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économie et statistiques
juin 2007
19
Projection des besoins en logements
2005-2020
Jean LANGERS (STATEC)Projection des besoins en logements 2005-2020
Table des matières
1. Déterminants des besoins en logements 3
1.1 Nombre de ménages 3
1.2 Logements perdus à remplacer 3
1.3 Réserve de mobilité 4
1.4 Résorption du déficit 4
2. Projection des ménages privés 5
3. Simulation de l’évolution de la demande potentielle de logements 2005-2020 6
4. Vieillissement de la population, taille des ménages, surface des logements 7
Perspectives 9
Références: 10
2 "Économie et Statistiques" – Working papers du STATEC n° 19Projection des besoins en logements 2005-2020
Introduction: Besoins ou demande potentielle et demande
réelle ou solvable
La notion de demande potentielle renvoie aux besoins composition. >.
la fois de leur revenu et du prix du logement. Ces deux
dernières variables sont, en revanche, intégrées dans A signaler que les considérations de nature
les estimations de la demande réelle émanant des démographique ne sont pas absentes des modèles se
ménages. A première vue, l’évaluation des besoins en situant dans le cadre de la demande réelle. A la fin du
logements se ferait donc à partir de critères purement papier, on trouvera un encadré présentant les
socio-démographiques. Alain JACQUOT de l’INSEE1 mécanismes par lesquels les mutations attendues au
souligne cependant que les contraintes d’ordre niveau de la structure par âge de la population sont
économique et financier ne sont pas étrangères au pris en compte.
développement du nombre des ménages et de leur
1. Déterminants des besoins en logements
On ne considérera ici que les besoins en résidences mais il se ressentira surtout des changements dans la
principales à l’exclusion des résidences secondaires. composition des ménages. Même en cas de régression
démographique, le nombre de ménages pourrait
La demande potentielle en logements est fonction de demeurer plus ou moins constant, pratiquement
quatre éléments: toutes les prévisions tablant sur une réduction de leur
taille. A la section 2, on reviendra plus en détail sur les
• du nombre de ménages privés projections des ménages privés.
• d’une réserve de mobilité constituée par le
volant de logements vacants jugé nécessaire
pour assurer la fluidité du marché
1.2 Logements perdus à remplacer
• du remplacement de logements disparus suite
au renouvellement du parc immobilier En faisant abstraction des logements nouvellement
résidentiel construits, chaque année, le stock de logements est
caractérisé par un certain nombre de mouvements
• de la résorption d’un éventuel déficit de aboutissant à la création de logements nouveaux et à
logements. la disparition d’un certain nombre de logements.
Une première composante de ces mouvements
1.1 Nombre de ménages concerne les logements qui sont démolis. Des
logements peuvent également disparaître en raison de
fusions d’un ou de plusieurs logements ou parce qu’ils
Comme ce sont les ménages et non les individus qui sont transformés en bureaux. D’un autre côté, des
sont demandeurs de logements, les seules projections maisons unifamiliales peuvent être transformées en
ou prévisions de la population totale ne suffisent pas. maisons à appartements engendrant ainsi un
Le futur nombre de ménages dépendra, certes, accroissement du stock de logements.
également de l’évolution démographique générale,
__________
1
V. références à la fin.
"Économie et Statistiques" – Working papers du STATEC n° 19 3Projection des besoins en logements 2005-2020
Ce stock peut encore augmenter lorsque des locaux vacants est nécessaire pour assurer une certaine
servant de bureau ou d’ateliers sont affectés à des fins fluidité du marché. Les déménagements qu’ils soient le
d’habitation. En tenant compte de tous ces fait de ménages habitant dans le pays ou de nouveaux
mouvements en sens contraire, on évalue un solde arrivants de l’étranger ne peuvent se faire qui si un
généralement négatif. Rapporté au stock existant, on certain nombre de logements sont inoccupés. Les
arrive à un taux de disparition annuel indiquant le réfections ou modernisations sont également à
pourcentage de logements qu’il faudra remplacer. l’origine d’un certain nombre de logements vides.
Cette réserve de mobilité ou de fluidité est
Dans leur étude parue en 1991, LIP-Consulting avait généralement estimée entre 2 % et 3 % du stock
fixé ce taux à 0.85 % pour le Luxembourg. Ce taux, total. Ainsi une récente publication de l’Office
plus élevé que dans d’autres pays ou régions pourrait statistique de la région ‘Baden-Würtenberg’ fait-elle
se justifier par la forte demande de locaux état d’un taux de 2.5 %. Dans un pays comme le
commerciaux (surtout bureaux) amenant un Luxembourg, caractérisé par une forte immigration
changement d’affectation d’un certain nombre de externe, un taux de 3 % peut être retenu.
logements jusqu’alors réservés à l’habitation.
