Les déterminants de la consommation d’eau des ménages parisiens – par J. Dequesne

Jeanne Dequesne, jeune diplômée du Master 2 EDDEE a réalisé l’été dernier un stage sous la direction de Julien Souriau et de Bernard Barraqué (CNRS-CIRED) sur les déterminants de la consommation d’eau des ménages parisiens, en prenant notamment en compte les données disponibles par IRIS (îlots issus du découpage du territoire en mailles de taille homogène par l’INSEE). Voici la synthèse du travail qu’elle a conduit pour le projet EAU&3E.

Ce rapport a pour objectif de présenter les principales analyses et les résultats majeurs qui sont ressortis de l’étude de la base de données concernant la consommation d’eau des usagers domestiques (les ménages) à Paris à l’aide de variables socio-démographiques. En voici le plan :

• dans une première partie nous présenterons les  données utilisées
• dans une seconde partie nous présenterons les principaux objectifs de cette étude ainsi que la méthodologie empirique suivie
• puis nous exposerons les principaux résultats issus de l’étude économétrique

1 – Présentation des données

La base de données concernant les consommations d’eau provient d’Eau de Paris, il s’agit d’une base comportant les relevés des consommations d’eau (journalières moyennes, consommations facturées) de tous les compteurs parisiens (environ 91 000 compteurs) pour l’année 2011. Pour plus de cohérence, seules les consommations d’eau potable ont été étudiées car elles représentent une très grande partie de la consommation totale d’eau à Paris et surtout une très grande majorité des compteurs (domestiques) parisiens.

La variable dépendante que nous avons choisi d’étudier est la consommation annuelle moyenne (par habitant et par Iris) d’eau potable domestique. Pour « créer » cette variable, un simple calcul a été effectué à partir de la variable « consommation journalière moyenne sur l’année 2011 » que nous avons multiplié par 365 (soit le nombre de jours dans l’année). Nous obtenons ainsi une consommation annuelle totale pour chaque compteur parisien présent dans la base « Eau de Paris ». Ces données ont été croisées avec des données socio-éco-démographiques isseues du recensement de l’INSEE publiées en 2007 (recensement de 2005) ; il y a donc un décalage dans le temps, mais nous estimons pouvoir associer les données de consommation de 2011 à ces données sociodémographiques, car ces dernières sont relativement stables dans le temps (au moins sur quelques années).

Les données de l’INSEE utilisées correspondent à cinq bases distinctes concernant le logement, la famille, la population, l’activité de la population et le niveau de formation/scolarisation de la population. Ces données sont disponibles par Iris : ce sont des zones géographiques définies par l’INSEE comme des ensembles d’îlots contigus (il y a environ 50 800 Iris en France). Ces cinq bases de données portent sur toute la France, nous avons donc conservé uniquement les données concernant la ville de Paris. Le premier travail a donc été d’associer à chaque compteur d’eau parisien un numéro d’Iris (via l’utilisation d’une carte de correspondance), sachant que chaque Iris contient en général entre 20 et 100 compteurs (mais certains Iris contiennent un unique compteur et d’autres plus d’une centaine). Ce travail a été réalisé par Pierre Mahieu (Géomaticien et administrateur fonctionnel d’Eau de Paris).

La base de consommation d’eau contenait les 91421 compteurs parisiens (tous usages et abonnés confondus). Cependant, puisque les données INSEE dont nous disposons concernent exclusivement la population des Iris (et non des informations sur l’activité économique des Iris) nous avons jugé pertinent de s’intéresser uniquement à la consommation domestique d’eau potable (consommations des ménages vivant dans ces différents Iris). Ainsi, un long travail a été nécessaire pour retenir uniquement les compteurs qui correspondent à des usagers domestiques et non à des consommations d’administrations publiques, de commerces, de bureaux, ou encore des hôtels et restaurants.

