Rent control was put in place in Paris, from August 2015 until November 2017. This control imposed upper limits (ceilings) on rental properties for size per square meter, with different ceilings according to the number of rooms and the location, whilst also allowing dispensations for exceptional real estate properties. During that period, the share of rents above the ceilings decreased by 5 points, but a very significant part of rents remains above (with 20% of rents exceeding the upper limit). We show that the rents of small room dwell-ings are more often above the ceilings than others. This distortion is explained by the calculation method of the ceilings. The ceilings are computed as the median rent per square metre of all the dwellings with the same number of rooms, therefore the restrictions were more likely to affect housing that had rooms with a smaller surface area on average (‘housing with smaller rooms’). The rental properties from this housing cat-egory therefore dropped by 3% after the implementation of this rent control, whereas rental properties in other categories remained stable. The dwellings with smaller rooms are occupied by households with a low-er income and a larger number of persons, with the same surface area.
Méthodologie
Pour mesurer l’impact de l’encadrement des loyers sur le nombre de logements qui dépassent les plafonds, un modèle logistique permettant d’expliquer la variable de dépassement est d’abord estimé sur la période antérieure à l’encadrement. À partir des résultats de ce modèle, un taux de dépassement théorique est prédit sur la période d’encadrement. Il correspond au dépassement qui aurait été observé si l’encadrement n’avait pas été mis en place. Les principales variables explicatives retenues sont la surface par pièce et le nombre de pièces du logement, mais aussi d’autres variables qui servent à déterminer le plafond du loyer (époque de construction, secteur géogra-phique, année et mois du bail) et des variables d’environnement, comme la distance à la station de métro la plus proche. La composante temporelle est celle estimée pour le mois précé-dant l’encadrement, soit juillet 20152. Le taux de dépassement prédit par le modèle est calculé en effectuant la moyenne des probabilités de dépassement estimées sur l’ensemble des baux concernés par l’encadrement des loyers. Une autre méthode utilisant les composantes « mois et année », estimées sur la période pré-encadrement, donne des résultats similaires.
Pour en savoir plus : cette étude a fait l’objet d’un document de travail, disponible sur le site du SDES, qui présente la méthodologie détaillée.