XXX REUNION DE ESTUDIOS REGIONALES (La política regional en la encrucijada)

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1 XXX REUNION DE ESTUDIOS REGIONALES (La política regional en la encrucijada) Título: Estudio del precio de la vivienda: análisis temporal y espacial Autores: M. Teresa Armengol Rosinés M. Jesús Gómez Adillón Universidad de Lleida E- mail: Teresa.Armengol@econap.udl.es M.Jesus.Gomez@econap.udl.es Fax: RESUMEN: El precio de la vivienda ha sido un tema ampliamente estudiado tanto en el ámbito teórico como empírico, dentro de la economía urbana. Su estudio puede abordarse desde una perspectiva temporal (evolución de precios en el tiempo) o espacial (diferencias de precios entre zonas o territorios). El trabajo que se presenta tiene como objetivo abordar ambas perspectivas de estudio del precio de la vivienda. En primer lugar, se presenta un estudio sobre la evolución del precio medio de la vivienda de nueva construcción para un conjunto de municipios de Cataluña. En segundo lugar, el trabajo aborda la segunda perspectiva (la espacial). En este caso, se analiza las diferencias de precios entre los municipios de la Región Metropolitana de Barcelona con datos de sección cruzada para el año Las características estructurales de la vivienda y, en especial, su diferente localización en el espacio urbano, pueden explicar las diferencias observadas en el precio medio de la vivienda entre municipios. Se presenta una aproximación al estudio de las posibles diferencias en el precio de mercado de la vivienda sobre la base de la relación entre las características de una determinada localización y la valoración de dichas características por parte de los compradores de vivienda. El trabajo finaliza con el comentario de los resultados empíricos obtenidos y las conclusiones. 1

2 ESTUDIO DEL PRECIO DE LA VIVIENDA: ANÁLISIS TEMPORAL I ESPACIAL 1.INTRODUCCIÓN El precio de la vivienda ha sido un tema ampliamente estudiado, tanto en el ámbito teórico como empírico, dentro de la economía urbana. Su estudio puede abordarse desde una perspectiva temporal (evolución de precios en el tiempo) o espacial (diferencias de precios entre zonas o territorios). El análisis del precio de la vivienda es uno de los indicadores mas utilizados para conocer el comportamiento del mercado de la vivienda. Los precios nos muestran la situación del mercado ya sea en un contexto temporal o espacial. En relación con el marco temporal, cabe señalar que en los últimos años se ha producido un aumento generalizado del precio de la vivienda en los municipios catalanes. Así, resulta de interés estudiar la evolución reciente de los precios de la vivienda nueva ya que ello afecta a los agentes económicos, en especial, a las familias. En este sentido, el precio de la vivienda y los factores que inciden sobre este precio han sido estudiados dentro del análisis económico y, en particular, dentro del ámbito de la economía urbana. Otra perspectiva de estudio es la espacial. En este caso, las decisiones de localización de los individuos en el espacio urbano pueden condicionar, en gran medida, los precios en un momento dado. El concepto de localización es importante a efectos de nuestro trabajo, puesto que las decisiones de localización de los individuos en el espacio urbano van a condicionar, en gran medida, los precios. El punto de partida es la consideración de la vivienda como un bien heterogéneo. En este sentido, las diferencias de precios pueden relacionarse con las distintas características o atributos que poseen las unidades de vivienda, dentro de las cuales cabe resaltar su localización espacial. El carácter espacial fijo de la vivienda significa que ésta no puede ser trasladada de una localización a otra. Dicha localización engloba diferentes 2

