Using the hedonic approach to value natural land uses in an urban area : application to Geneva and Zurich

Scharer, Caroline ; Baranzini, Andrea ; Ramirez, José V. ; Thalmann, Philippe

In: Economie publique = Public economics, 2007, no. 20, p. 1-23

Dans cet article, nous appliquons la méthode hédoniste aux marchés immobiliers des régions urbaines de Genève et Zurich, Suisse, afin d’évaluer la valeur du paysage naturel et de sa diversité. En utilisant les systèmes d’information géographiques (SIG) de Genève et Zurich, nous construisons des variables permettant de quantifier les différents types de paysage naturel, ainsi que... Plus

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    Résumé
    Dans cet article, nous appliquons la méthode hédoniste aux marchés immobiliers des régions urbaines de Genève et Zurich, Suisse, afin d’évaluer la valeur du paysage naturel et de sa diversité. En utilisant les systèmes d’information géographiques (SIG) de Genève et Zurich, nous construisons des variables permettant de quantifier les différents types de paysage naturel, ainsi que leur configuration, dans chacun des quartiers de ces deux régions. Ensuite, en fusionnant ces nouvelles variables SIG avec des données sur la structure des appartements et sur leurs niveaux d’exposition au bruit, nous obtenons une base de données d’environ 3 200 appartements pour chacune des régions urbaines étudiées. Nos résultats montrent que la proximité ainsi que la taille des différents types de paysage naturel ont un impact statistiquement significatif sur les loyers des appartements environnants. De plus, l’homogénéité du paysage dans les quartiers est valorisée par des loyers plus élevés. Les coefficients estimés sont relativement similaires dans les deux régions.
    Summary
    We apply the hedonic model to the rental markets of the Geneva and Zurich urban areas, Switzerland, in order to assess the value of natural land uses and land use diversity. In order to construct variables to quantify land uses and patterns in the neighbourhoods of the buildings, we make use of the Zurich and Geneva geographic information system (GIS). Then, by merging these GIS-calculated neighbourhood variables with data on the dwellings’ structure and noise exposure levels, we obtain a database of about 3 200 observations for each urban area. We find that proximity to variou environmental amenities as well as their size in the surrounding areas has a statistically significant impact on rents. In addition, homogeneity in land use commands higher rents. The estimated impacts are relatively similar in the two regions.