1.4 Résorption du déficit
1.3 Réserve de mobilité
Si l’on constate un déficit accumulé de logements par
Le stock de logements devrait toujours dépasser le rapport aux besoins, un délai pour sa résorption
nombre de ménages à loger. Un volant de logements pourrait être décidé, fixant ainsi le nombre annuel de
logements à construire nécessaire pour y arriver.
Logements et ménages
Du moment que ménage et logement sont deux recourir à des projections de ménages privés comme
entités distinctes, une confrontation de leurs stocks celles présentées dans ce ‘working paper’.
permet de dégager un excédent ou un déficit de
logements. Il n’est pas aisé d’avoir des chiffres fiables Peut s’ajouter une autre difficulté pour comparer le
en dehors des recensements et le dénombrement des nombre de logements à celui des ménages.
logements peut se révéler problématique, même à
l’occasion des recensements. Dans un certain nombre de pays, comme la France ou
le Luxembourg, il y a identité entre ménage et
En supposant que l’on dispose d’une évaluation fiable logement. Les statisticiens parlent alors de ménage-
du parc de logements pour une année de base, les habitation qu’ils opposent aux ménages-foyer qui
actualisations annuelles sont souvent peu précises en peuvent vivre à plusieurs dans un même logement.
raison du manque de données. S’il est relativement
aisé de connaître le nombre de logements neufs Pour appliquer correctement le concept de ménage-
achevés durant l’année, la saisie des logements habitation lors d’un recensement, il faudrait
supplémentaires issus d’une transformation de commencer par dénombrer les logements selon les
bureaux ou d’ateliers en unités d’habitation ou d’un critères recommandés par la Commission économique
éclatement d’une maison unifamiliale en immeuble à des Nations Unies pour l’Europe et EUROSTAT. Les
appartements est déjà beaucoup plus difficile. De plus logements dits classiques qui représentent la plus
il faudrait pouvoir tenir compte des démolitions, des importante catégorie des locaux d’habitation sont
fusions de logements ou encore de leur affectation à constitués .
population totale ventilée par âge et sexe (et
éventuellement nationalité). Une solution est de
4 "Économie et Statistiques" – Working papers du STATEC n° 19Projection des besoins en logements 2005-2020
A côté il existe encore les logements non classiques sorte qu’il devient impossible de détecter un éventuel
qui comprennent entre autres les unités d’habitation déficit en logements. Tout au plus peut-on mettre en
mobiles, des constructions du genre cabanes, huttes lumière un surpeuplement compte tenu du nombre de
ou baraques. personne par pièce ou par surface habitable.
Les gens peuvent enfin loger dans des locaux d’habita- La saisie correcte des logements au Luxembourg est,
tion collectifs comme des hôtels, des meublés, dans une très large mesure, quasiment impossible en
des institutions ou des camps. raison des mauvaises habitudes prises lors des
recensements fiscaux annuels où les agents
Toutes les personnes vivant dans une même unité recenseurs (et notamment dans la Ville de
d’habitation forment un ménage. Luxembourg) se contentent le plus souvent de déposer
les documents de recensement dans la boîte à lettres
Au Luxembourg, ce sont plutôt les ménages qui et où, dans de nombreux cas, ce sont les personnes
constituent l’unité de dénombrement primaire et ce recensées qui les remettent elles-mêmes à
sont les conditions de logement de ces ménages qui l’administration communale. Il va sans dire que ces
font l’objet des statistiques publiées. Les ménages pratiques ne les préparent guère au dénombrement
dénombrés sont censés habiter dans un logement de des logements selon les définitions décrites plus haut.
