Les méthodes mobilisées pour ce rapport sont multiples car s’adaptent aux différentes questions de recherche et à la nature des données. Pour les questions de fiscalité locale et d’effets sur les prix immobiliers et les loyers, le rapport utilise des données de panel de communes françaises. A l’aide d’un estimateur à doubles effets-fixes, le rapport regarde la corrélation entre le niveau d’exposition à la réforme de chaque commune et les variables d’intérêt.
Pour la dernière partie sur la mobilité résidentielle, les méthodes utilisées s’apparentent plus à des différences-en-différences et à des régressions en discontinuité. Les données au niveau individuel permettent effectivement d’utiliser les seuils d’exonération de la taxe d’habitation.
Données
Fiscalité locale
Les sources de données utilisées dans ce rapport sont les fichiers de recensement des éléments d’imposition à la fiscalité directe locale (REI) de 2012 à 2022. Ce fichier produit par la Direction générale des Finances publiques (DGFiP) recense les données de fiscalité locale pour les principaux impôts locaux directs et
sur différents niveaux (commune, syndicats et assimilés, intercommunalité, département, région).
Pour les recettes totales des communes, les auteurs utilisent la source des comptes consolidés des communes issus de la DGFiP et traités par l’OFGL (Observatoire des finances et de la gestion publique locale).
Pour les prix immobiliers
La source est la base de Demandes de Valeurs Foncières (DVF). Les auteurs utilisent la version d’Etalab qui a procédé à un travail de normalisation des codes, de géolocalisation et surtout de la création d’un identifiant de mutation. La base de données est au niveau des biens immobiliers (donc potentiellement plusieurs biens par transaction) mais certaines variables comme la valeur de la mutation sont au niveau de la mutation.
Pour les loyers
Les données mobilisées pour cette analyse sont des données issues du travail de Chapelle et Eyméoud (2022). Ces données ont été collectées sur des sites internet d’annonces immobilières (SeLoger.com et leboncoin.fr). Elles correspondent donc aux nouvelles offres de loyers, et non au stock actuel des loyers en France. Cette source de données se concentre également uniquement sur le parc locatif privé. L’avantage de ces données (au-delà d’être les seules à exister sur une si grande partie de la France et avec un recul temporel important) est que, se concentrant sur les nouvelles offres, elles représentent la partie des loyers la plus réactive du marché. Cependant, le défaut est qu’elles ne sont pas représentatives des loyers des français en général, seulement des nouveaux loyers. Enfin, ces données portent sur les loyers proposés qui ne sont pas forcément les loyers effectivement contractualisés.
Mobilité
Les auteurs mobilisent trois sources de données.
La première base de données est l’enquête revenus fiscaux et sociaux (ERFS) de l’Insee. L’ERFS contient à la fois des éléments d’enquête et de sources fiscales sur les revenus et impôts payés par le ménage. Ainsi, cette source a l’avantage d’inclure le revenu fiscal de référence (RFR) des ménages ainsi que la taxe d’habitation effectivement payée par le foyer fiscal. Ces informations permettent ainsi d’observer effectivement la discontinuité sur les revenus pour la réforme de la taxe d’habitation.
La seconde base de données utilisée est l’enquête sur les statistiques sur les ressources et conditions de vie (SRCV). Cette source comporte également des éléments d’enquête et des données fiscales.
La dernière source de données est Fidéli (FIchiers DÉmographiques sur les Logements et les Individus). Produit par l’Insee, Fidéli est une base d’origine fiscale, à représentation exhaustive de la population française. Fidéli est issue des fichiers de déclaration d’imposition sur le revenu, des fichiers de la taxe d’habitation, des fichiers fonciers, et de la base de données Filosofi (qui renseigne des données relatives au revenu disponible à l’échelle du ménage fiscal). Cette base comprend des informations sur les logements (caractéristiques physiques comme le nombre de pièces, la surface, les équipements ; géolocalisation ; valeur locative cadastrale utilisée pour les impôts locaux, etc.) et les individus qui les occupent (caractéristiques sociodémographiques, revenus fiscaux).
Fidéli est apparié avec la base de données Félin (Fichier échantillonné de l’impôt sur le revenu). La technique d’appariement mobilisée ici est utilisée par l’outil de microsimulation statique TAXIPP, développé au sein des équipes de l’IPP.
