) Prob>|t|

(5) VIF

Intercept  12.529118 0.043591 287.42 0.0000  .trimestreVente_1998T1  ‐0.675323 0.06383 ‐10.58 <.0001  1.1693246trimestreVente_1998T2  ‐0.700577 0.030899 ‐22.67 <.0001  1.3434152trimestreVente_1998T3  ‐0.684754 0.044404 ‐15.42 <.0001  1.1262652trimestreVente_1998T4  ‐0.756244 0.041347 ‐18.29 <.0001  1.2176834trimestreVente_1999T1  ‐0.610105 0.031857 ‐19.15 <.0001  1.2883577trimestreVente_1999T2  ‐0.612102 0.028596 ‐21.41 <.0001  1.3738533trimestreVente_1999T3  ‐0.701348 0.045518 ‐15.41 <.0001  1.1834685trimestreVente_1999T4  ‐0.558086 0.036658 ‐15.22 <.0001  1.1457511trimestreVente_2000T1  ‐0.405455 0.033323 ‐12.17 <.0001  1.2561635trimestreVente_2000T2  ‐0.474339 0.028961 ‐16.38 <.0001  1.2949532trimestreVente_2000T3  ‐0.423871 0.051974 ‐8.16 <.0001  1.1600804trimestreVente_2000T4  ‐0.479707 0.027557 ‐17.41 <.0001  1.3787278trimestreVente_2001T1  ‐0.36898 0.02763 ‐13.35 <.0001  1.2826482trimestreVente_2001T2  ‐0.362336 0.029256 ‐12.38 <.0001  1.2043494trimestreVente_2001T3  ‐0.268521 0.04467 ‐6.01 <.0001  1.1398022trimestreVente_2001T4  ‐0.319817 0.027548 ‐11.61 <.0001  1.2749961trimestreVente_2002T1  ‐0.291612 0.022962 ‐12.70 <.0001  1.3089029trimestreVente_2002T2  ‐0.241275 0.024095 ‐10.01 <.0001  1.3645925trimestreVente_2002T3  ‐0.212953 0.025949 ‐8.21 <.0001  1.3132469trimestreVente_2002T4  ‐0.127786 0.034273 ‐3.73 0.0002  1.1655883trimestreVente_2003T1  ‐0.077133 0.025459 ‐3.03 0.0026  1.2641532trimestreVente_2003T2  ‐0.069474 0.029433 ‐2.36 0.0188  1.2189596trimestreVente_2003T3  ‐0.106708 0.024072 ‐4.43 <.0001  1.3619866trimestreVente_2004T1  0.0552289 0.027926 1.98 0.0487  1.3102605trimestreVente_2004T4  ‐0.046412 0.030633 ‐1.52 0.1306  1.1912821trimestreVente_2005T2  0.0635307 0.03539 1.80 0.0735  1.2427778trimestreVente_2005T4  0.1294492 0.0297 4.36 <.0001  1.2412092trimestreVente_2006T1  0.1113853 0.027426 4.06 <.0001  1.2637953trimestreVente_2006T2  0.1075112 0.02503 4.30 <.0001  1.3059226trimestreVente_2006T3  0.0492104 0.029401 1.67 0.0951  1.2163086trimestreVente_2008T4  0.1041727 0.040416 2.58 0.0104  1.1634612

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La proximité à un centre commercial, à un centre sportif, à une école primaire ou secondaire, à une gare d’autobus et à un réseau de transports collectifs sont autant d’externalités négatives qui réduisent la valeur d’une résidence unifamiliale dans une proportion qui varie de 2,7% (gare située à moins de 1 500 m) à 10,6% (école à moins de 900 m). Par contre, la proximité d’un hôpital ou d’un parc se traduit par une prime de marché de respectivement 5,8% et 4,1%.