2. Projection des ménages privés
Pour une description des méthodes de projection des Les projections des ménages privés résultent de la
ménages privés, on se rapportera à l’ECO & STAT No 9 combinaison de projections de population (population
‘Projection des ménages privés 2005–2030’. par âge et sexe des ménages privés) et de projections
des changements intervenant dans la formation des
Les projections des besoins en logements devraient, en ménages.
principe, contribuer à la formulation de lignes
directrices pour une politique du logement. L’évolution Si les projections de population portent sur l’ensemble
de la demande potentielle nécessitera peut-être des des résidants, les projections des ménages privés se
actions dans l’immédiat, tout en sachant qu’elles ne limitent à la part de la population totale habitant des
porteraient leurs fruits que dans quelques années. ménages privés. Sur base des résultats du
Reste que l’horizon pour ces politiques se situerait recensement de la population de 2001, on a calculé
plutôt à moyen terme c.-à-d. entre 10 et 15 ans. En par groupe d’âges et sexe le pourcentage de personnes
conséquence, on a retenu 2020 comme horizon de vivant dans des ménages privés. Ces coefficients ont
projection des ménages privés. On pourrait objecter été maintenus constants pour l’ensemble de la période
que la durée de vie d’un immeuble dépasse très de projection.
largement les 50 ans et que retenir une période de
projection beaucoup moins élevée pourrait aboutir à Pour la projection de la population, on a repris les
la non prise en compte d’une éventuelle chute à long dernières projections du STATEC qui sont très proches
terme de la demande potentielle qui suivrait un de celles d’EUROSTAT. Le scénario central suppose que
accroissement à moyen terme. Une forte activité de le solde migratoire annuel va se maintenir à + 2 800
construction pourrait donc mener à un parc de tout au long de la période de projection, donc à un
logements qui, à long terme, serait nettement niveau moins élevé que dans la variante centrale des
surdimensionné. Mais d’un autre côté, il faudra bien projections précédentes où il atteignait + 4 000. Cette
loger les nouveaux ménages qui vont venir. révision à la baisse s’explique principalement par le
recul durant la première moitié des années 2000 de
Autre aspect: on pense toujours que plus l’horizon des l’immigration nette dont ont fait état les chiffres
projections s’éloigne, plus l’incertitude quant à leur basés sur des fichiers du mouvement migratoire
fiabilité augmente. transmis par le Centre Informatique de l’Etat au
STATEC. Or, il s’est avéré que ces soldes étaient sans
doute en-dessous de la réalité.
"Économie et Statistiques" – Working papers du STATEC n° 19 5Projection des besoins en logements 2005-2020
Tableau 1: Projection des ménages privés 2005-2020
Scénario 'Bas' Scénario Central Scénario 'Haut'
Population des Nombre de Taille moyenne Population des Nombre de Taille moyenne Population des Nombre de Taille moyenne
Année ménages privés ménages privés des ménages ménages privés ménages privés des ménages ménages privés ménages privés des ménages
2005 446 999 180 517 2.48 446 999 180 517 2.48 446 999 180 517 2.48
2010 464 320 192 285 2.41 466 453 193 060 2.42 467 673 193 504 2.42
2015 475 414 202 183 2.35 485 496 205 953 2.36 491 275 208 127 2.36
2020 482 888 211 444 2.28 505 447 220 063 2.30 518 359 225 019 2.30
Source : STATEC
Si, pour le moment, le STATEC ne dispose Il va de soi que la plus forte augmentation de la
malheureusement pas encore de nouveaux chiffres population engendrée par des excédents migratoires
fiables, on peut cependant concevoir que c’est plutôt plus élevés entraîne un développement plus important
de la variante haute prévoyant que le solde migratoire du nombre de ménages.
va passer progressivement de + 2 800 en 2005 à
+ 4 000 en 2015 que l’on doit partir pour la projection Dans le scénario ‘Haut’, le nombre de ménages privés
des ménages privés. De nouvelles projections aussi va passer de quelque 180 500 en 2005 à environ
bien de la population que des ménages seront 225 000 en 2020, soit une augmentation de 44 500.
réalisées dès que l’on disposera des chiffres de
population révisés pour la période post-censitaire.
3. Simulation de l’évolution de la demande potentielle de
logements 2005-2020
Rien que pour faire face à l’accroissement du nombre périodes quinquennales de projection (2005-2009,
de ménages (+ 45 500), il faudrait donc construire un 2010-2014 et 2015-2019). Les besoins de
peu plus de 3 000 logements nouveaux par an. remplacements se monteraient à quelque 25 700
logements, soit environ 1 700 par an.
On a vu plus haut qu’il faudra encore remplacer les
pertes nettes annuelles de logements perdus et tenir Avec l’accroissement du parc, le volant de logements
compte de l’évolution des taux de vacance jugés vacants permettant d’assurer une certaine fluidité du
souhaitables. marché progresse. De 5 400 en début de période, il
passerait à 6 750 en fin de période.