3 aspectos, por ejemplo, incluye la accesibilidad a otras ubicaciones importantes como el centro urbano. También, supone que la vivienda se sitúa en un entorno o vecindario determinado con unas características por lo que se refiere al entorno físico o al nivel socioeconómico de los propios residentes. Estas características de localización, además de las propias características estructurales de la vivienda, pueden condicionar las diferencias de precios observadas. El presente trabajo aborda ambas perspectivas de estudio del precio de la vivienda (temporal y espacial). Después de esta introducción, en la sección segunda se estudia la evolución del precio medio de la vivienda de nueva construcción para un conjunto de municipios de Cataluña. Seguidamente, la sección tercera presenta un estudio espacial donde se analizan las diferencias en el precio medio entre un conjunto de municipios de la Región Metropolitana de Barcelona. En este caso, se pretende contrastar la hipótesis de que las diferencias de precios entre unidades de vivienda son explicadas por las características estructurales y de localización de la vivienda. La última sección muestra las conclusiones del trabajo 2. EVOLUCIÓN DEL PRECIO DE LA VIVIENDA EN LOS MUNICIPIOS CATALANES El estudio del precio de la vivienda es un indicador importante para conocer la situación del mercado de la vivienda. El precio de la vivienda constituye además un tema de amplia repercusión social, al tratarse la vivienda de un derecho básico reconocido en la Constitución Española y que debe ser accesible a todos los ciudadanos. Las cifras que se presentan hacen referencia al precio medio (en euros/m 2 ) de las viviendas de nueva construcción y comprenden todas las promociones que se hallan en oferta en el municipio en cuestión. Los datos se han obtenido de la Generalitat de Catalunya. El cuadro 1 muestra la evolución de los precios de la vivienda de nueva construcción en el período , expresados en euros/m 2 construido y 3

4 valorados en términos corrientes. En este caso, el ámbito territorial son las cuatro capitales de provincia catalanas. En el año 2003 el precio medio más elevado corresponde al municipio de Barcelona con euros/m 2. Girona es la segunda capital más cara con euros/m 2. Finalmente, en Lleida y Tarragona los precios son de y euros/m 2 respectivamente. En términos corrientes el aumento más importante en el año 2003 se registra en la ciudad de Girona con un 23,6% respecto de En el período , Barcelona registra un aumento en términos corrientes del 142%, en Lleida el incremento es del 132% y en Girona y Tarragona es de 123% y 108% respectivamente. Cuadro 1. Precio medio de la vivienda de nueva construcción (valor en euros/ m 2 construido) Precios corrientes Municipio de Barcelona Municipio de Girona Municipio de Lleida Municipio de Tarragona Fuente: Web del Departament de Política Territorial i Obres Públiques. Generalitat de Catalunya El gráfico 1 muestra la evolución del precio medio en los cuatro municipios en el periodo Dicha evolución se caracteriza por un aumento generalizado de los precios. Se observa, también, la distancia que separa a Barcelona de los otros tres municipios. Cabe señalar que en el año 2003, Barcelona es la ciudad más cara de Cataluña y también de España. La falta de suelo en la ciudad de Barcelona explica en gran parte este hecho. 4

5 Gráfico 1. Evolución del precio medio de la vivienda de nueva construcción en precios corrientes ( ) Municipi de Barcelona Municipi de Girona Municipi de Lleida Municipi de Tarragona En el cuadro 2 se ofrecen los datos del precio medio, en términos corrientes, de la vivienda de nueva construcción para un conjunto de municipios de la provincia de Barcelona (los mismos municipios para los cuales se realiza después el estudio empírico sobre diferencias de precios). También en este caso, los datos provienen de la Generalitat de Catalunya. El año 2000 es el primero en que se dispone de datos para todos los municipios. Cuadro 2. Precio medio de la vivienda de nueva construcción (valor en euros/ m 2 construido). Municipios de la provincia de Barcelona Precios corrientes Badalona Berga Castelldefels Cerdanyola del Vallès Cornellà de Llobregat Gavà Granollers Hospitalet de Llobregat, l' Igualada Manresa Martorell Masnou, el Mataró Mollet del Vallès Montcada i Reixac