Enfin, quatre des cinq variables interactives visant à mesurer l’impact de la proximité du projet Bell sur les valeurs résidentielles affichent une forte signification statistique et un signe positif. Ainsi, les résultats de la régression indiquent clairement que les cottages qui se sont transigés après l’annonce du projet, soit après octobre 2006, bénéficient par rapport aux ventes antérieures à cette date d’une prime de marché substantielle qui atteint un maximum de 22,5% pour les propriétés situées à une distance de 750 à 1 000 m du projet; bien que cette prime diminue avec la distance, elle demeure élevée (11,6%) même au-delà de 1 500 m.

SupHab_Isolée ($/pieds2)  0.0002004 1.457e‐5 13.76 <.0001  5.3336135SupHab_Jumelée ($/pieds2)  0.000122 1.616e‐5 7.55 <.0001  8.83324SupHab_Rangée ($/pieds2)  0.0001119 1.648e‐5 6.79 <.0001  10.111018SupTer ($/pieds2)  6.9685e‐5 5.207e‐6 13.38 <.0001  1.8862744AgeOrig (années)  ‐0.012059 0.000977 ‐12.35 <.0001  2.6533884NbChambres  0.0477323 0.006949 6.87 <.0001  1.4938567ThermoClim (0/1)  0.0341613 0.011199 3.05 0.0025  1.516561Plancher_HG (0/1)  0.0355342 0.01171 3.03 0.0026  1.299428Foyer (0/1)  0.0381254 0.014739 2.59 0.0101  1.2559838Gar_Double (0/1)  0.0632701 0.013013 4.86 <.0001  1.9591092Pisc_ExcavChauff (0/1)  0.0746845 0.045841 1.63 0.1042  1.2003381Bord_Eau (0/1)  0.3506583 0.033481 10.47 <.0001  1.7306834Vue_Panorama (0/1)  0.0499525 0.024701 2.02 0.0439  1.8325594Prox_CentrCom (< 1000 m)  ‐0.057018 0.014778 ‐3.86 0.0001  2.9992206Prox_CentrSport (< 1000 m)  ‐0.047394 0.021095 ‐2.25 0.0253  3.7305628Prox_Ecole (< 900 m)  ‐0.106224 0.023 ‐4.62 <.0001  2.9385342Prox_Gare (< 1500 m)  ‐0.02684 0.012183 ‐2.20 0.0282  2.1732858Prox_Hopital (< 1000 m)  0.0580434 0.017926 3.24 0.0013  3.5592956Prox_Parc (< 200 m)  0.0408795 0.01133 3.61 0.0004  1.6135285Prox_TransColl (< 30 m)  ‐0.078172 0.020056 ‐3.90 0.0001  1.2597503BUFFER_500‐750_PostOct2006  ‐0.040577 0.046093 ‐0.88 0.3793  1.2135719BUFFER_750‐1000_PostOct2006  0.224617 0.027194 8.26 <.0001  1.4423477BUFFER_1000‐1250_PostOct2006  0.1572452 0.028638 5.49 <.0001  1.266226BUFFER_1250‐1500_PostOct2006  0.1801363 0.028752 6.27 <.0001  1.3889327BUFFER_>1500_PostOct2006  0.116375 0.025142 4.63 <.0001  1.7347016

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4.2.2 Le marché des condos - Résultats du Modèle 2 :

Bien que les performances explicative (R-carré ajusté : 0,8379) et prédictive (SEE : 0,1425) du Modèle 2 (Tableau 6) ne soient pas aussi impressionnantes que celles du Modèle 1, le modèle des condos demeure globalement très robuste avec un ratio F de 183,03; on notera en outre l’absence de toute multicolinéarité excessive entre les variables explicatives, aucun VIF n’excédant la valeur 4,1. On peut résumer comme suit les résultats de l’analyse :

Les coefficients des binaires trimestrielles suggèrent que la progression du prix des condos sur l’Île-des-Sœurs a été plus marquée que celle des cottages; c’est notamment le cas pour la période la plus récente, les condos affichant au quatrième trimestre 2008 une hausse de valeur de l’ordre de 20,5% par rapport au début de l’année 2005.

