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Record W4387836417

L'investissement public de la ville de Paris : Un état des lieux

2019· preprint· fr· W4387836417 on OpenAlexaboutno aff
Xavier Ragot, Cédric Oppé, Adeline Gueret, Aurélien Saussay, Pierre Madec, Éloi Laurent

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2019
Typepreprint
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de ce rapport est d’analyser le plan d’investissement de la Ville de Paris et ses effets économiques. Par ailleurs, une estimation des besoins en logement est fournie. Enfin, des propositions de mises en place d’indicateurs de bien-être, outil essentiel pour la décision publique sont présentées. Le rapport est composé de quatre chapitres. I. Le premier chapitre est descriptif. Il étudie les dépenses de la Ville de Paris en utilisant une base de données regroupant l’ensemble des dépenses par entreprise mandatées de la collectivité parisienne de 2008 à 2017 pour la commune et le département de Paris. On distingue les dépenses totales et les dépenses spécifiques d’investissement. Les résultats principaux sont les suivants. L’investissement réel de la Ville de Paris est plus orienté vers les PME (entre 25 et 30 %) que l’ensemble de ses dépenses (autour de 20 %). En se focalisant sur les dépenses vers les PME, il apparaît que l’investissement réel se dirige vers des PME plus jeunes que le reste des dépenses.Concernant l’ensemble des dépenses, si la part des dépenses effectuées hors Île-de-France au cours des années reste constante, autour de 4-5 %, celle des versements à des entreprises parisiennes augmente assez régulièrement depuis 2008, en passant de 72 % à environ 85 % en 2016.Les dépenses d’investissement sont moins concentrées sur les entreprises parisiennes : seules 50 à 60 % d’entre elles vont vers celles-ci, le reste de l’Île-de-France recevant entre 25 et 40 % de l’investissement selon les années.Les montants dépensés dans l’Économie Sociale et Solidaire (ESS) restent relativement constants au cours du temps. Enfin, on observe une relative stabilité dans la répartition de l’investissement entre les secteurs de la construction, des transports, des activités immobilières et des activités spécialisées scientifiques et techniques. II. Afin d’étudier l’effet des dépenses d’investissement de la Ville de Paris sur la croissance, l’emploi et le pouvoir d’achat des ménages au niveau de la région Île-de-France, nous élaborons un modèle multisectoriel adapté au contexte régional francilien. Ce modèle est une adaptation du modèle multisectoriel ThreeME. L’objectif est d’estimer l’effet des dépenses de la Ville de Paris, en simulant les effets économiques qu’aurait induit une baisse des dépenses. Ce scénario contrefactuel sert donc à estimer les effets induits à court terme. Les résultats de ce deuxième chapitre illustrent la place importante qu'occupe l'investissement public de la Ville de Paris au sein de l'ensemble de la région Île-de-France. Une baisse de l'ordre de 25 % du volume annuel d'investissement sur la durée d'une mandature aurait des conséquences négatives immédiates pour l'ensemble de l'activité économique de la région. Toutefois, c'est à moyen terme que les destructions d'emploi et d'activité seraient les plus significatives, avec près de 50 000 équivalents temps plein détruits à l'issue d'une telle période de restriction budgétaire. Toutes choses égales par ailleurs, c’est-à-dire en particulier à niveau constant d’investissement des autres acteurs publics et privés, le PIB régional baisserait de 0,6 %.La composition sectorielle des impacts reflète l'interaction des secteurs où investit principalement la Ville de Paris et la structure de l'activité régionale en Île-de-France. Sans surprise, les deux principaux secteurs récipiendaires des investissements de la Ville de Paris – les services commerciaux et le secteur de la construction – seraient les plus touchés, avec une baisse de l’activité de 0,8 % et 0,5% respectivement. Ces deux secteurs perdraient respectivement près de 3 700 et 25 000 emplois. Il convient toutefois de mettre ces résultats en perspective au regard de l'ensemble du bassin d'emploi francilien : même pour ce secteur le plus menacé, les destructions d'emplois ne représenteraient que 1% du total des emplois de services en Île-de-France. III. Prix immobiliers et loyers élevés, sur-représentation du parc