La simulation suppose que d’éventuels rattrapages
pour résorber des déficits qui se sont accumulés lors Entre 2005 et 2020, il faudrait donc un peu plus de
des années antérieures ne sont pas nécessaires, ce qui 71 500 logements nouveaux, ce qui donne une
constitue une hypothèse forte pour la projection des moyenne annuelle de près de 4 800.
besoins en logements.
Ce chiffre est à rapprocher du nombre des logements
En ce qui concerne les remplacements, on applique un achevés en 2004, dernière année disponible, qui s’est
taux annuel de 0.85 % aux stocks moyens des trois élevé à 2 139.
Tableau 2: Besoins en logement nouveaux 2005-2019
Période
2005 - 2009 2010 - 2014 2015 - 2019 2005 -2019
Accroissement Ménages 13 000 14 600 16 900 44 500
Augmentation volant logements vacants 390 438 507 1 335
Remplacements de logements perdus 7 948 8 534 9 203 25 685
Total 21 338 23 572 26 610 71 520
Par an 4 268 4 714 5 322 4 768
Source : STATEC
6 "Économie et Statistiques" – Working papers du STATEC n° 19Projection des besoins en logements 2005-2020
4. Vieillissement de la population, taille des ménages,
surface des logements
Le vieillissement entraîne une augmentation de la logement. Si les générations plus âgées occupent des
population vivant en institution, notamment dans des logements moins spacieux, c’est peut-être parce qu’ils
maisons de retraite ou de gériatrie. Il a été déjà n’avaient pas les moyens de s’en offrir de plus grands.
signalé plus haut que dans les projections sous revue, Dans l’encadré traitant d’un possible impact de la
la part des personnes habitant dans des ménages démographie sur la demande et les prix de logements
collectifs est maintenue constante. Mais comme les (Modèle MANKIW-WEIL), on verra que cette confusion
effectifs des groupes d’âges où cette part est entre effet âge et effet cohorte peut mener à des
relativement importante (75 ans et plus) s’accroissent, conclusions complètement erronées.
la population des institutions augmente de façon
mécanique. Pour bien appréhender les deux effets en question, il
faut se placer dans une optique longitudinale. Et pour
La taille moyenne des ménages est appelée à diminuer cela la prise en compte de plusieurs recensements ou
passant de 2.48 en 2005 à 2.30 en 2020. enquêtes successifs est nécessaire. Ici on va prendre
L’immigration, en favorisant la croissance des groupes les recensements décennaux de population de 1981,
d’âges appartenant généralement à des ménages 1991 et 2001.
nombreux, tend à freiner cette tendance à la
réduction de la taille moyenne des ménages. Une
Les personnes faisant partie du groupe d’âges des 50 à
comparaison entre les différents scénarios montre
54 en 1981 seront âgées entre 60 et 64 ans en 1991
qu’il y a bien une corrélation positive entre
et constitueront le groupe des 70 à 74 ans en 2001.
immigration et taille moyenne des ménages.
Pour un groupe d’âges donné, on est en présence de
générations différentes nées resp. 10 ou 20 ans plus
Quant à la répartition des ménages selon le nombre tôt. Dans une population fermée, les seuls
d’individus qui les composent, une forte progression changements seraient dus aux décès. Des flux
des ménages de une ou deux personnes est prévue. On migratoires importants en modifiant la composition
pourrait en compter 147 700 en 2020 contre 106 250 des différents groupes pourraient évidemment altérer
en 2005, leur part relative progressant de 58.8 % à une telle analyse longitudinale. Afin d’éviter dans très
65.7 %. Les ménages nombreux, en revanche, ne large mesure ce possible biais, seuls les nationaux
connaîtraient qu’une faible augmentation. Ainsi les présentant une plus grande stabilité seront considérés.
ménages regroupant 5 personnes ou plus ne
passeraient que de 16 100 à 17 700 durant la période
considérée. Cette vision longitudinale permettra également de
mettre en évidence un troisième effet dit de
rémanence.