6 Prat de Llobregat, el Ripollet Rubí Sabadell Sant Boi de Llobregat Sant Cugat del Vallès Sant Feliu de Llobregat Sant Joan Despí Sant Just Desvern Santa Coloma de Gramenet Sitges Terrassa Vic Viladecans Vilafranca del Penedès Vilanova i la Geltrú Fuente: Web del Departament de Política Territorial i Obres Públiques. Generalitat de Catalunya En relación con los municipios de la provincia de Barcelona, los aumentos de precios más elevados (en términos nominales) entre los años 2000 y 2003 corresponden a Vilanova i la Geltrú (79,3%), Sitges (78,1%), Vilafranca del Penedes (77,5%) y Sabadell (77,2%). Los aumentos más moderados se dan en Montcada i Reixac (16,3%), Santa Coloma de Gramanet (25,5%) y Berga (29,4%). En el resto de municipios los aumentos en términos corrientes son superiores al 30%, lo que es indicativo del fuerte aumento de precios producido en los últimos años. En el año 2003, el precio más elevado (después de la ciudad de Barcelona) corresponde a Sitges (3.337 euros/m 2 ), seguido de ciudades del área metropolitana como Sant Cugat del Vallès (3.054 euros/m 2 ), Sant Just Desvern (2.949 euros/m 2 ) y l Hospitalet de Llobregat (2.858 euros/m 2 ). La imposibilidad de acceder a una vivienda en la ciudad de Barcelona debido a los elevados precios alcanzados (recordemos que es la ciudad más cara de Cataluña y de España) parece haber desplazado la demanda hacia los municipios limítrofes, lo que explicaría los elevados precios alcanzados en las poblaciones citadas y, en general, en muchos municipios de la Región Metropolitana de Barcelona. Por su parte, Barcelona pierde población, que se desplaza hacia las ciudades 6

7 del entorno metropolitano, especialmente las familias de rentas medias que buscan una vivienda más amplia y más adecuada a su poder adquisitivo. En relación con el último año (2003), los aumentos más elevados se producen en Vic (42,3%), el Masnou (39,5%), Igualada (39,2%) y Vilanova i la Geltrú (38,8%) y Vilafranca del Penedes (34%). Los aumentos más moderados, dentro de los municipios considerados, se producen en Santa Coloma de Gramanet (1,9%), Martorell (6,0%), Montcada i Reixac (7,1%) y Gavà (10,4%). En el resto de municipios los aumentos son superiores al 10%. El Cuadro 3 ofrece la información relativa al precio medio de la vivienda de nueva construcción (euros/m 2 ) para las cuatro capitales de provincia así como para los municipios considerados. Los valores en euros corrientes han sido deflactados por la media del índice general nacional de precios al consumo. En el gráfico 2 se muestra la evolución de los precios (en euros constantes). Para el período 1996 a 2001 el aumento en términos reales más importante se da en Barcelona (53%), seguido de Tarragona (46,2%). Lleida y Girona registran un aumento del 37%. En el año 2003, y en relación con el 2002, los aumentos fueron del 15% en Barcelona, 19% en Girona, 13% en Lleida y 10% en Tarragona. Cuadro 3. Precio medio de la vivienda de nueva construcción (valor en euros/ m 2 construido). Municipios de la provincia de Barcelona y capitales catalanas. Precios constantes Badalona Berga Castelldefels Cerdanyola del Vallès Cornellà de Llobregat Gavà Granollers Hospitalet de Llobregat, l' Igualada Manresa Martorell Masnou, el Mataró Mollet del Vallès Montcada i Reixac

8 Prat de Llobregat, el Ripollet Rubí Sabadell Sant Boi de Llobregat Sant Cugat del Vallès Sant Feliu de Llobregat Sant Joan Despí Sant Just Desvern Santa Coloma de Gramenet Sitges Terrassa Vic Viladecans Vilafranca del Penedès Vilanova i la Geltrú Barcelona Girona Lleida Tarragona Nota: Los valores, en euros constantes, están calculados utilizando como deflactor la media del índice general nacional de precios al consumo (año base 1992). Fuente: Web del Departament de Política Territorial i Obres Públiques. Generalitat de Catalunya y elaboración propia. Gráfico 2. Evolución del precio medio de la vivienda de nueva construcción en precios constantes ( ) Municipi de Barcelona Municipi de Girona Municipi de Lleida Municipi de Tarragona 8

