Sustainability

Reconciling housing and the environmentRéconcilier le logement et l’environnement

The nexus between the residential sector and environmental quality is reciprocal and complex. The residential sector generates environmental impacts via land and materials use, energy consumption, and the transportation activity it engenders. Environmentally motivated policies on land use, construction and energy efficiency, and transport seek to alleviate these impacts by incorporating the cost of environmental externalities into housing prices. Sustainability in the housing market can be promoted according to social welfare approach that accounts for housing affordability, as well as the environmental and economic impacts of policies.

This section provides an overview of the main outcomes related to housing and residential mobility and displays country specific performances across relevant indicators.

Le lien entre le secteur résidentiel et la qualité de l’environnement est réciproque et complexe. Le secteur résidentiel est à l’origine d’impacts sur l’environnement du fait de l’utilisation des terres et des matières, de la consommation d’énergie et de l’activité de transport qui lui sont imputables. Les mesures à visée environnementale relatives à l’utilisation des terres, à la construction, à l’efficacité énergétique et aux transports ont pour but d’atténuer ces impacts en intégrant le coût des externalités environnementales dans le prix des logements. La durabilité sur le marché du logement peut être favorisée au moyen d’une approche de la protection sociale tenant compte de l’accessibilité financière du logement et des répercussions économiques et environnementales de l’action publique.

Cette section présente un tour d’horizon des principaux résultats concernant le logement et la mobilité résidentielle et montre les performances des pays à l’aune des indicateurs pertinents.



Key housing data

Données clés sur le logement

Housing has a strong environmental impact, in particular through energy consumption.



Energy intensity of the residential sector, 2019

The figure shows the heterogeneous energy intensity of the residential sector across countries.It represents 1.258 (toe/cap) in Iceland but only 0.094 (toe/cap) in Costa Rica which reflects the different impacts of housing on environment outcomes.

The residential sector’s energy consumption per capita is calculated as energy consumption divided by total population.

Source: Energy Efficiency Indicators, IEA (2020)


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Housing is a large contributor to pollution …



Relative contribution to fine particulate matter (PM2.5) emission by activity, 2017

The figure shows the heterogeneous contribution to pollution (particulate matter emissions) of the residential sector across countries. It represents close to 80% of particulate matter emissions in Hungary but less than 5% in Iceland.

Housing category includes the sub-categories: housing, water, electricity,gas and other fules, and housing other.

Source: OECD calculation based Air emission accounts, OECD Environmental Database


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… with marked differences across countries.



Exposure to fine particulate matter (PM2.5), microgram/m3 in 2019

The figure shows the heterogeneous exposure of populations to particulate matter emissions. On average across OECD countries the exposure represents close to 14 microgram/m3 in 2019, compared to close to 20% in 1990.

Mean annual outdoor PM2.5 concentration weighted by population living in the relevant area, that is the concentration level, expressed in microgram/m3, to which a typical resident is exposed throughout a year, 2019.

Source: Environmental risks and health, OECD environment Database


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Among the drivers of the differences across countries, weather conditions and cooling/heating practices have an important impact …



Residential energy intensity and heating degree days, 2019

The green area represents countries that have a relatively low per capita energy consumption, correcting for their respective number of heating degree days. Conversely countries in the red area have a relatively high per capita energy consumption. Difference in weather conditions do not explain alone differences in energy consumption across countries.

Heating degree days are defined as the number of degrees that a day’s average temperature is below the country’s base temperature, that is, the temperature below which residents typically turn on the heating system. The green (red) area signifies energy consumption smaller (greater) than expected given the number of heating degree days. Shaded areas around the regression line denote confidence intervals

Source: IEA World energy balances and CO2 emissions from fuel combustion database


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… as well as urbanisation and transport activities that impact both energy consumption and environment outcomes.



Loss of natural and semi natural vegetated land in functional urban areas, from 1992 to 2015, in %

The urban footprint measures the impact of urbanisation on green areas. Higher numbers reflects a more rapid and intense urbanisation and consequently a higher destruction of green lands.

The indicator shows the percentage of tree cover, grassland, wetland, shrubland and sparse vegetation converted to any other land cover type (croplan or artificial surface).

Source: OECD.Stat: Land Cover in Functional Urban Area


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Land-use policies have substantial environmental repercusions at the same time that they affect housing demand and supply.



House price evolution under alternative land-use policy scenarios in Auckland (New Zealand).

The figure shows five scenarios of the effect of different landuse reforms on house prices in Auckland. Those results provide evidence that changes in land use policies can have a major impact on price dynamics over the long run.

TD refers to one of four targeted densification programs; TD1 refers to further densification of already-dense areas lying close to major employment hubs and public transit nodes; TD2 refers to densification of low-density zone surrounding the central busines s district; TD3 refers to densification of low density areas in Auckland’s isthmus; TD4 refers to densification of areas in close proximity to employment hubs; WD refers to a widespread densification program.

Source: OECD (2020), Decarbonising Urban Mobility with Land Uuse and Transport Policies: The Case of Auckland, New Zealand, OECD publishing, Paris


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Le logement a un fort impact sur l’environnement, notamment au travers de sa consommation d’énergie.



Intensité énergétique du secteur résidentiel, 2019

Le graphique fait apparaître l’hétérogénéité de l’intensité énergétique du secteur résidentiel dans les différents pays. Celle-ci atteint 1.258 toe/habitant en Iceland, mais seulement 0.094 toe/habitant au Costa Rica ce qui illustre les différences d’impact du logement sur les résultats environnementaux.