La question se pose si cette tendance à la baisse de la
taille des ménages va entraîner une diminution de
besoins en surface habitable. En examinant la Sur les trois courbes qui présentent le même profil on
répartition de la surface moyenne par ménage selon observe une augmentation de la surface par ménage
l’âge de la personne de référence du ménage telle que entre 25 et 45 ans. C’est l’effet âge dû essentiellement
l’on peut l’observer à partir des données d’un à la formation progressive de familles (mariage ou
recensement, on pourrait le croire. D’après les chiffres cohabitation et venue d’enfants).
du recensement de la population de 2001, cette
surface s’accroît jusque vers 45 ans pour décroître L’effet cohorte est illustré par la superposition des
ensuite. Comme la part des ménages plus âgés va se courbes des trois recensements successifs. La surface
développer de manière non négligeable, un recul de la s’accroît avec les générations. Elle est, par exemple,
demande en surface serait donc à envisager. En se plus élevée pour les ménages dont la personne de
basant sur une coupe transversale, chiffre d’un seul référence a eu 80 ans en 2001 (née en 1920/21) que
recensement ou d’une seule enquête, la distinction pour ceux dont la personne de référence est née 10 ou
entre effet âge (ou cycle de vie) et effet cohorte 20 ans plus tôt.
devient impossible. De telles coupes transversales
mélangent différentes générations qui n’ont pas (ou
n’ont pas eu) le même comportement en matière de
"Économie et Statistiques" – Working papers du STATEC n° 19 7Projection des besoins en logements 2005-2020
1
L’effet remanent indique que la surface du logement diminution: coûts de plus en plus élevés des
ne diminue pas lorsque les personnes vieillissent et logements et volonté politique de favoriser une
que les enfants quittent le ménage. On peut en habitation plus dense.
déduire que dans la très grande majorité des cas, les
ménages restent dans leur logement et ne vont pas Graphique 1: Surface par Ménage Nationaux
habiter un logement plus petit. L’explication serait à
chercher du côté des coûts de transaction provoqués 150
par un déménagement. Plus banalement, on peut 140 RP81
supposer que les gens sont réticents à quitter un 130
logement auquel ils sont habitués. Autre explication Effet Effet remanent RP91
120
avancée: En raison de la plus grande instabilité des cycle
jeunes couples, les parents veulent rester en mesure 110
de vie Effet
cohorte RP01
d’accueillir leurs enfants (et petits-enfants) en cas de 100
séparation. De même, la montée du chômage et les 90
difficultés en matière de logement que cela peut 80
entraîner pour les enfants inciteraient les parents à
70
garder leur ancien logement.
60
En raison de la combinaison des effets cohorte et de 50
20-24
30-34
40-44
50-54
60-64
70-74
80-84
90-94
rémanence, il serait illusoire de s’attendre à une
diminution de la surface par ménage. D’autres effets
Source: STATEC
pourraient cependant être à l’origine d’une telle
*
Démographie, demande et prix
De nombreux modèles intégrant des variables où
économiques comme le prix ou le revenu des ménages
pour expliquer la demande solvable de logement et, Hd = demande de logement
par-là l’évolution des prix sur le marché, ne font pas Hs = offre de logement
pour autant abstraction des facteurs démographiques. A = indicateur démographique
Dans la littérature récente, ce sont les économistes P = prix du logement
MANKIW et WEIL qui ont les premiers mis l’accent sur
les possibles effets des mutations démographiques. MANKIW et WEIL supposent que le coefficient relatif
Leur modèle de base comporte une équation de à l’indicateur démographique est égal à 1 et que ce
demande et une équation d’offre. dernier a donc un effet proportionnel sur la demande.
Son impact sur les prix dépendrait de la somme des
ln H d = a0 − a1 ln P + a2 ln A (a1, a2 > 0) élasticités-prix de la demande et de l’offre. Si cette
somme est faible, le facteur de demande lié à la
démographie aura un effet important sur le prix des
ln H s = b0 + b1 ln P (b1 > 0) logements (et vice-versa). Pour une élasticité-prix de
la demande donnée, plus forte est l’élasticité-prix de
l’offre, plus faible sera la réaction du prix des
a0 b0 a2 logements à des changements de l’indicateur
ln P = + ln A démographique.
a1 + b1 a1 + b1
__________
* Voir Kuismanen et alii. , Mario Fortin.
__________
1
Effet persistant d’un phénomène lorsque la cause qui a été à son origine a disparu.