Les données des consommations d’eau par compteur proviennent d’Eau de Paris; elles n’ont pas été recueillies dans un but de connaissance, ou pour en tirer parti d’un point de vue scientifique, mais seulement dans un objectif de suivi des compteurs en fonction de leurs niveaux de consommation (notamment distinction entre petits, moyens et gros consommateurs). Dans cette optique, l’information sur le type d’abonné présent derrière chaque compteur importait peu au moment de la construction de la base. Ainsi des catégories ont été renseignées mais d’une manière très imprécise et donc avec un grand nombre d’erreurs. Cependant, les colonnes « Libellé qualité du client » et « Libellé NAF activité » ont été renseignées pour une très grande partie des compteurs et elles seront utilisées pour un premier travail de sélection des compteurs domestiques. La colonne la plus intéressante ici est la première mentionnée ci-dessus, elle comporte 6 catégories :

• Administration
• Habitation
• Habitation collective
• Individualisé SRU
• Habitation Individuelle
• Professionnel

Il a donc été décidé d’utiliser, pour commencer, ces catégories afin d’effectuer une première distinction entre compteurs domestiques et non domestiques. Nous nous sommes ainsi fixés certains critères de tri pour enlever la plus grande partie des compteurs non domestiques. Ont été conservés les compteurs de la catégorie Administration si le code NAF associé était soit vide soit « Activités Immobilières » car ces compteurs correspondaient en grande majorité à des logements sociaux de la ville de Paris (et donc des consommations d’eau domestiques). Dans la catégorie Habitation nous avons choisi de conserver les compteurs pour lesquels le code NAF est « Activités Immobilières » car il s’agit dans la majorité des cas d’habitations (souvent collectives bien qu’elles soient dans la catégorie Habitation) et des syndicats de copropriétaires. Pour cette même catégorie, un important travail de tri par compteur a été nécessaire. En effet, environ 16 000 compteurs de cette catégorie n’avaient pas de code NAF renseigné ce qui pouvait laisser penser qu’il s’agit réellement d’une habitation, cependant cette catégorie très « fouillis » contient aussi bien des habitations, des bureaux, des commerces, des hôtels/restaurants etc. Ainsi nous avons décidé d’étudier en détails ces compteurs, notamment par le nom du client titulaire et/ou payeur et de l’adresse afin de déterminer s’il s’agissait réellement d’une habitation ou non. Quant aux catégories “Individualisé SRU” et “Habitation Individuelle” ont été conservées dans leur totalité car elles correspondent à des compteurs domestiques individuels (chaque compteur correspondant à un logement). Enfin, concernant la catégorie “Professionnel”, seuls les compteurs pour lesquels le code NAF renseigné est « Activités Immobilières » sont conservés car il s’agit très souvent de syndicats de copropriétaires ou d’agences immobilières propriétaires d’immeubles résidentiels.

Nous avons donc enfin obtenu une base des consommations d’eau domestiques assez cohérente qui semblait ne pas contenir trop d’erreurs. A partir de cette base domestique nous avons créé deux variables dépendantes que nous pourrions potentiellement utiliser, à savoir la consommation domestique totale par Iris et la consommation moyenne par habitant sur l’année 2011. Nous disposons donc de données sur les consommations domestiques d’eau potable à Paris au niveau de l’Iris, données que nous pouvons dès à présent croiser avec les données socio-démographiques (INSEE) disponibles elles aussi au niveau de l’Iris. A partir de ces différentes données nous avons tenté de construire un modèle explicatif des déterminants de la consommation d’eau des ménages Parisiens.

Précisons que dans la base domestique conservée pour la suite du travail, certains Iris ont disparu (Iris où quasiment tous les compteurs ont été jugés non domestiques, ou Iris comportant des consommations d’eau élevées sans aucune population recensée dans ces Iris). Afin de justifier les décisions prises, nous avons élaboré des statistiques descriptives (que nous ne présentons pas en détail ici) afin de vérifier que notre tri n’a pas créé de biais de sélection (c’est-à-dire que nous aurions écarté de la base certaines catégories de la population comme les très riches et/ou les plus modestes sans nous en rendre compte). Ainsi nous avons comparé, pour différentes variables concernant les caractéristiques de la population et des logements, les iris supprimés afin de vérifier qu’ils sont bien différents les uns des autres. Ensuite nous avons aussi vérifié que les Iris supprimés sont en moyenne semblables à l’ensemble des Iris parisiens, à nouveau en termes de caractéristiques des logements et des populations.