9 En términos generales se puede decir que la situación del mercado de la vivienda en la actualidad en Cataluña, al igual que en España, está marcada por los elevados precios de la vivienda. La recuperación económica que se produce en la segunda mitad de los años noventa ha incidido de forma positiva sobre las rentas familiares y ello se ha traducido en un aumento de la demanda de vivienda. También el aumento se explica por la bajada de los tipos de interés en el mercado hipotecario, lo que ha mejorado las condiciones de financiación de la vivienda. A esta demanda de vivienda como bien de consumo hay que añadir la demanda como bien de inversión. El mercado inmobiliario, y el de la vivienda en particular, ha sido en los últimos años una inversión atractiva frente a otras alternativas de inversión más inestables o con rendimientos más reducidos. El aumento de la oferta de viviendas de protección oficial y la potenciación de la vivienda de alquiler son ahora mas necesarias dados los elevados precios de la vivienda en propiedad. 3. ANÁLISIS ESPACIAL:INCIDENCIA DE VARIABLES DE LOCALIZACIÓN SOBRE EL PRECIO DE LA VIVIENDA 3.1. Objetivo y consideraciones iniciales La aportación empírica que se desarrolla en este apartado consiste en valorar la importancia que tienen los aspectos de localización al explicar las diferencias en el precio medio de la vivienda en un conjunto de municipios de la Región Metropolitana de Barcelona (R.M.B.). Se trata de un estudio sobre el precio de la vivienda desde un punto de vista espacial (diferencias de precios entre municipios). En el estudio empírico que se propone se especifica un modelo de regresión con datos de sección cruzada para el año En dicho modelo, el valor medio de mercado de la vivienda en el municipio es explicado por un conjunto de características que pueden ser valoradas por los compradores y, con una oferta de vivienda fija a corto plazo, pueden incidir sobre su precio de mercado. El soporte teórico de la aplicación empírica que se presenta se halla en la teoría de la localización residencial urbana. También en los modelos de 9

10 Tiebout-Oates, que tratan de explicar la incidencia de variables fiscales y de localización sobre el valor de mercado de la vivienda. Como se ha señalado anteriormente, la localización o ubicación de las unidades de vivienda constituye una de las características que debe tenerse en cuenta dado el carácter heterogéneo de la vivienda. Así, las unidades de vivienda no pueden ser trasladadas de una localización a otra. Dicha localización engloba diferentes aspectos. Por un lado, incluye la accesibilidad a otras ubicaciones importantes, como el centro urbano (Centro Comercial y de Negocios) 1. Por otro lado, la localización supone que la vivienda se sitúa en un entorno o vecindario determinado. La calidad ambiental y, en general, las externalidades físicas y urbanísticas pueden también afectar al precio de la vivienda 2. Igualmente, la localización de las unidades de vivienda en un entorno dado provee unas externalidades de tipo social a las familias que viven en dicho entorno. Por ejemplo, las familias de ingresos elevados tienden a vivir cerca de otras de similar nivel de ingreso 3 Finalmente, la localización espacial escogida con el consumo de vivienda supone la elección de un gobierno local en cuya jurisdicción se halla ubicada la vivienda. De este modo, las diferencias interjurisdiccionales en cuanto a la calidad o al nivel de servicios públicos provistos pueden traducirse también en discordancias en el valor de mercado de la vivienda entre jurisdicciones. Así, ante una situación sin cambios en el resto de variables, deberíamos esperar que los municipios que proveen un mayor nivel o calidad de servicios públicos tuviesen, a su vez, valores más elevados. Existe un gran número de estudios 1 El modelo neoclásico de localización urbana propuesto por Alonso (1964), Mills(1967) y Muth (1969) constata que al aproximarnos al centro urbano los consumidores se enfrentan a mayores precios de los servicios de vivienda, que se ven compensados por unos menores costes de desplazamiento. Otros modelos, como el de Turnbull (1990), proponen estructuras multicéntricas, es decir, modelos urbanos donde existen múltiples centros (comerciales, laborales y de negocios) y en los que se observan valores extremos de los precios para cada uno de los centros con un máximo absoluto en el centro metropolitano. 2 El estudio de Crecine et al. (1967) fue el primero en cuantificar el efecto de las externalidades sobre el precio de la vivienda. 3 Pueden citarse los estudios de Goodwin (1977) y Krumm(1980). Para una discusión sobre la evidencia empírica de las características físicas y socioeconómicas del entorno o vecindario sobre el precio de la vivienda puede consultarse Mills y Hamilton (1994). 10