La consommation enérgétique du secteur résidentiel est égale à la consommation d’énergie divisée par la population totale.

Source: Energy Efficiency Indicators, AIE (2020)


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Le logement contribue grandement à la pollution …



Contribution relative des différentes activités aux émissions de particules fines (PM2.5), 2017

Le graphique montre que la contribution du secteur résidentiel à la pollution (émissions de particules fines) est très variable selon les pays. Il produit près de 80 % des émissions de particules en Hongrie, mais moins de 5 % en Islande.

La catégorie logement comprend les sous-catégories suivantes : logement, eau, électricité, gaz et autres combustibles, et logement autres.

Source: Calculs de l’OCDE fondés sur les comptes des émissions atmosphériques, base de données de l’OCDE sur l’environnement


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… avec toutefois des différences marquées entre les pays.



Exposition aux particules fines (PM2.5), en microgramme/m3, 2019

Le graphique montre l’hétérogénéité de l’exposition de la population aux émissions de particules. En moyenne, cette exposition s’établissait à près de 14 microgrammes/m3 dans les pays de l’OCDE en 2019, contre près de 20 en 1990.

Concentration annuelle moyenne de PM2.5 dans l’air extérieur, pondérée par la population vivant dans la zone considérée, c’est-à-dire niveau de concentration, mesuré en mg/m3, auquel est exposé un résident type tout au long de l’année, 2019.

Source: Risques environnementaux et santé, base de données de l’OCDE sur l’environnement.


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Parmi les principaux déterminants de ces différences, il y a les conditions météorologiques et les pratiques de chauffage et de climatisation …



Intensité énergétique du secteur résidentielle et degrés-jours de chauffage

La couleur verte identifie les pays dont la consommation d’énergie par habitant, corrigée des degrés-jours de chauffage, est relativement faible. À l’inverse, les pays représentés en rouge affichent une consommation d’énergie par habitant relativement élevée. Les différences de climat n’expliquent pas seules l’hétérogénéité de la consommation d’énergie des pays.

Les degrés-jours de chauffage correspondent à l’écart négatif, en degrés, entre la température moyenne de la journée et la température de base du pays considéré, c’est-à-dire la température en dessous de laquelle les habitants allument en général le chauffage. La couleur verte (rouge) indique que la consommation d’énergie est moins (plus) élevée que prévu eu égard aux degrés-jours de chauffage. Les zones communes de part et d’autre de la droite de régression illustrent les intervalles de confiance

Source: Bilans énergétiques mondiaux, AIE and Base de donnée sur les émissions de C02 liées à la combustion de carburant


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… mais aussi l’urbanisation et les activités de transport, qui pèsent à la fois sur la consommation d’énergie et sur les résultats environnementaux.



Disparition de superficies naturelles et semi-naturelles portant de la végétation dans les zones urbaines fonctionnelles entre 1992 et 2015, en %

L’emprise urbaine mesure l’impact de l’urbanisation sur les espaces verts. Une valeur élevée témoigne d’une urbanisation plus rapide et intense et, par conséquent, d’une destruction plus marquée des espaces verts.

L’indicateur révèle le pourcentage de couvert forestier, pâturages, zones humides, brousse et zones de végétation clairsemée convertis à un autre type de couvert (cultures ou sols artificialisés).

Source: OECD.Stat : Couverture des sols dans les zones urbaines fonctionnelles


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Les politiques foncières ont des répercussions environnementales considérables et influencent parallèlement la demande et l’offre de logements.



Évolution des prix des logements à Auckland (Nouvelle-Zélande) dans le cadre de différents scénarios de politique foncière.

Le graphique montre l’effet de différentes réformes foncières sur les prix des maisons à Auckland selon cinq scénarios. Ces résultats démontrent que la modification des politiques foncières peut avoir un fort impact sur la dynamique des prix à long terme.

Les scénarios TD renvoient à quatre programmes de densification ciblée : TD1 correspond à une nouvelle densification des secteurs déjà denses situés à proximité des principaux pôles d’emplois et nœuds de transport collectif, TD2, à la densification des secteurs peu denses autour du quartier d’affaires central, TD3, à celle des secteurs peu denses de l’isthme d’Auckland, et TD4, à celle des zones très proches des pôles d’emplois. Le scénario WD désigne quant à lui un programme de densification généralisée.

Source: OCDE (2020), Decarbonising Urban Mobility with Land Use and Transport Policies: The Case of Auckland, New Zealand, Éditions OCDE, Paris


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👉   Read full chapter on Reconciling Housing and the Environment in the OECD Housing Synthesis Report

👉   Lire le chapitre complet sur le thème Réconcilier le logement et l’environnement dans le rapport de synthèse de l’OCDE sur le logement


Housing outcomes and policies vary considerably across countries. Visualise these differences by selecting a country in the dropdown menu below or hovering over the variables in each indicator. For more details about these indicators, please see the Definitions section below.

Les résultats et l’action publique en matière de logement sont très variables selon les pays. Pour visualiser ces différences, sélectionnez un pays dans la liste ou placez le pointeur au-dessus des variables dans le graphique. Pour plus de détails sur les variables, veuillez vous reporter aux Définitions.