2 – Objectifs et méthodologie empirique

Nous cherchons à expliquer la consommation d’eau potable domestique de la ville de Paris en fonction de variables socio-démographiques (variables de population, de richesse, de type de logements, etc.). Il s’agit donc d’une approche dite “clientèle” puisque nous nous intéressons à la consommation d’eau d’un certain groupe d’usagers qui est relativement homogène (à savoir les ménages). Nous chercherons plus précisément à expliquer une grande partie de la consommation d’eau domestique des parisiens avec peu de variables explicatives pertinentes. En effet, le principe de parcimonie nous incite à chercher un modèle simple mais ayant un bon pouvoir explicatif et relativement robuste.

Le découpage géographique de la variable dépendante (consommation d’eau des ménages parisiens) est relativement fin (l’Iris) afin de pouvoir utiliser les nombreuses variables INSEE disponibles à ce niveau, et surtout pour disposer de suffisamment « d’individus » (d’observations différentes). Ceci est d’autant plus important que nous n’avons pas de données diachroniques, mais seulement sur l’année 2011. Ainsi nous disposons d’environ 900 observations (nombre d’Iris parisiens qui comportent au moins un compteur d’eau jugé domestique) ce qui est un nombre très acceptable.

En accord avec la littérature nous avons choisi comme variable dépendante la consommation moyenne (consommation moyenne par habitant par Iris). Il s’agit d’une variable calculée simplement à partir de la somme des consommations « domestiques » de chaque Iris, divisée par la population de ce même Iris (donnée disponible dans la base Population de l’INSEE).

Les variables explicatives utilisées sont alors des parts (lorsque cela est possible). Ceci a cependant pour conséquence de baisser mécaniquement les R2 d’où une importance limitée de ce coefficient qui sera malgré tout interprété (mais avec précaution). De même, l’utilisation de variables calculées en parts pour expliquer une variable telle que la consommation moyenne crée un possible problème d’endogénéité puisque la variable dépendante, ainsi que certaines variables explicatives sont divisées par le même dénominateur (la population de l’Iris). Cependant, nos variables d’intérêt ne sont pas toutes concernées par cet éventuel biais et il semblerait que ce risque soit suffisamment limité et/ou ait un impact faible sur la robustesse des résultats puisque ce problème n’est en général pas traité dans la littérature actuelle.

Nous avons toujours spécifié nos variables en logarithme afin de pouvoir interpréter aisément les coefficients issus des différentes régressions. En effet, ces derniers se lisent ainsi directement comme des élasticités ce qui est bien plus simple pour la compréhension du modèle issu de ce travail. Nous inclurons donc dans nos régressions une option qui permet de corriger pour l’hétéroscédasticité (problème économétrique fréquent pour les données en coupe transversale, confirmé par le Test de White).

Le modèle étudié aura donc la forme fonctionnelle suivante :

C_{i =} γ₀ + γ₁P_i + γ₂L_i + γ₃R_i + μ_i

Avec :

• C_i la variable dépendante : consommation moyenne (par habitant) d’eau potable des ménages résidants dans l’Iris i en 2011
• γ₀ la constante
• γ₁, γ₂ et γ₃ les vecteurs des coefficients associés aux différents groupes de variables explicatives
• P_i le vecteur des variables explicatives concernant la population (part de la population de 65 ans ou plus, des moins de 20 ans, etc.) de l’Iris i
• L_i le vecteur des variables explicatives concernant les caractéristiques des logements de l’Iris i  (superficie des logements, nombre de pièces, présence de parking ou non etc.)
• R_i le vecteur des variables explicatives permettant une approximation du niveau de richesse des habitants de l’Iris i  (catégorie socioprofessionnelle, situation de locataire ou propriétaire etc.)
• μ_i le résidu de l’estimation économétrique.

3 – Résultats économétriques majeurs

Le tableau ci-dessous présente les résultats de l’estimation de l’équation précédente, en ne retenant que les variables explicatives que nous avons retenues (car elles se sont avérées être les plus pertinentes pour expliquer la consommation d’eau des ménages parisiens).

