Indicateurs de santé

Une analyse intra-urbaine de la mixité sociale et de l’amélioration de la qualité de vie

Au cours des vingt-cinq dernières années, les politiques favorisant l’« accès aux opportunités » et la déconcentration de la pauvreté se sont accompagnées d’améliorations mesurables en matière de santé. Selon la littérature, à mesure que les ménages à faibles revenus accèderaient à des quartiers plus mixtes, bénéficiant d’une meilleure qualité de l’air, de rues plus sûres, de davantage d’espaces verts et de services locaux plus performants, les taux de maladies chroniques, de troubles liés au stress et de mortalité prématurée auraient tendance à diminuer. Ces tendances suggèrent que les efforts de mixité sociale ne constituent pas seulement un outil en matière de logement ou d’aménagement urbain, mais aussi une intervention de santé publique susceptible de réduire progressivement de profondes inégalités de santé.

Où le logement social s’est-il développé depuis le début des années 2000 : dans les territoires bien équipés ou sous-équipés ?

Croissance du logement social et indicateurs de santé

Ce graphique montre dans quelle mesure chaque commune a développé son parc de logements sociaux, au regard des conditions de vie qu’elle offre à ses habitants. Chaque point représente une commune. L’axe horizontal indique l’évolution cumulée de la part de logements sociaux entre 2005 et 2022, tandis que l’axe vertical représente soit l’indice pondéré de santé et d’aménités, soit l’un des indicateurs sélectionnés. Utilisez le menu pour sélectionner un indicateur, la barre de recherche pour trouver une commune donnée et la légende des régions pour filtrer le nuage de points.

Interprétation des principaux indicateurs de santé

Évolution de la part de logements sociaux: Évolution de la part de logements sociaux à l’échelle de la commune au cours de la période étudiée, mesurée en points de pourcentage. Nous répartissons les communes en trois catégories de taille égale (« terciles ») : 1 = plus faible croissance du parc social, 3 = plus forte croissance. Cet indicateur mesure l’intensité avec laquelle chaque commune a développé son parc de logements sociaux.
Revenu médian des ménages: Revenu annuel médian des ménages (€/an) dans chaque commune, établi à partir des données fiscales Filosofi de l’INSEE. Cet indicateur fournit une estimation des ressources économiques typiquement disponibles pour les habitants.
Part des habitants vivant sous le seuil de pauvreté: Part de la population vivant avec moins de 60 % du revenu médian national, le seuil de pauvreté de référence en Europe. Des valeurs élevées indiquent les communes où une plus grande proportion d’habitants se trouve en situation de pauvreté.
Part des personnes âgées de 65 ans ou plus: Part de la population âgée de 65 ans ou plus à l’échelle de la commune. Cet indicateur permet d’identifier les territoires comptant davantage d’habitants généralement plus vulnérables aux conditions de logement, à la précarité énergétique et aux températures extrêmes.
Orientation politique de l’exécutif municipal: Orientation politique du parti ou de la coalition arrivé en tête lors des dernières élections municipales, classée selon trois catégories : gauche, centre ou droite. Cet indicateur fournit une approximation des priorités politiques locales susceptibles d’influencer la politique du logement et la mise en œuvre de la loi SRU.
Part des bâtiments énergétiquement performants selon le DPE (A–C): Part des bâtiments résidentiels de chaque commune classés A, B ou C dans la base de données française sur la performance énergétique des logements, fondée sur le DPE, ou diagnostic de performance énergétique. Des valeurs élevées indiquent une proportion plus importante de logements relativement performants sur le plan énergétique, avec des conséquences à la fois sur les émissions et sur le confort intérieur.
Exposition aux îlots de chaleur urbains: Part de la superficie de la commune classée comme îlot de chaleur urbain dans le jeu de données MAPUCE 2017. Nous définissons les zones d’îlot de chaleur comme les secteurs où l’anomalie de température dépasse de 1 K, soit environ 1 °C, la référence rurale environnante, ce qui constitue un indicateur de l’exposition des habitants au stress thermique urbain.
Proximité des espaces verts: Mesure la distance moyenne ou le temps de trajet moyen entre les logements sociaux et les espaces verts publics à proximité (parcs, jardins, forêts et autres espaces végétalisés).
Proximité des services de santé et des établissements hospitaliers: Mesure la distance moyenne ou le temps de trajet moyen entre les logements sociaux et les services de santé à proximité, notamment les centres de santé, les hôpitaux et les centres de soins d’urgence.