Ici encore, les variables interactives de superficie ressortent très significatives et suggèrent que la valeur unitaire de l’espace intérieur est substantiellement plus élevée pour les unités situées dans des tours que pour celles qui appartiennent à des complexes immobiliers de moindre densité. En outre, la contribution marginale d’une chambre à coucher additionnelle est nettement plus importante (15,9% vs. 4,8%) que dans le cas des cottages.

Le taux de dépréciation annuel, tel qu’exprimé par le coefficient relatif à l’âge de la propriété, s’établit à 0,9% et s’avère donc légèrement inférieur à celui qui affecte les cottages.

Une fois de plus, les attributs de luxe engendrent des primes de marché qui varient de 2,9% dans le cas d’une verrière à 15,6% pour un garage double.

La vue sur le fleuve procure une rente de 3,7% alors qu’une unité de condo située en bordure du fleuve voit sa valeur haussée de 9,1%.

Si la proximité d’une gare d’autobus ou d’une école exerce un effet dépresseur (entre 7,2% et 13,6%) sur le prix des condos de l’Île-des-Sœurs, la proximité d’un centre commercial et le fait d’être adjacent à un boulevard sont perçus comme des externalités positives par les clientèles qui optent pour ce produit et qui acceptent de payer une prime de l’ordre de 5% pour en bénéficier. La proximité d’une autoroute, qui assure un accès facile à l’ensemble du réseau métropolitain, est encore plus recherchée, la prime atteignant dans ce cas 16,8%. La proximité d’un parc, quant à elle, ajoute 2,3% à la valeur alors que la prime de marché s’élève à près de 21% lorsque la propriété est adjacente à un parc.

Les résultats obtenus avec les variables interactives de proximité du projet Bell sont certes moins convaincants ici que dans le cas des cottages, seulement trois des cinq variables affichant des paramètres statistiquement significatifs alors que l’amplitude des coefficients qui le demeurent est nettement moindre. Néanmoins, la rente de localisation pour les condos vendus après octobre 2006 s’établit à 10,6% dans l’intervalle 750-1000 m et fluctue entre 5,3% et 6,3% pour les unités situées à plus de 1 250 m du nouveau siège social. La tendance observée au sein du marché des unifamiliales se vérifie donc, mais dans une moindre mesure, dans le marché des condos.

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Tableau 6 : Modèle 2 - Le marché des condos – Île-des-Sœurs, 1998-2008

Indicateurs de performance globale

Tableau des coefficients et tests statistiques

R‐carré ajusté  0.8379Erreur‐type de prévision (SEE%) 0.1425Moyenne de la var. dép. (Ln_PrixVte) 12.3756 (254 582 $) Observations   2 150

Ratio F  183.03 (Prob. <0.0001)

