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Taux de vacance commerciale (2024)

Mise à jour le 19/05/2025 Source

Tableau des taux de vacance commerciale en 2024 pour les communes bénéficiaires du programme « Action cœur de ville ».

Disponibilité des mailles

Nationale

Régionale

Départementale

Intercommunalité

Communale

France

Territoire	Valeur
National	223	Pas de liste	Régions

Taux de vacance commerciale (2024)

Ville	Taux
Abbeville	11.1
Agde	4.2
Agen	16.6
Ajaccio	11.7
Albi	12.3
Alençon	18.4
Alès	14.9
Ambérieu-en-Bugey	4.4
Angoulême	20.4
Annemasse	13.8
Annonay	22.2
Argentan	11.5
Arles	11.1
Arpajon	11.2
Arras	12.0
Aubenas	18.6
Auch	12.9
Aurillac	15.0
Autun	15.7
Auxerre	17.4
Avignon	13.9
Avon
Bagnols-sur-Cèze	22.4
Bar-le-Duc	12.4
Bastia	11.6
Bayonne	7.5
Beauvais	13.6
Belfort	18.0
Bergerac	12.3
Besançon	8.5
Blois	12.2
Boulogne-sur-Mer	21.2
Bourg-de-Péage	25.5
Bourg-en-Bresse	13.2
Bourges	18.1
Bourgoin-Jallieu	12.9
Bressuire	10.6
Briançon	9.5
Brignoles	4.3
Brive-la-Gaillarde	11.1
Bruay-la-Buissière	7.3
Brétigny-sur-Orge	4.8
Béthune	8.1
Béziers	12.1
Cahors	15.4
Calais	20.9
Cambrai	14.9
Carcassonne	16.7
Carpentras	15.3
Castelsarrasin	2.9
Castres	13.5
Cavaillon	21.2
Chalon-sur-Saône	11.7
Chambéry	8.4
Charleville-Mézières	10.3
Chartres	13.8
Chaumont	17.9
Cherbourg-en-Cotentin	12.8
Chinon	8.3
Cholet	11.8
Châlons-en-Champagne	11.7
Château-Thierry	10.5
Châteaubriant	11.8
Châteaudun	12.8
Châteauroux	13.1
Châtellerault	21.8
Cognac	15.1
Colmar	9.1
Compiègne	8.2
Corbeil-Essonnes	12.9
Cosne-Cours-sur-Loire	13.7
Coulommiers	10.8
Creil	12.0
Creusot	19.4
Dax	18.6
Denain	8.1
Dieppe	7.7
Digne-les-Bains	13.1
Dole	8.5
Douai	23.4
Draguignan	13.4
Dreux	12.6
Dunkerque	12.8
Figeac	8.8
Flers	11.7
Flèche	9.6
Foix	15.3
Fontainebleau	4.5
Fontenay-le-Comte	10.6
Forbach	24.8
Fougères	10.1
Frontignan
Fécamp	14.2
Gap	12.1
Gien	19.6
Gonesse	29.5
Grasse	18.9
Guebwiller	12.1
Guéret	20.6
Haguenau	7.9
Hazebrouck	7.5
Issoire	9.8
Issoudun	4.8
Lannion	11.6
Laon	6.7
Laval	11.5
Lens	25.8
Libourne	10.3
Limay
Limoges	15.1
Lisieux	8.9
Liévin	8.3
Longwy	19.4
Lons-le-Saunier	11.0
Lorient	7.7
Lourdes	22.1
Louviers	9.4
Lunel	5.6
Lunéville	7.5
Manosque	13.3
Mantes-la-Jolie	13.7
Marmande	17.5
Maubeuge	15.9
Meaux	15.2
Melun	15.1
Mende	18.7
Meulan-en-Yvelines	9.1
Millau	19.2
Mont-de-Marsan	17.3
Montargis	25.1
Montauban	14.8
Montbrison	10.2
Montbéliard	9.3
Montceau-les-Mines	15.1
Montereau-Fault-Yonne	16.3
Montluçon	15.3
Montélimar	19.5
Morlaix	18.2
Moulins	16.4
Mureaux	13.3
Mâcon	13.5
Narbonne	10.3
Nemours	18.2
Nevers	20.7
Niort	12.5
Nogent-le-Rotrou	12.4
Oyonnax	11.5
Pamiers	26.5
Pau	11.6
Perpignan	16.5
Persan	21.1
Pithiviers	18.8
Poissy	4.5
Poitiers	11.9
Pontivy	12.8
Privas	20.0
Puy-en-Velay	16.1
Périgueux	12.8
Quimper	10.4
Redon	9.5
Revel	12.8
Riom	12.5
Roanne	9.5
Roche-sur-Yon	8.7
Rochefort	6.8
Rodez	12.9
Romans-sur-Isère	13.9
Romorantin-Lanthenay	14.9
Rumilly	5.5
Sablé-sur-Sarthe	17.7
Saint-Avold	20.6
Saint-Brieuc	25.1
Saint-Dizier	16.6
Saint-Dié-des-Vosges	10.4
Saint-Gaudens	34.1
Saint-Lô	8.0
Saint-Malo	4.7
Saint-Michel-sur-Orge	60.0
Saint-Nazaire	15.4
Saint-Omer	17.7
Saint-Quentin	20.1
Saintes	10.4
Sarrebourg	9.4
Sarreguemines	14.1
Sartrouville	6.7
Saumur	8.9
Saverne	8.9
Sedan	18.7
Senlis	6.9
Sens	16.5
Sin-le-Noble	16.8
Soissons	9.3
Sète	6.3
Sélestat	7.9
Tarare	12.7
Tarascon	6.8
Tarbes	17.8
Thiers	7.5
Thionville	12.2
Tonneins	11.9
Toul	10.2
Troyes	13.1
Tulle	19.3
Valence	11.1
Valenciennes	12.7
Vannes	5.9
Verdun	13.0
Vernon	10.0
Vesoul	14.7
Vichy	8.5
Vienne	9.6
Vierzon	27.0
Villefranche-de-Rouergue	20.6
Villeneuve-sur-Lot	20.1
Vire Normandie	6.6
Vitry-le-François	10.4
Vitré	6.0
Voiron	9.0
Épernay	9.2
Épinal	12.8
Étampes	7.4
Évreux	17.4
Évry-Courcouronnes	20.6