8 "Économie et Statistiques" – Working papers du STATEC n° 19Projection des besoins en logements 2005-2020
Cet indicateur démographique de la demande de Une première série de critiques, de nature plus
logement a été établi à partir des données du économique a mis l’accent sur l’omission de variables
recensement américain de 1970 en calculant, tout explicatives comme le revenu des ménages ou le
d’abord, la valeur moyenne du logement occupé selon niveau d’éducation. Ainsi, on a pu montrer qu’en
l’âge des personnes. L’indice lui-même est obtenu en retenant ce dernier comme variable de contrôle, la
multipliant cette valeur moyenne par les effectifs par consommation de logement continuait d’augmenter
âge correspondants. Ils ont également constaté que la après 40 ans.
valeur moyenne en question atteint un maximum à 40
ans pour baisser ensuite. Le vieillissement de la D’autres ont mis en évidence que la relation âge-
population qui aura comme conséquence d’augmenter consommation de logement était basée sur une
le poids des personnes âgées entraînera donc analyse transversale et ne permettait pas de
mécaniquement une diminution de l’indice. Leurs distinguer effet âge et effet cohorte (v. sous 4). La
analyses économétriques ayant mis en évidence une baisse observée après 40 ans s’expliquerait par le fait
corrélation nettement positive entre l’indice que les générations plus âgées avaient eu un revenu
démographique et le prix des logements, le permanent plus faible que les jeunes générations.
vieillissement de la population ferait donc chuter les
prix des logements, de l’ordre de 50 % entre 1990 et
2010. Cette prévision s’est révélée erronée et leur
modèle a été fortement critiqué.
Perspectives
Les chiffres des simulations présentées au paragraphe migratoires devront tenir compte des développements
peuvent apparaître alarmants, tant le fossé semble possibles dans la ‘Grande région’. Va-t-on assister à
grand entre les besoins projetés et les logements un exode plus ou moins important dans les régions
construits à l’heure actuelle. Le présent WP a priori- limitrophes de résidants attirés par des coûts de
tairement pour objectif de lancer la discussion sur les logement moins élevés? Il se pourrait aussi que les
méthodes de projection à appliquer. Existe-t-il un vice réservoirs de main-d’œuvre frontalière se tarissent et
fondamental dans la méthode appliquée qui qu’il faudrait donc tabler plus sur des immigrés venant
s’apparente à celle utilisée par LIP-Consulting dans s’installer au Grand-Duché. Un tel scénario de
leur étude publiée en 1991? peuplement pourrait également se réaliser au cas où,
en application de la stratégie IVL, le recours aux
D’autres scénarios doivent-ils être envisagés? En ce immigrés, au détriment des frontaliers, était favorisé.
qui concerne les projections purement démo-
graphiques, il faut être conscient que la révision à la Ont été mis en lumière les déficiences en matière de
hausse des chiffres du mouvement migratoire statistiques de logements. La solution idéale
international ne va pas seulement entraîner un consistant dans la création d’un registre central des
accroissement de la population de départ mais va, logements ne peut être envisagée qu’à moyen terme.
sans doute, également amener le STATEC à retenir, La prochaine occasion d’apporter des améliorations
dans son scénario central, dès 2005, un excédent sensibles en la matière sera le recensement de 2011.
migratoire annuel de l’ordre de +4 000 qui dans les Et il ne faut occulter le fait que la responsabilité
projections présentées ici ne serait atteint qu’en 2015. principale pour le dénombrement adéquat des
Il en résultera une progression encore plus élevée du logements incombera aux communes qui dirigeront
nombre de ménages et des besoins en logements les opérations de recensement sur le terrain.
afférents. Les hypothèses relatives aux soldes
"Économie et Statistiques" – Working papers du STATEC n° 19 9Projection des besoins en logements 2005-2020 Références: Mika Kuismanen, Seppo Laakso, Heikki A. Loikkanen ‘Demographic Factors and the demand for housing in the Helsinki Metropolitan Area’ Government Institute for Economic Research Helsinki 1999. Deutsche Bank Research ‘Demografie lässt Immobilien wackeln’ Nr. 283, Frankfurt am Main, September 2003. Heike Schmidt ‘Jedem Haushalt ein Wohnung! –Zur Entwicklung des Wohnungsbestandes in Baden-Würtemberg’ Statistisches Monatsheft Baden-Würtemberg 12/2006. Pascale Bessy ‘La demande potentielle de logements neufs à moyen terme’ INSEE Première No 518 Avril 1997. Alain Jacquot ‘La demande potentielle de logements – L’impact du vieillissement de la population’ INSEE Première No 875 Décembre 2002. Jean Langers ‘Projection des ménages privés 2005–2030’ Economie et Statistiques Working Paper du STATEC No 9 2006. Mario Fortin, André Leclerc ‘Déterminants du prix réel des logements au Canada’ L’Actualité économique Vol No 78 no 3 Septembre 2002. LIP Consulting ‘Untersuchungen zum Wohnungswesen in Luxemburg’ April 1991. 10 "Économie et Statistiques" – Working papers du STATEC n° 19
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