Variable (1) Coefficient

(2) Erreur-type

(3) t Ratio

(4) Prob>|t|

(5) VIF

Intercept  12.014178 0.018539 648.03 0.0000  .trimestreVente_1998T1  ‐0.619787 0.030414 ‐20.38 <.0001  1.1250157trimestreVente_1998T2  ‐0.630156 0.021223 ‐29.69 <.0001  1.2511918trimestreVente_1998T3  ‐0.644291 0.0291 ‐22.14 <.0001  1.1112322trimestreVente_1998T4  ‐0.620587 0.028328 ‐21.91 <.0001  1.1300264trimestreVente_1999T1  ‐0.582202 0.020376 ‐28.57 <.0001  1.2304242trimestreVente_1999T2  ‐0.575973 0.022353 ‐25.77 <.0001  1.1776426trimestreVente_1999T3  ‐0.535825 0.023729 ‐22.58 <.0001  1.1678667trimestreVente_1999T4  ‐0.553925 0.027565 ‐20.09 <.0001  1.1427013trimestreVente_2000T1  ‐0.505438 0.021837 ‐23.15 <.0001  1.1909396trimestreVente_2000T2  ‐0.446096 0.021963 ‐20.31 <.0001  1.1822054trimestreVente_2000T3  ‐0.380508 0.026895 ‐14.15 <.0001  1.1223257trimestreVente_2000T4  ‐0.374404 0.026104 ‐14.34 <.0001  1.1223206trimestreVente_2001T1  ‐0.348358 0.02165 ‐16.09 <.0001  1.1925719trimestreVente_2001T2  ‐0.350296 0.021462 ‐16.32 <.0001  1.193522trimestreVente_2001T3  ‐0.393307 0.025439 ‐15.46 <.0001  1.1274843trimestreVente_2001T4  ‐0.342814 0.021911 ‐15.65 <.0001  1.1765197trimestreVente_2002T1  ‐0.291273 0.018146 ‐16.05 <.0001  1.2483349trimestreVente_2002T2  ‐0.23364 0.02137 ‐10.93 <.0001  1.1832754trimestreVente_2002T3  ‐0.219131 0.024806 ‐8.83 <.0001  1.1305796trimestreVente_2002T4  ‐0.231948 0.023475 ‐9.88 <.0001  1.143055trimestreVente_2003T1  ‐0.121117 0.021062 ‐5.75 <.0001  1.1701861trimestreVente_2003T2  ‐0.146426 0.021581 ‐6.79 <.0001  1.1631947trimestreVente_2003T3  ‐0.075846 0.024159 ‐3.14 0.0017  1.1277288trimestreVente_2003T4  ‐0.086915 0.025318 ‐3.43 0.0006  1.1168213trimestreVente_2004T2  ‐0.032329 0.020301 ‐1.59 0.1114  1.1831877trimestreVente_2005T4  0.0615594 0.023616 2.61 0.0092  1.1304196trimestreVente_2006T1  0.0721027 0.020605 3.50 0.0005  1.1793266trimestreVente_2006T2  0.0605208 0.020807 2.91 0.0037  1.1824755trimestreVente_2006T3  0.0803649 0.020579 3.91 <.0001  1.1961261trimestreVente_2006T4  0.0709941 0.023849 2.98 0.0029  1.2065677trimestreVente_2007T1  0.0388306 0.022183 1.75 0.0802  1.5948571

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trimestreVente_2007T2  0.0478534 0.02095 2.28 0.0225  1.703917trimestreVente_2008T1  0.0953017 0.022911 4.16 <.0001  1.5556269trimestreVente_2008T2  0.0920181 0.021357 4.31 <.0001  1.6668366trimestreVente_2008T3  0.1330975 0.024617 5.41 <.0001  1.4566861trimestreVente_2008T4  0.2049149 0.035776 5.73 <.0001  1.1863955SupHab_Tour ($/pieds2)  0.0001233 6.885e‐6 17.91 <.0001  1.918099SupHab_Complexe ($/pieds2)  5.8611e‐5 9.172e‐6 6.39 <.0001  1.2977204AgeOrig (années)  ‐0.009306 0.00082 ‐11.35 <.0001  2.6508633NbChambre  0.159343 0.005148 30.95 <.0001  1.2664269ThermoClim (0/1)  0.1038131 0.008932 11.62 <.0001  1.9908217SdBain_Attenante (0/1)  0.0565672 0.007843 7.21 <.0001  1.322977Plancher_HG (0/1)  0.0677029 0.007954 8.51 <.0001  1.132946Foyer (0/1)  0.0449446 0.008163 5.51 <.0001  1.6849552Verrière (0/1)  0.0291965 0.008725 3.35 0.0008  1.4616348Gar_Double (0/1)  0.156143 0.009655 16.17 <.0001  1.1776909Bord_Eau (0/1)  0.0911245 0.012304 7.41 <.0001  3.731332Vue_Eau (0/1)  0.0372129 0.011993 3.10 0.0019  3.7781975Prox_Autoroute (< 300 m)  0.1675561 0.027458 6.10 <.0001  2.8582563Prox_Blvd_Adj (< 20 m)  0.0553144 0.017648 3.13 0.0017  1.378053Prox_CentrCom (< 1000 m)  0.0489479 0.010306 4.75 <.0001  2.5238392Prox_Ecole (< 900 m)  ‐0.082196 0.012822 ‐6.41 <.0001  1.3279801Prox_Gare (< 1000 m)  ‐0.135503 0.022661 ‐5.98 <.0001  4.1053451Prox_Gare (< 1500 m)  ‐0.071615 0.009878 ‐7.25 <.0001  2.4375012Prox_Parc (< 200 m)  0.0230891 0.008143 2.84 0.0046  1.7032458Prox_Parc_Adj (< 20 m)  0.2092286 0.021163 9.89 <.0001  1.160543BUFFER_500‐750_PostOct2006  0.0163054 0.027601 0.59 0.5548  1.6161213BUFFER_750‐1000_PostOct2006  0.1064324 0.02049 5.19 <.0001  2.6866345BUFFER_1000‐1250_PostOct2006  0.0040059 0.023487 0.17 0.8646  1.6859618BUFFER_1250‐1500_PostOct2006  0.0534717 0.020654 2.59 0.0097  1.8490539BUFFER_>1500_PostOct2006  0.0629265 0.020201 3.12 0.0019  2.8198878