11 (la mayoría de ellos para el caso americano) que han examinado los efectos de las variables fiscales del sector público local (impuestos sobre la propiedad y gasto público local) y otras variables de localización sobre la demanda de vivienda y, en el supuesto de una oferta inelástica a corto plazo, sobre su valor de mercado, siguiendo la línea del denominado modelo de Tiebout-Oates. Sobre la base de los modelos empíricos de Tiebout-Oates, en el estudio que se propone el precio medio de la vivienda en el municipio [P(z)] es explicado por un conjunto de variables o características de la vivienda (z n ): P(z) = β 1 z 1 + β 2 z β n z n + u i Las variables explicativas (z n ) permiten recoger la influencia de factores de localización sobre la elección de residencia. Se supone, además, que todas las características o variables son de igual importancia para todos los compradores. Otro de los supuestos es la consideración de la oferta de vivienda como fija 4. En relación con el ámbito territorial, se ha seleccionado un total de veintisiete municipios de la Región Metropolitana de Barcelona (RMB) para los que se disponía de la información completa necesaria 5. Debe señalarse que el contexto de las áreas metropolitanas es el adecuado para este tipo de estudios, dado el elevado número de municipios que las forman, con distintas características en cuanto a variables de localización. Es en las áreas metropolitanas donde los cambios de residencia suelen ser mas frecuentes, por la elevada interrelación entre los municipios y, sobre todo, por los menores costes de movilidad. En este sentido, los municipios de la R.M.B. son un marco idóneo para este tipo de estudio, al constituir un único mercado de trabajo y de vivienda. Además, los ciudadanos se encuentran, en un 4 El interés se centra en los factores que inciden en la demanda o en la valoración que realizan los compradores de vivienda de los aspectos de localización. Ello aclara, pues, que los factores de oferta sean ignorados. 5 En los modelos especificados, las unidades de observación son los municipios y las variables o características hacen referencia al municipio. Se trata, pues, de un modelo con datos agregados. El municipio de Barcelona se excluye del análisis al tratarse del centro urbano de referencia. 11

12 momento determinado, ante la decisión de tener que escoger dónde residir, pudiendo elegir entre un amplio número de municipios, en un territorio en el que la ciudad de Barcelona actúa como auténtico centro aglutinador. La Región Metropolitana de Barcelona incluye un conjunto de municipios que se extienden en un radio de unos 30 kilómetros desde la ciudad de Barcelona. Esta área presenta una buena accesibilidad entre los diversos municipios, así como de éstos con Barcelona, debido a las facilidades de transporte, tanto público como privado. Este hecho favorece las relaciones mutuas entre municipios y los desplazamientos de la población. Así, es significativo el grado de desplazamientos o commuting en este territorio. Además de la accesibilidad entre los municipios metropolitanos y la ciudad de Barcelona, cabe decir que ésta última concentra, en el plano económico, un gran número de actividades terciarias, mientras que las actividades industriales se reparten en todo el territorio metropolitano. La concentración de actividades terciarias, junto con el elevado grado de accesibilidad de Barcelona, justifica la consideración de dicha ciudad como el centro urbano de este territorio metropolitano. El conjunto de la Región Metropolitana de Barcelona es, pues, el ámbito de influencia directa de Barcelona. Los municipios que la forman mantienen estrechos vínculos económicos, sociales y culturales con Barcelona. Este ámbito constituye, además, un único mercado de trabajo en el que se producen la mayoría de los desplazamientos residencia-trabajo (la denominada movilidad obligada de la población). Aunque también se registran fuertes desplazamientos por compras de bienes y servicios o por actividades de ocio (movilidad no obligada). Por ello, la Región Metropolitana de Barcelona constituye claramente una área de commuting Variables y modelos empíricos La variable dependiente a incluir en la ecuación de regresión es la media del precio de mercado de la vivienda de nueva construcción en oferta en el 12