Le logement,
un déterminant de la santé

Santé physique

Santé mentale

Prévalence des maladies respiratoires

Prévalence des maladies non transmissibles (diabète, obésité, maladies cardiovasculaires)

Prévalence de l’inconfort thermique et des maladies associées (coup de chaleur, hypothermie)

Prévalence des maladies transmissibles ou des intoxications toxiques (maladies hydriques, plomb, amiante)

Stress et anxiété

Dépression et isolement social

Troubles cognitifs et comportementaux

Logement

Environnement

Localisation et conditions

Proximité et accessibilité

Qualité de l’environnement intérieur

Qualité de l’environnement extérieur

Localisation

Qualité du logement

Proximité des services

Proximité des espaces verts

Proximité des sites industriels

Accessibilité des transports

Confort thermique

Qualité de l’air intérieur

Exposition aux substances chimiques

Prévalence de la pollution atmosphérique

Fortes chaleurs extrêmes / îlots de chaleur urbains

Pollution sonore

Logement

Localisation et conditions

Localisation

Prévalence des maladies respiratoires

Housing Risk Factors Associated with Respiratory Disease: A Systematic Review

Wimalasena, N. N., et al. (2021). International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(6), 2815.

Prévalence des maladies non transmissibles (diabète, obésité, maladies cardiovasculaires)

Neighbourhood walkability and the incidence of diabetes: an inverse probability of treatment weighting analysis

Booth, G. L., et al. (2019). Journal of Epidemiology and Community Health, 73(4), 287–294.

Stress et anxiété

The interactive effects of housing and neighbourhood quality on psychological well-being

Jones-Rounds, M. L., Evans, G. W., & Braubach, M. (2014). Journal of Epidemiology and Community Health, 68(2), 171–175.

Dépression et isolement social

Neighborhood stressors and social support as predictors of depressive symptoms.

Mair, C., Diez Roux, A. V., & Morenoff, J. D. (2010). Health & Place, 16(5), 811–819.

Troubles cognitifs et comportementaux

When neighborhoods matter: Developmental timing and youth reading achievement and problem behaviors

Anderson, S., Johnston, W., & Leventhal, T. (2019). Social Science Research, 81, 1–11.

Qualité du logement

Prévalence des maladies respiratoires

Housing Risk Factors Associated with Respiratory Disease: A Systematic Review

Wimalasena, N. N., et al. (2021). International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(6), 2815.

Stress et anxiété

Can Homes Affect Well-Being? A Scoping Review among Housing Conditions, Indoor Environmental Quality, and Mental Health Outcomes

Riva, A., et al. (2022). International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(23), 15975.

Dépression et isolement social

The impact of persistent poor housing conditions on mental health.

Pevalin, D. J., et al. (2017). Preventive Medicine, 105, 304–310.

Troubles cognitifs et comportementaux

Housing quality as a social determinant of developmental & behavioral health

Fritz, Z., et al. (2026). BMC Public Health, 26(1), 2391.

Proximité et accessibilité

Proximité des services

Dépression et isolement social

The Neighbourhood Built Environment and Trajectories of Depression Symptom Episodes in Adults: A Latent Class Growth Analysis

Gariepy, G., et al. (2015). PLOS ONE, 10(7), e0133603.

Troubles cognitifs et comportementaux

Cognitive decline and the neighborhood environment

Clarke, P. J., et al. (2015). Annals of Epidemiology, 25(11), 849–854.

Proximité des espaces verts

Prévalence des maladies respiratoires

Green Space Quality and Health: A Systematic Review

Nguyen, P. Y., et al. (2021). International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(21), 11028.

Prévalence des maladies non transmissibles (diabète, obésité, maladies cardiovasculaires)

Accessibility and use of urban green spaces, and cardiovascular health

Tamosiunas, A., et al. (2014). Environmental Health, 13(1), 20.

Stress et anxiété

Green spaces and General Health: Roles of mental health status, social support, and physical activity

Dadvand, P., et al. (2016). Environment International, 91, 161–167.

Dépression et isolement social

More green, less lonely? A longitudinal cohort study

Astell-Burt, T., et al. (2022). International Journal of Epidemiology, 51(1), 99–110.

Troubles cognitifs et comportementaux

Residential green space and child intelligence and behavior across urban, suburban, and rural areas in Belgium: A longitudinal birth cohort study of twins

Bijnens, E. M., et al. (2020). PLOS Medicine, 17(8), e1003213.

Proximité des sites industriels

Prévalence des maladies respiratoires

Asthma, respiratory symptoms and lung function in children living near a petrochemical site

Rovira, E., et al. (2014). Environmental Research, 133, 156–163.

Prévalence des maladies transmissibles ou des intoxications toxiques (maladies hydriques, plomb, amiante)

Residential Proximity to Environmental Hazards and Adverse Health Outcomes

Brender, J. D., Maantay, J. A., & Chakraborty, J. (2011). American Journal of Public Health, 101(S1), S37–S52.

