Multidimensional housing inequality across eight European countries: a cross-national cluster and risk analysis based on an online survey

Résumé technique : Inégalités de logement multidimensionnelles dans huit pays européens

Énoncé du problème
L'inégalité en matière de logement en Europe est un problème omniprésent ayant des implications significatives pour la santé, le bien-être et les chances de réussite de la vie. Bien que la littérature existante se soit de plus en plus détournée des mesures basées uniquement sur le revenu pour évaluer la privation à travers les conditions de vie observées, une lacune critique subsiste dans la compréhension de la manière dont les vulnérabilités liées au logement s'entrecroisent avec les dimensions environnementales et infrastructurelles au niveau des ménages. Les recherches précédentes ont souvent examiné la qualité du logement, l'accès aux espaces verts et l'accès aux transports de manière isolée, ou ont adopté des perspectives spatiales négligeant la façon dont ces désavantages coïncident au sein de ménages spécifiques. De plus, il existe peu de preuves comparatives permettant de déterminer si la vulnérabilité du logement est systématiquement corrélée aux inégalités dans les domaines externes (espaces verts et transports) ou si ces relations sont façonnées par des processus contextuels spécifiques. Cette étude aborde ces limites en examinant la vulnérabilité multidimensionnelle liée au logement dans huit pays européens.

Méthodologie
L'étude utilise les données d'une enquête en ligne multinationale réalisée en 2025 dans les pays suivants : Belgique (Flandre), République tchèque, Allemagne, Estonie, Finlande, Grande-Bretagne, Italie et Roumanie. L'échantillon analytique final comprend 7 169 ménages, stratifiés pour se rapprocher des distributions d'Eurostat en ce qui concerne le revenu, l'âge et le sexe.

L'analyse utilise une stratégie en deux étapes :

1. Analyse de regroupement (Clustering) par K-Prototypes :

   • Objectif : Identifier des profils de vulnérabilité de ménage récurrents basés sur des combinaisons d'indicateurs de logement, d'espaces verts et de transport.
   • Variables : Le modèle de regroupement comprenait des variables représentant les conditions du logement (ex. : assainissement, manque d'espace, fuites/moisissures, efficacité énergétique, abordabilité du chauffage/climatisation) et l'accès environnemental immédiat (espaces verts et transport). Les variables sociodémographiques et de santé ont été exclues de l'algorithme de regroupement pour garantir que les profils soient dictés par des facteurs liés au logement, bien qu'elles aient été utilisées ultérieurement pour caractériser les clusters.
   • Algorithme : L'algorithme K-Prototypes a été sélectionné pour traiter des types de données mixtes (numériques et catégorielles), utilisant une fonction de distance combinant la distance euclidienne au carré et la dissimilarité de correspondance simple. Le nombre optimal de clusters a été déterminé à l'aide de l'heuristique du coude (elbow heuristic) et des coefficients de silhouette, aboutissant à une solution de quatre clusters.
   • Validation : L'analyse en composantes principales (ACP) et l'approximation et projection de l'espace de variétés uniformes (UMAP) ont été utilisées pour visualiser la séparation des clusters et leur structure interne.

2. Analyse du risque relatif (RR) par catégories :

   • Objectif : Évaluer la cooccurrence des inégalités entre les domaines, en testant spécifiquement si la vulnérabilité du logement est associée aux inégalités d'espaces verts et de transport.
   • Procédure : Des catégories de vulnérabilité ordonnées ont été créées pour trois domaines : le logement (score cumulatif), les espaces verts (niveaux d'accès) et le transport (contraintes de mobilité). Ces catégories ont été recodées en variables d'exposition binaire (vulnérabilité du logement) et de résultat (inégalité des espaces verts ou des transports).
   • Mesures : Les risques relatifs (RR) et les intervalles de confiance à 95 % (utilisant la méthode log de Katz) ont été calculés pour l'échantillon groupé et stratifiés par pays pour examiner les variations transnationales.

Principales contributions
L'article apporte trois contributions primaires à la littérature :

1. Extension de la portée : Il dépasse les approches centrées sur le logement en examinant simultanément les conditions de logement, l'accès aux espaces verts et les désavantages de transport au niveau des ménages à travers un échantillon multinational.
2. Développement d'une typologie : Il identifie et caractérise quatre configurations récurrentes de vulnérabilité multidimensionnelle à travers divers contextes européens, fournissant une typologie comparative du désavantage lié au logement.
3. Test d'association entre domaines : Il teste empiriquement si la vulnérabilité du logement est plus fortement associée à un domaine spécifique d'inégalité (espaces verts vs transport), offrant des preuves sur les dimensions de désavantage qui ont tendance à cooccurir par rapport à celles façonnées par des processus contextuels distincts.