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5. EN CONCLUSION Cette recherche constitue un excellent exemple d’application de la méthode des prix hédoniques à la mesure des externalités urbaines. En dépit de la complexité des phénomènes étudiés, il est possible, moyennant l’accès à des informations de qualité sur les attributs tant intrinsèques qu’extrinsèques à l’immeuble et grâce au potentiel analytique des SIG, d’isoler l’impact qu’exerce une externalité spécifique sur la valeur marchande des propriétés affectées. Dans le cadre de cette étude, nous avons démontré que, caeteris paribus, l’implantation du nouveau siège social de Bell à l’Île-des-Sœurs a engendré une rente de localisation pour les résidences qui se sont transigées après l’annonce du projet, en octobre 2006, et que cette rente, qui tend à diminuer avec la distance au projet, atteint un maximum pour les propriétés situées entre 750 et 1 000 m. Enfin, les résultats suggèrent que la rente de localisation ainsi générée est nettement supérieure dans le cas des cottages, où elle peut atteindre 22,5%, comparativement à un maximum de 10,6% pour les condos.

Pour rigoureuse et puissante que soit l’approche utilisée ici, elle comporte également ses limites. Ainsi, le fait de mesurer la prime de marché dont bénéficient les propriétés situées dans le voisinage du projet Bell ne nous renseigne pas sur la dynamique foncière qui prévaut sur l’île et qui pourrait expliquer, en partie du moins, pourquoi la WTP des acheteurs de condos eu égard à cette externalité diffère tant de celle des acheteurs de cottages. Cela dit, la versatilité de l’approche hédonique, en constant développement méthodologique, ouvre plusieurs avenues de recherche prometteuses en vue d’approfondir l’étude des comportements économiques des ménages et des groupes socioéconomiques qui sont à l’origine de la formation des sous-marchés immobiliers.

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REMERCIEMENTS

Cette étude a été réalisée dans le cadre de la programmation de recherche 2008 de l’Observatoire SITQ sur l’urbain et l’immobilier de l’Institut d’urbanisme de l’Université de Montréal. Nous tenons tout particulièrement à remercier la Chambre immobilière du Grand Montréal et son directeur, Monsieur Michel Beauséjour, pour avoir mis gracieusement à notre disposition les données de transactions relatives à l’Île-des-Sœurs. Nous remercions également le Groupe Altus et son vice-président au développement, Monsieur Robert Dorion, pour nous avoir donné accès au système VALeRI pour effectuer la modélisation des prix. Nous remercions enfin Monsieur Jean-Pierre Sirois, du Groupe Altus, qui s’est chargé, avec brio, de l’application de VALeRI.

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