République
Française
Documentation Datafoncier
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Informations principales | |
---|---|
Nom | nloghvac5a |
Description | Nombre de logements d’habitation vacants depuis plus de 5 ans |
Observation | Calculé depuis la table pb21 en prenant dnupev=’001’, ccoaff=’H’, ccthp=’V’ et dteloc= 1 ou 2 des 6 derniers millésimes des FF |
Fiabilité | |
Position | 115 |
Type | Entier |
Contrainte |
⚠️ Cette fiche s'appuie sur des définitions présentées dans la première partie du guide. La lecture de cette première partie constitue un préalable indispensable.
ℹ️ Les éléments présentés dans cette fiche se basent sur les connaissances actuelles issues de l'expertise du Cerema et de la communauté d'utilisateurs des données. Si les informations présentées vous semblent contradictoires avec les éléments en votre possession, merci de nous contacter afin d’éclaircir cette différence ou d’améliorer ces fiches.
ccthp est une variable explicitant le code d'occupation, basée sur la taxe d'habitation et l’ancienne taxe professionnelle. Dans les millésimes futurs, cette variable sera sans doute issue directement des déclarations des propriétaires.
Modalité | Valeur |
---|---|
B | LOCAUX MEUBLES A USAGE D HABITATION FAISANT L OBJET DE LOCATIONS OCCASIONNELLES PERMANENTES OU SAISONNIERES (TH) |
D | DIVISION FISCALE (TP) OU LOCAL DEMOLI (TH) |
F | FONCTIONNAIRE LOGE (TH) |
G | OCCUPATION A TITRE GRATUIT (TH) |
L | OCCUPATION PAR UN LOCATAIRE (TH) |
N | LOCAL DEPENDANCE NON IMPOSABLE (TH) |
P | OCCUPATION PAR LE PROPRIETAIRE (TH) |
R | OCCUPATION PAR UN ARTISAN EXONERE (TP) |
T | LOCAL IMPOSE A LA TAXE PROFESSIONNELLE (TH) |
U | UTILISATION COMMUNE (TP) |
V | LOCAL VACANT |
X | OCCUPATION PAR BAIL RURAL (TH) |
NULL | NON DEFINI |
La variable ccthp est renseignée à la pev : le Cerema a fait remonter l'information dans la table des locaux à partir de 2014.
Table | Variable | Description | Calcul / Remarques |
---|---|---|---|
pnb10_parcelle | nloghvac | Nombre de logements d’habitation vacants | Calculé depuis la table pb21 en prenant dnupev=’001’, ccoaff=’H’, ccthp=’V’ et dteloc= 1 ou 2 ATTENTION : erreur de script pour le millésime 2015, préférer l’utilisation du champ loghvac de la table des locaux qui est fiable ! |
pnb10_parcelle | nloghvac2a | Nombre de logements d’habitation vacants depuis plus de 2 ans | Calculé depuis la table pb21 en prenant dnupev=’001’, ccoaff=’H’, ccthp=’V’ et dteloc= 1 ou 2 ATTENTION : erreur de script pour le millésime 2015, préférer l’utilisation du champ loghvac de la table des locaux qui est fiable ! |
pnb10_parcelle | nloghvac5a | Nombre de logements d’habitation vacants depuis plus de 5 ans | Calculé depuis la table pb21 en prenant dnupev=’001’, ccoaff=’H’, ccthp=’V’ et dteloc= 1 ou 2 des 6 derniers millésimes des FF |
pb0010_local | loghvac | Indicateur de vacance de logements d’habitation | t = oui, sinon blanc – Calculé depuis la table pb21 en prenant dnupev=’001’, ccoaff=’H’, ccthp=’V’ et dteloc= 1 ou 2 |
pb0010_local | loghvac2a | Indicateur de vacance de logements d’habitation de plus de 2 ans | t = oui, sinon blanc – Calculé depuis la table pb21 en prenant dnupev=’001’, ccoaff=’H’, ccthp=’V’ et dteloc= 1 ou 2 des 3 derniers millésimes des FF |
pb0010_local | loghvac5a | Indicateur de vacance de logements d’habitation de plus de 5 ans | t = oui, sinon blanc – Calculé depuis la table pb21 en prenant dnupev=’001’, ccoaff=’H’, ccthp=’V’ et dteloc= 1 ou 2 des 6 derniers millésimes des FF |
pb0010_local | loghvacdeb | Indicateur de début de vacance de logements d’habitation | AAAA ou 2009+, sinon blanc – Calculé depuis la table pb21 en prenant dnupev=’001’, ccoaff=’H’, ccthp=’V’ et dteloc= 1 ou 2 des 6 derniers millésimes des FF |
pb0010_local | proba_rprs | Probabilité de résidence principale ou secondaire | Déduit de ccthp et de l’adresse du propriétaire |
Les champs ccthp='F'
et 'U'
n'ont aucun enregistrement.
region | taux |
---|---|
Auvergne-Rhône-Alpes | 69,2% |
Bourgogne-Franche-Comté | 65,1% |
Bretagne | 72,2% |
Centre-Val de Loire | 64,3% |
Corse | 75,9% |
Grand Est | 67,1% |
Guadeloupe | 82,7% |
Guyane | 85,4% |
Hauts-de-France | 70,1% |
La Réunion | 85,4% |
Martinique | 88,7% |
Mayotte | 93,2% |
Normandie | 69,1% |
Nouvelle-Aquitaine | 70,0% |
Occitanie | 73,7% |
Pays de la Loire | 68,9% |
Provence-Alpes-Côte d'Azur | 72,4% |
Île-de-France | 71,1% |
Total France | 70,3% |
À l’inverse de la majorité des données des Fichiers fonciers, la variable ccthp
est issue des données liées à la taxe d’habitation. On observe donc environ un an de décalage entre cette variable et son inscription dans les Fichiers fonciers.