Résultats

• Profils de clusters : L'analyse a identifié quatre profils de ménages distincts :

  1. Vulnérabilité accumulée du logement et de l'environnement : Caractérisé par la plus large concentration de problèmes de logement (humidité, moisissures, manque d'espace), un accès limité aux espaces verts, une forte pression financière et de mauvais résultats de santé. Ce groupe est principalement urbain et comprend de nombreux ménages d'une seule personne.
  2. Vulnérabilité thermique et énergétique : Défini principalement par des difficultés de chauffage et d'inconfort thermique plutôt que par des défauts structurels. Ce cluster est composé en grande partie de populations âgées en milieu urbain avec une pression financière modérée.
  3. Avantage de ressources avec contrainte thermique : Un groupe socio-économiquement favorisé avec une qualité de logement favorable et un accès élevé aux espaces verts, mais subissant tout de même un inconfort lié au refroidissement. Ce groupe est principalement suburbain/rural avec une possession automobile élevée.
  4. Problèmes de logement et vulnérabilité de transport : Caractérisé par des problèmes de logement structurels persistants et un faible accès aux transports, malgré une position socio-économique intermédiaire. Ce groupe présente des taux élevés de maladies chroniques et est souvent situé dans des zones suburbaines ou rurales.

• Résultats sur le risque relatif :

  • Inégalité des espaces verts : Il existe une association positive constante entre la vulnérabilité du logement et l'inégalité des espaces verts. Dans l'échantillon groupé, les ménages présentant une vulnérabilité de logement étaient 57 % plus susceptibles de subir une inégalité des espaces verts que ceux n'en présentant pas (RR = 1,57 ; IC à 95 % : 1,39–1,77). Ce schéma s'est maintenu dans tous les contextes nationaux, avec des estimations ponctuelles supérieures à 1 dans chaque pays.
  • Inégalité de transport : L'association entre la vulnérabilité du logement et l'inégalité de transport était plus faible et moins cohérente. Dans l'échantillon groupé, la vulnérabilité du logement était associée à une moindre probabilité d'inégalité de transport (RR = 0,86 ; IC à 95 % : 0,81–0,92). Les estimations spécifiques aux pays variaient, certaines montrant aucune association claire et d'autres des associations négatives, suggérant que le désavantage de transport est façonné par des processus contextuels spécifiques (ex. : l'urbanité) plutôt que par une corrélation uniforme avec la qualité du logement.

Signification et affirmations
Les auteurs affirment que ces résultats soutiennent une approche multidimensionnelle des inégalités de logement, démontrant que la vulnérabilité liée au logement s'étend au-delà du logement physique pour englober l'accès à l'environnement et aux infrastructures. Cependant, l'article affirme modestement que différents domaines de désavantage ne se chevauchent pas nécessairement de la même manière. Plus précisément, le lien constant entre le mauvais logement et le manque d'espaces verts suggère que ces problèmes sont structurellement entrelacés, tandis que le lien faible avec l'inégalité de transport indique que le désavantage du logement n'implique pas automatiquement un désavantage de transport.

L'étude conclut que les réponses politiques doivent être intégrées mais différenciées : les évaluations du logement doivent prendre en compte l'environnement de vie plus large (particulièrement les espaces verts), tandis que les politiques de transport nécessitent des stratégies contextuelles tenant compte de la distribution spatiale des services et de la dépendance à la voiture, plutôt que de supposer une corrélation directe avec la qualité du logement.

Limites
Les auteurs reconnaissent plusieurs limites : la nature transversale des données empêche l'analyse des trajectoires de vulnérabilité au fil du temps ; la solution de regroupement repose sur des décisions méthodologiques et une pondération des variables (les indicateurs de logement pouvant dominer en raison de leur quantité) ; et la stratégie d'échantillonnage non probabiliste limite la généralisabilité des estimations de prévalence, bien que l'échantillon ait été ajusté pour l'équilibre démographique. Les clusters sont présentés comme des résumés heuristiques de configurations récurrentes plutôt que comme des catégories de population distinctes.