Stress et anxiété

Environmental Stressors: The Mental Health Impacts of Living Near Industrial Activity

Downey, L., & Van Willigen, M. (2005). Journal of Health and Social Behavior, 46(3), 289–305.

Dépression et isolement social

Residential Proximity to Oil and Gas Development and Mental Health

Willis, M. D., et al. (2024). American Journal of Public Health, 114(9), 923–934.

Troubles cognitifs et comportementaux

Proximity to coal-fired power plants and neurobehavioral symptoms in children

Zhang, C. H., et al. (2022). Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology, 32(1), 124–134.

Accessibilité des transports

Stress et anxiété

Perceived liveability, transport, and mental health: A story of overlying inequalities

Oviedo, D., et al. (2022). Journal of Transport & Health, 27, 101513.

Dépression et isolement social

Proximity to public transportation and incidence of depression risk among older adults: A three-year longitudinal analysis from the Japan Gerontological evaluation study

Matsumoto, K., et al. (2025). Preventive Medicine, 191, 108204.

Troubles cognitifs et comportementaux

Cognitive decline and the neighborhood environment

Clarke, P. J., et al. (2015). Annals of Epidemiology, 25(11), 849–854.

Environnement

Qualité de l’environnement intérieur

Confort thermique

Prévalence de l’inconfort thermique et des maladies associées (coup de chaleur, hypothermie)

Cardoza, J. E., et al. (2020). International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(16), 5704.

Stress et anxiété

Cold homes and mental health harm: Evidence from the UK Household Longitudinal Study

Clair, A., & Baker, E. (2022). Social Science & Medicine, 314, 115461.

Dépression et isolement social

Cold homes and mental health harm: Evidence from the UK Household Longitudinal Study

Clair, A., & Baker, E. (2022). Social Science & Medicine, 314, 115461.

Qualité de l’air intérieur

Prévalence des maladies respiratoires

Indoor Air Pollution and Respiratory Health

Raju, S., Siddharthan, T., & McCormack, M. C. (2020). Clinics in Chest Medicine, 41(4), 825–843.

Prévalence des maladies non transmissibles (diabète, obésité, maladies cardiovasculaires)

Ambient air pollution and body weight status in adults: A systematic review and meta-analysis

Huang, S., et al. (2020). Environmental Pollution, 265(Pt A), 114999.

Stress et anxiété

Air quality and mental health: evidence, challenges and future directions

Bhui, K., et al. (2023). BJPsych Open, 9(4), e120.

Dépression et isolement social

Effects of long-term household air pollution exposure from solid fuel use on depression

Li, C., Zhou, Y., & Ding, L. (2021). Environmental Pollution, 283, 117350.

Troubles cognitifs et comportementaux

Association between solid fuel use and cognitive impairment: A cross-sectional and follow-up study in a middle-aged and older Chinese population

Cao, L., et al. (2021). Environment International, 146, 106251.

Exposition aux substances chimiques

Prévalence des maladies non transmissibles (diabète, obésité, maladies cardiovasculaires)

Chronic exposure to biomass fuel is associated with increased carotid artery intima-media thickness and a higher prevalence of atherosclerotic plaque.

Painschab, M. S., et al. (2013). Heart, 99(14), 984–991.

Prévalence des maladies transmissibles ou des intoxications toxiques (maladies hydriques, plomb, amiante)

Exposure of U.S. Children to Residential Dust Lead, 1999–2004

Dixon, S. L., et al. (2009). Environmental Health Perspectives, 117(3), 468–474.

Troubles cognitifs et comportementaux

The effect of lead exposure on IQ test scores in children under 12 years: a systematic review and meta-analysis of case-control studies

Heidari, S., et al. (2022). Systematic Reviews, 11(1), 106.

Qualité de l’environnement extérieur

Prévalence de la pollution atmosphérique

Prévalence des maladies respiratoires

Environmental and Health Impacts of Air Pollution: A Review

Manisalidis, I., et al. (2020). Frontiers in Public Health, 8, 14.

Stress et anxiété

The relation between past exposure to fine particulate air pollution and prevalent anxiety: observational cohort study

Power, M. C., et al. (2015). BMJ, 350, h1111.

Dépression et isolement social

Association of Long-term Exposure to Air Pollution With Late-Life Depression in Older Adults in the US

Qiu, X., et al. (2023). JAMA Network Open, 6(2), e2253668.

Troubles cognitifs et comportementaux

Associations of Pre- and Postnatal Air Pollution Exposures with Child Behavioral Problems and Cognitive Performance: A U.S. Multi-Cohort Study

Ni, Y., et al. (2022). Environmental Health Perspectives, 130(6), 067008.