Variables explicatives	(1)	(2)	(3)
Part population 0-18 ans	0,259***	0,217***	0,193***
Part ménages 1 pers seule	-0,756***	-0,550***	-0,470***
Nb personne(s) par ménage	-2,183***	-1,735***	-1,335***
Part famille avec enfant(s)	0,181**	0,044	-0,050
Nb logements	1,895***	1,393***	1,102***
NB pièces RP	0,179**	0,288***	0,171*
Part propriétaires	-0,049***	-0,044***	-0,024**
Constante	5,927***	5,079***	5,165***
R2 ajusté	0,467	0,614	0,709
Observations	883	883	883
VI Iris-courts	Non	Non	Oui
VI Arrondissements	Non	Oui	Non

La première spécification correspond à une estimation par la méthode des moindres carrés ordinaires (notons que nous “clusterisons” systématiquement les écarts-types afin de ne pas prendre le risque de surestimer la significativité de nos coefficients). La deuxième spécification inclut des variables indicatrices des 20 arrondissements puis la troisième des variables indicatrices des 78 iris-courts.

La seule variable qui semble avoir une influence non significative sur la consommation moyenne d’eau est la part des familles avec enfant(s), ainsi nous ne conclurons pas quant à un impact positif de cette variable puisque ce résultat semble peu robuste à ce stade de l’étude économétrique.

La part des résidences principales occupées par des propriétaires semble avoir une influence significative mais très faible puisqu’une hausse de 10% de la part des propriétaires entraine une très légère baisse de la consommation moyenne d’eau d’environ 0,4% ce qui est négligeable.

Les variables ayant un impact très important sur la consommation moyenne d’eau à Paris sont le nombre de logements (une hausse de 10% du nombre de logements entraînant une augmentation de plus de 10% de la consommation moyenne) ainsi que le nombre de personnes par ménage : plus les ménages sont composés de beaucoup de personnes plus la consommation d’eau moyenne est faible ce qui s’explique par les “économies d’échelle” de la consommation d’eau (une grande partie de la consommation d’eau est “incompressible” et n’augmente pas ou que très peu avec le nombre de personnes vivant dans un foyer).

Nous avons ensuite répliqué ces estimations sur différents sous-groupes d’arrondissements. Notamment un découpage entre 3 groupes d’arrondissements a été effectué : riches – classes moyennes – pauvres. Cette étude économétrique révèle que le nombre de logements et le nombre de personnes par ménage sont des variables qui restent significatives pour tous les groupes étudiés et donc indépendamment du niveau de richesse des arrondissements étudiés.

La part de propriétaires et le nombre de pièces des résidences principales impactent uniquement les comportements de consommation des plus riches ou des classes moyennes. La part des jeune influence uniquement les comportements de consommation des ménages vivant dans les arrondissements les plus pauvres.

Les comportements de consommation des plus aisés sont donc influencés par leur statut (propriétaire ou non de son logement par exemple) et par les caractéristiques de leur logement (la taille notamment).

Les comportements de consommation des plus modestes sont marqués plus fortement pas une consommation « incompressible et par les caractéristiques de la famille (nombre/part de jeunes, enfants).

Conclusion

Notre travail a révélé que le comportement de consommation d’eau des ménages pouvait s’expliquer en grande partie par certaines variables socio-démographiques telles que le nombre de logements (proxy de la population) dans une zone, l’âge de cette population (notamment les jeunes qui tirent la consommation vers le haut). De même le niveau de richesse semble impacter les comportements de consommation puisque les consommations d’eau potable des arrondissements les plus riches s’expliquent par des variables différentes que ceux des arrondissements les moins aisés.

Nous avons également remarqué que les Parisiens propriétaires de leur habitation (bien que a  priori plus riches que les locataires) semblent faire plus attention aux volumes d’eau qu’ils consomment que les locataires. Ce résultat a déjà été constaté ailleurs, et notamment dans une étude finlandaise (Tapio Katko). La consommation d’eau des ménages aisés semble être liée à la taille de leur logement, alors que la consommation d’eau des ménages les plus pauvres semble être principalement liée à une consommation incompressible.

La totalité du rapport écrit par Jeanne Dequesne sur cette étude économétrique peut être téléchargé ici.

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