J'ai oublié de mettre la carte principale ! Nombre de meublés et taux d'incidence à l'échelle communale en 2024.

Le mot de la fin c'est que du point de vue de la législation comme de la recherche, il est capital de sortir du prisme métropolitain pour bien appréhender le phénomène de la location de meublés touristiques en France.

⚠️ Elles ne fournissent pas la fréquence des réservations, donc ne permettent pas de mesurer précisément l’impact d’Airbnb sur les dynamiques locales, mais offrent une base solide et accessible pour comprendre la géographie du phénomène.

Données utilisées : données scrappées par le Collectif National des Habitants Permanents (CNHP). Avantages : résolution spatiale fine, couverture nationale, gratuites et accessibles.

- Profil en A : concentration en périphérie proche.
- Profil en U : hypercentre + périphéries lointaines.
- Avignon = profil en L comme Paris ou Dijon : très forte concentration dans l’hypercentre, avec 30 annonces pour 100 logements. Seules Cannes–Antibes, Nice et Dijon atteignent de tels niveaux.

3️⃣ Des profils spatiaux différenciés : En analysant la répartition des annonces au sein des 40 plus grandes aires urbaines (lissage du taux d’incidence sur une grille de 200 m selon la distance à la mairie de la ville principale), plusieurs profils se distinguent :

2️⃣ Avignon, un cas singulier : La commune se classe 13ᵉ en nombre d’annonces, son taux d’incidence est nettement supérieur à celui de ses voisines (Arles, Nîmes, Aix). Trois facteurs favorables : tourisme urbain, proximité d’une campagne valorisée, et un festival d’envergure nationale/internationale.

Plusieurs enseignements.
1️⃣ Comparer absolu et relatif : Au-delà du nombre d’annonces, il faut rapporter ces chiffres au nombre de logements : cela révèle l’importance du phénomène dans les littoraux, certaines villes moyennes et les campagnes attractives (Dordogne, Loire, Provence intérieure…).

Cette étude porte sur l'exploitation des Fichiers Fonciers (une base de données fiscale). Une partie importante du travail a été consacrée à la comparaison de différentes sources et à l'analyse critique des données pour approcher ce phénomène.

Cette filière est loin d'être marginale, elle représente 64,9% des logements créés en 2021 (3 543 logements issus de la transformation du bâti existant, 12 077 logements d’un changement d’occupation). À titre de comparaison, 8 472 logements ont été construits sur la même période.

Just the ratio between listings and housing units at municipality level

5 factors driving Airbnb’s listings in France :
1️⃣ Metropolitan hubs
2️⃣ Coastal demand
3️⃣ Mountain appeal
4️⃣ Valued countryside: Provence, Burgundy, Loire Valley, Dordogne, Alsace
5️⃣ Big events (Cannes, Avignon, Le Mans, etc).
Airbnb’s footprint and impact on housing affordability go far beyond metros

1/ wealth segregation is higher than income segregation;
2/ wealth segregation is more sensitive to the spatial scale of measurement