13 municipio durante el año 2000, expresada en pesetas por metro cuadrado construido (PRECIO) 6. Como variables independientes o explicativas se incluyen, en primer lugar, aquellas que definen características estructurales. En este caso, se ha considerado la variable superficie, expresada como la media de superficie útil de la vivienda en metros cuadrados (SUP) 7. En segundo lugar, se ha considerado variables que definen rasgos de localización de las viviendas, en concreto, la accesibilidad del municipio en cuestión a un centro urbano, la renta familiar disponible por habitante del municipio y el nivel de prestación de determinados servicios públicos. Con la variable accesibilidad se pretende contrastar uno de los resultados de los modelos espaciales sobre demanda de vivienda, en concreto, el que pone de manifiesto el aumento del valor de la vivienda al aproximarnos a un centro urbano (el precio del suelo y de la vivienda es mayor en las localizaciones cuya accesibilidad al centro urbano es mayor). En los modelos propuestos en este trabajo, la accesibilidad se calcula en términos del tiempo de viaje en vehículo privado a la ciudad de Barcelona, que constituye el centro urbano de referencia. Para contrastar la influencia de esta variable, se han escogido dos indicadores. Por un lado, la accesibilidad simple (ACCECBD) y, por otro lado, la accesibilidad nodal (ACCENOD) 8. 6 Los datos han sido facilitados, directamente, el Departament de Política Territorial i Obres Públiques (DPTOP) de la Generalitat de Catalunya. 7 También, en este caso, los datos han sido facilitados por el DPTOP de la Generalitat de Catalunya. 8 La variable accesibilidad simple (ACCECBD) se refiere a la accesibilidad a la plaza de Cataluña de Barcelona, que constituye un centro emblemático de la ciudad. La denominada accesibilidad nodal (ACCENOD) es la accesibilidad a un conjunto de centros de la ciudad que constituyen, a su vez, centros comerciales y de negocios o centros en relación con el transporte público y privado. Los datos relativos a los dos indicadores se han obtenido del estudio titulado Estudi sobre les transformacions topològiques produïdes en la xarxa de transports i els canvis en les pautes de localització d activitats ( ), elaborado por el gabinete de estudios urbanísticos del Ayuntamiento de Barcelona. 13

14 Otra de las variables que se utiliza para contrastar el efecto de las características de localización sobre el valor de la vivienda es la renta familiar disponible por habitante del municipio (RENTA) 9. Dicha variable pretende reflejar el hecho de que la composición socioeconómica de un municipio incide sobre la decisión de los compradores de vivienda en el momento de instalarse en un municipio u otro. La relación que cabe esperar con el precio de mercado de la vivienda es positiva. En primer lugar, porque un municipio con un alto nivel de renta atrae individuos, empresas y servicios con un elevado valor añadido. En segundo lugar, los municipios con niveles de renta mas elevados suelen asociarse a una mayor calidad del entorno, lo que, de nuevo, afecta positivamente al precio de la vivienda. Existen otras variables relacionadas con la localización de la vivienda y que, al igual que en los casos anteriores, podrían afectar a la demanda y al valor de mercado de ésta. Se trata del nivel de prestación de determinados bienes preferentes asociado a una localización. En concreto, se ha considerado dos tipos de bienes, que son la educación y la sanidad. En primer lugar, en relación con la educación (EDUC), se incluye como variable el indicador número de centros de enseñanza no universitaria (públicos y privados)/ población menor de 20 años en el municipio 10. Se ha considerado la variable como cualitativa. Esta toma el valor 1 si la prestación del servicio es elevada (superior a la media) y el valor 0 si es baja (inferior a la media). En segundo lugar, para la evaluación del nivel de servicios sanitarios se ha considerado la variable existencia de hospital en el municipio (HOSP) Los datos se han obtenido del estudio de Arcarons et al. (1994): Estimació de la renda familiar disponible a les comarques i municipis de Catalunya Departament d Economia i Finances. Generalitat de Catalunya. 10 Se considera que la enseñanza no universitaria (infantil, primaria y secundaria) supone un porcentaje elevado del total de la prestación de este servicio. Además, se relaciona con el volumen de población afectada por el servicio. Los datos se han obtenido del Anuario Social de España (2000), elaborado por la Fundación La Caixa. 11 Para esta variable los datos se han obtenido del Institut d Estadística de Catalunya (IDESCAT) 14