Fortes chaleurs extrêmes / îlots de chaleur urbains

Prévalence de l’inconfort thermique et des maladies associées (coup de chaleur, hypothermie)

Association between high temperature and heatwaves with heat-related illnesses: A systematic review and meta-analysis

Faurie, C., et al. (2022). Science of The Total Environment, 852, 158332.

Stress et anxiété

Heat exposure intervention, anxiety level, and multi-omic profiles: A randomized crossover study

Fang, W., et al. (2023). Environment International, 181, 108247.

Dépression et isolement social

Association of heatwave exposure and multimorbidity with depression trajectories among older adults.

Fang, B., et al. (2025). The Journals of Gerontology, Series A: Biological Sciences and Medical Sciences, 80(12), glaf209.

Troubles cognitifs et comportementaux

Urban heat exposure patterns and domain-specific executive function in adolescents

Hu, L., et al. (2026). Environmental Research, 301, 124513.

Pollution sonore

Stress et anxiété

Noise annoyance predicts symptoms of depression, anxiety and sleep disturbance 5 years later.

Beutel, M. E., et al. (2020). European Journal of Public Health, 30(3), 516–521.

Dépression et isolement social

New determinants of mental health: the role of noise pollution. A narrative review

Tortorella, A., et al. (2022). International Review of Psychiatry, 34(7-8), 783–796.

Penser la loi SRU comme un levier d’accès à de meilleures conditions de vie

Afin de relier la mise en œuvre de la loi SRU aux enjeux plus larges de justice territoriale et d’« accès à de meilleures perspectives », cette section du tableau de bord présente également un indice bivarié pondéré d’adéquation¹¹. Plutôt que de mesurer la qualité intrinsèque des logements, cet indice cherche à déterminer si la croissance de l’offre de logements sociaux s’est produite dans les territoires appropriés : ceux où les besoins sociaux sont les plus importants ou ceux qui offrent les conditions environnementales et les services les plus favorables. Pour chaque commune, la méthode compare l’évolution récente de la part de logements sociaux, sur une période s’étalant de 2012 à 2022, à sept ensembles de caractéristiques : le revenu médian, le taux de pauvreté, le vieillissement, l’exposition à la chaleur, la performance énergétique du parc de logements, l’accès aux espaces verts et l’accès aux soins. Chacune de ces relations est traitée comme une analyse bivariée simple. Les deux variables sont classées à l’échelle nationale, puis réparties en trois groupes (faible, moyen et élevé), ce qui produit neuf combinaisons possibles. Une grille de notation attribue ensuite un score compris entre 0 et 10 à chacune de ces combinaisons, selon une règle simple : la situation la plus souhaitable correspond toujours à la combinaison dans laquelle la croissance du logement social est la plus forte et où l’indicateur thématique justifie le plus clairement cette offre. Il peut s’agir, par exemple, d’un niveau élevé de pauvreté associé à une forte croissance du parc social, ou d’un bon accès aux services de santé associé à une forte croissance. Après une étape d’orientation qui inverse le signe des variables pour lesquelles une valeur faible est souhaitable (par exemple, l’exposition à la chaleur), chaque commune reçoit sept scores de ce type, un pour chaque thème. Ces scores sont ensuite combinés en une moyenne pondérée, puis convertis sur une échelle de 0 à 100. Par défaut, les sept thèmes sont affectés de coefficients identiques. Une règle de couverture minimale évite par ailleurs de calculer un indice lorsque les données disponibles sont trop fragmentaires. Une valeur élevée de l’indice signifie donc que, pour l’ensemble des thèmes disponibles, les logements sociaux ont eu tendance à se développer dans les territoires où les besoins ou les possibilités d’amélioration sont les plus importants. Une valeur faible indique la tendance inverse. Dans le tableau de bord, cette mesure synthétique est utilisée en complément des indicateurs SRU bruts, et non à leur place. Elle permet de déterminer si, au fil du temps, la géographie du logement social en France s’est orientée vers des territoires offrant de meilleures perspectives en matière de santé et de qualité de vie aux ménages à faibles revenus, ou si elle a principalement renforcé les logiques de concentration déjà existantes.

Sur le plan technique, l’indice est calculé à partir d’une table communale consolidée qui rassemble les données de la loi SRU, les indicateurs sociodémographiques de l’INSEE, des données environnementales et des mesures relatives à l’accès aux soins. L’objectif est de proposer une grille de lecture transparente et interactive autour de la question suivante : créons-nous réellement les logements sociaux dans des territoires qui offrent davantage de possibilités à leurs habitants, plutôt que de les limiter ?