D'après le rapport Certu-Ieti1, la communauté d'agglomération d'Avignon a testé les données ccthp
est elles correspondaient « assez bien à la réalité du terrain ». De plus, « le bureau F1 [de la DGFiP] conseille [pour regarder l'occupation] d’utiliser plutôt le code ccthp [que ccoaff] qui contient plus d’informations ».
Les retours d’expériences sont concordants. Cette fiabilité dépend cependant de la déclaration des propriétaires.
Jusqu'au millésime 2022, la variable ccthp était issue de la taxe d'habitation. A partir des millésimes suivants, la mise à jour de cette variable se fera via l'outil "GMBI", qui permet aux propriétaires de déclarer leur patrimoine.
La mise à jour sera donc plus régulière, et pourrait faire apparaitre d'autres modalités et/ou des données plus fiables.
dnatlc
Les variables ccthp
et dnatlc
de la table des locaux renseignent toutes les deux sur l'occupation du local. Cependant, la variable dnatlc
reste très peu fiable.
En effet, la DGFiP a précisé par courriel du 1er août 2014, suite à un échange de questions réponses, l’origine de ces variables : « dnatlc est initialisé lors de la création du local et n’est plus modifiée par la suite. La donnée ccthp est mise à jour tous les ans en fonction des données fiscales fournies par les usagers lors de leur déclaration de revenus ». Ccthp est donc mieux adaptée à l’observation de l’occupation.
Par contre, ccthp
ne s'applique qu'aux locaux soumis à la taxe d'habitation. Sont donc exclus, par exemple, les locaux meublés, foyers, et résidences sociales. dnatlc devrait normalement les prendre en compte.
Au vu de ces éléments, il est préconisé, à ce jour de travailler sur ccthp lorsque l'on veut évaluer la vacance ou l'occupation d'habitation.
En habitat, dans le cas de la vacance d'habitation, il ne faut pas oublier les possibilités offertes par la donnée LOVAC, issue de données fiscale plus adaptées.
La variable ccthp ne fait pas de distinction entre résidence principale et secondaire. Pour faire la différence, le Cerema a créé la variable proba_rprs
ccthp permet de repérer la vacance d’habitation. Pour plus de pertinence, le Cerema a créé les variables qui permettent de déterminer la vacance structurelle des locaux.
ccthp
seulproba_rprs
permet en complément de les distinguer)On peut regrouper quelques champs de ccthp :
region | pev occupée par le propriétaire | pev louée pour de l'habitation | pev non habitable | pev vacante |
---|---|---|---|---|
Auvergne-Rhône-Alpes | 56% (2 693 693) | 32% (1 556 261) | 0% (1 990) | 11% (541 131) |
Bourgogne-Franche-Comté | 60% (1 004 230) | 31% (524 227) | 0% (538) | 9% (142 228) |
Bretagne | 65% (1 334 046) | 27% (553 147) | 0% (814) | 8% (156 571) |
Centre-Val de Loire | 60% (887 578) | 31% (449 790) | 0% (471) | 9% (129 782) |
Corse | 69% (178 055) | 22% (56 917) | 0% (50) | 9% (22 238) |
Grand Est | 53% (1 607 434) | 37% (1 106 991) | 0% (891) | 10% (304 985) |
Guadeloupe | 31% (65 433) | 17% (36 315) | 45% (94 539) | 8% (15 997) |
Guyane | 31% (25 026) | 31% (24 844) | 30% (24 193) | 9% (7 312) |
Hauts-de-France | 54% (1 620 513) | 38% (1 147 056) | 0% (845) | 8% (244 393) |
La Réunion | 20% (78 640) | 27% (105 164) | 44% (170 718) | 9% (36 836) |
Martinique | 25% (53 694) | 22% (46 950) | 44% (92 658) | 9% (18 203) |
Mayotte | 63% (22 581) | 20% (7 207) | 15% (5 486) | 2% (705) |
Normandie | 57% (1 079 503) | 34% (642 054) | 0% (518) | 9% (172 526) |
Nouvelle-Aquitaine | 61% (2 258 993) | 29% (1 070 591) | 0% (1 025) | 11% (395 967) |
Occitanie | 59% (2 245 093) | 29% (1 093 136) | 0% (1 060) | 13% (485 512) |
Pays de la Loire | 63% (1 337 864) | 30% (644 946) | 0% (570) | 7% (154 807) |
Provence-Alpes-Côte d'Azur | 57% (1 897 405) | 30% (1 013 392) | 0% (1 209) | 12% (411 118) |
Île-de-France | 44% (2 732 102) | 42% (2 591 516) | 0% (3 588) | 14% (882 541) |
Total France | 55% (21 121 883) | 33% (12 670 504) | 1% (401 163) | 11% (4 122 852) |
Répartition de pev par occupation et par région
**Répartition des pev en France par type d'occupation **
[DGUHC, Certu, IETI Consultants, Les Fichiers fonciers standards délivrés par la DGI, appelés communément fichiers MAJIC II, Volume 2 : Annexe du guide méthodologique pour leur utilisation, avril 2008, 60 p. ↩