locatif, tensions foncières, construction et donc offre nouvelle insuffisante, mobilités résidentielles ralenties et vacances élevées sont autant de spécificités du marché parisien que des investissements massifs dans le secteur du logement seraient à même, en plus de générer de nombreux emplois, de résoudre.La mobilisation d’une partie des moyens alloués au plan d’investissement parisien semble à même de résoudre un certain nombre de blocages sus cités. Tout en nourrissant l’emploi du secteur du bâtiment parisien, l’investissement dans le secteur du logement a pour vocation d’engendrer de nombreuses externalités positives sur l’ensemble des marchés parisiens. L’objectif de troisième chapitre est de quantifier le « besoin » en logements de la Ville de Paris. Autrement dit, il s’agit, au vu du nombre de ménages en situation de mal logement, du nombre de ménages en situation d’attente de logement social ou encore des évolutions démographiques propres à la ville de Paris, de quantifier le nombre de logements qu’il conviendrait de mobiliser à la fois dans le stock existant (logements vacants, résidences secondaires, réallocation, …) mais également en « production neuve » si le stock ne permet pas à lui seul de résorber ces « besoins ».Les pouvoirs publics parisiens ont engagé un processus de recensement des personnes sans abris, à la suite entre autres d’un débat récurrent quant au nombre de personnes en situation d’absence de logement personnel. La mise en lumière du nombre extrêmement important de situations de vie hors logement (36 910) ou en hébergement contraint (35 850) fait apparaître un besoin bien plus important que celui souvent estimé. Au total, plus de 70 000 logements devraient être produits pour pallier ces situations.Par ailleurs, du fait notamment du niveau des loyers du parc privé, une fois prises en compte les autres situations de mal logement et la réaffectation d’une partie des logements, les besoins en logement engendrés par l’existence de situations de surpeuplement s’élèvent à près de 15 000 logements.Si ces résultats sont grandement dépendants des hypothèses retenues, notamment démographiques, ils permettent d’appréhender les ordres de grandeur des objectifs de construction de logements à Paris.IV. Partout dans le monde, à tous les niveaux de gouvernement (Nations Unies, Union européenne, États comme l’Allemagne ou l’Italie, régions comme la Wallonie ou la province canadienne de Nova Scotia, métropoles comme Copenhague ou Grenoble, villes moyennes comme Santa Monica ou Bristol), s’est engagé un mouvement pour dépasser la croissance comme horizon social. Cette « transition du bien-être » vise non seulement à refonder notre compréhension du monde économique mais aussi et surtout à renouveler en profondeur nos politiques publiques. Elle est, selon l’expression d’Elinor Ostrom, une« transition polycentrique » : chaque niveau de gouvernement peut saisir cette opportunité pour se réinventer sans attendre que l'impulsion vienne d'en haut.La Ville de Paris s’inscrit dans cette dynamique mondiale qui s’est accélérée avec l’adoption en septembre 2015 des « Objectifs de développement durable » (ODD). En effet, Paris est désormais très engagée sur des dimensions essentielles du bien-être comme le développement humain (équilibre entre vie privée et vie professionnelle ou mobilité douce) et la qualité del’environnement (qualité de l’air et lutte contre le changement climatique). Le quatrième chapitre vise à engager une démarche prospective en vue de construire et d’utiliser un indicateur de bien-être des Parisiennes et des Parisiens. Il commence par préciser pourquoi et comment mesurer le bien-être territorial, puis il passe en revue certains indicateurs territoriaux existants appliqués à Paris pour en montrer les limites. Il met ensuite en lumière lesaspirations en matière de bien-être de la population parisienne pour montrer comment ces préférences sont prises en compte par le Programme d'Investissement de la Mandature (PIM). Il avance enfin des propositions quant à la méthode qui pourrait donner vie à un indicateur de bien-être de la population parisienne.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.245
Threshold uncertainty score0.487

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0040.007
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2019
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