Methodology for the survival analysis of urban building stocks

A new methodology is presented for estimating age distribution and survival functions of an urban building stock. This allows for a random sample of the undemolished stock together with a complete inventory count of the demolished part to create a Kaplan–Meier estimator for the survival function. This method can be applied to any building stock with difficult access to data. A demonstration of this method is applied to a sample of German urban stock and used to illustrate the data-collection process, the survival analysis and an estimate of the dynamics. Findings from this sample indicate a slower dynamic in the residential part in comparison with the non-residential part, which is related to seemingly different survival functions. Another finding is that the percentage of undemolished buildings seems much lower for older buildings than for the younger structures. Through a Weibull fit, little future change in this survival pattern is estimated. The estimates obtained in this preliminary study challenge many assumptions of service life, economic life and effective life time. It is found that the effective life time of building stocks is much higher than generally assumed, and possibly independent of their age. For recent buildings, the implication is whether the existing service life or economic life approaches are adequate to understand and plan for a potentially higher survival rate. Nous présentons ici une nouvelle méthodologie pour l'estimation de la répartition des âges et des fonctions de survie d'un parc de bâtiments urbains. A partir d'un échantillon aléatoire du parc non démoli et d'un inventaire complet de la partie démolie, cette méthodologie permet la création d'un estimateur Kaplan–Meier pour la fonction de survie. La méthode peut être appliquée à tout parc de bâtiments pour lequel les données sont difficiles à obtenir. Une démonstration est appliquée à un échantillon de parc urbain allemand et permet d'illustrer le processus de collecte de données, l'analyse de survie ainsi qu'une estimation de la dynamique. L'analyse de cet échantillon révèle une dynamique plus lente dans la partie résidentielle par rapport à la partie non résidentielle et qui est associée à des fonctions de survie apparemment différentes. Une autre conclusion est que le pourcentage des bâtiments non démolis est bien plus faible pour les bâtiments anciens que pour les structures plus récentes. Une régression de Weibull permet de prédire la faible évolution de ce modèle de survie à terme. Les estimations obtenues dans cette étude préliminaire remettent en cause bon nombre d'hypothèses sur les durées de vie utile, économique et effective. La durée de vie utile des parcs de bâtiments apparaît ainsi bien plus longue que l'on croît habituellement et pourrait être indépendante de l'âge. Pour les bâtiments récents, l'étude suggère que l'on est en droit de s'interroger quant à la pertinence des démarches actuelles appuyées sur la durée de vie utile ou économique pour comprendre et prévoir des mesures de relèvement du taux de survie. Mots clés: répartition des âges, parc de bâtiments, conservation, taux de démolition, planification, gestion de biens, durée de vie utile, analyse de survie, tissu urbain