Localisation

Légende :

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Formule de calcul SQL

                WITH vacance_commerciale AS (
  SELECT
    insee_com,
    COALESCE(SUM(nb_emplacements_vacants), 0) AS emplacements_vacants,
    COALESCE(SUM(nb_emplacements_commerciaux), 0) AS emplacements_commerciaux
  FROM vacance_commerciale
  GROUP BY
    insee_com
)
SELECT
  commune.nccenr,
  commune.tncc,
  CAST(CAST(emplacements_vacants AS REAL) / CAST(emplacements_commerciaux AS REAL) * 100 AS DECIMAL(4, 1)) AS taux
FROM vacance_commerciale
JOIN commune
  ON commune.insee_com = vacance_commerciale.insee_com
WHERE
  emplacements_commerciaux > 0
ORDER BY
  nccenr

Format des données

                  {
  "type": "array",
  "items": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "nccenr": {
        "title": "Ville",
        "type": "string"
      },
      "tncc": {
        "type": "integer"
      },
      "taux": {
        "title": "Taux",
        "anyOf": [
          {
            "type": "number"
          },
          {
            "type": "null"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

Ces assistants sont là pour vous aider en générant les morceaux de code à utiliser

1- Générer la définition du jeu de données

Créer le fichier acv.datasets.yml avec le contenu ci-dessous


profile: tabular-data-package-catalog
resources:
- path : "https://fichiers.donnees.incubateur.anct.gouv.fr/data-packages/acv/datapackage.json"
    name: "acv"
    resources:
        - name: "acv.csv"

Compléter le fichier acv.datasets.yml avec le contenu ci-dessous (si nécessaire)


- path : "https://fichiers.donnees.incubateur.anct.gouv.fr/data-packages/acv/datapackage.json"
    name: "acv"
    resources:
        - name: "acv.csv"

2- Générer la définition de l'indicateur

Créer le fichier acv.indicateurs.yml avec le contenu ci-dessous


profile: indicateurs-catalog
resources:
- path: https://servitu.donnees.incubateur.anct.gouv.fr/graphql
    resources:
    - - identifiant: "vacance_commerciale"

Compléter le fichier acv.indicateurs.yml avec le contenu ci-dessous (si nécessaire)

- identifiant: "vacance_commerciale"

Vous pouvez copier-coller le code généré dans le fichier .mdx des fiches correspondantes. Attention le code généré est une proposition, il peut être nécessaire de l'adapter. Pour avoir plus d'informations pour adapter et compléter cette proposition, consultez le guide utilisateur.