15 También se ha tratado como una variable cualitativa, que toma el valor 1 si el municipio tiene hospital y 0 en caso contrario. La última variable explicativa que se incluye en los modelos de regresión es el gasto del municipio en bienes públicos de carácter social. Se trata del gasto no financiero por habitante en el grupo cuarto de la estructura funcional del presupuesto de gastos del municipio (GASTOG4). Este grupo incluye servicios dirigidos a la propiedad, como los de urbanismo, abastecimiento de agua, limpieza de calles y recogida de residuos, así como servicios complementarios de los propios de otras administraciones públicas, dirigidos a las personas y relativos a la sanidad, la educación y la cultura. Se trata de un conjunto de diversos servicios municipales, en concreto, servicios urbanísticos, comunitarios y sociales, que pueden valorar los compradores de vivienda. Ante estas características, cabría esperar una relación positiva con el valor medio de mercado de la vivienda en el municipio, en concordancia con los resultados obtenidos en los modelos de Tiebout-Oates. Para la valoración de dichos servicios se ha utilizado el gasto por habitante obtenido de la liquidación de presupuestos de los municipios 12. Una vez seleccionadas las variables, se ha decidido utilizar un método de regresión múltiple que gira entorno al ajuste de una forma funcional lineal. Los modelos empíricos a estimar son los siguientes: PRECIO = β 1 SUP + β 2 RENTA +β 3 ACCECBD+ β 4 EDUC + β 5 HOSP + u i [1] PRECIO =β 1 SUP + β 2 RENTA +β 3 ACCENOD+ β 4 EDUC + β 5 HOSP + u i [2] PRECIO =β 1 SUP + β 2 RENTA +β 3 ACCECBD+ β 4 GASTOS G4 + u i [3] PRECIO =β 1 SUP + β 2 RENTA +β 3 ACCENOD+ β 4 GASTOS G4 + u i [4] 12 En este caso, los datos se han obtenido de las liquidaciones de presupuestos de los municipios y han sido facilitados directamente por la Diputación de Barcelona. 15

16 Las ecuaciones [1] y [2] incluyen todas las variables explicativas con la excepción de la variable gasto público. En estas dos ecuaciones se considera el nivel de bienes preferentes. En las ecuaciones [3] y [4] se propone la variable gasto público como explicativa. Además, para cada grupo de modelos se proponen dos especificaciones: una que incluye la accesibilidad simple (ecuaciones 1 y 3) y otra que incluye la accesibilidad nodal (ecuaciones 2 y 4) Resultados obtenidos Se expone, a continuación, los resultados de los diferentes modelos estimados. Debido a la existencia de heterocedasticidad, se ha estimado los modelos por el método de mínimos cuadrados ponderados utilizando el programa informático SPSS. Un problema que puede existir, a la hora de comparar los coeficientes de regresión de las distintas variables, es que las variables independientes están expresadas en distintas unidades de medida y, por tanto, los coeficientes indicarían la aportación al precio que hacen distintas unidades adicionales no comparables. Una posible solución a este problema es tipificar previamente los datos o hallar los coeficientes de regresión estandarizados (beta). Estos coeficientes explicaran el cambio porcentual en la variable dependiente (precio) ante un cambio porcentual en una variable independiente determinada, cuando el resto de variables se mantienen constantes. En los cuadros 4 y 5 se presentan los resultados de las estimaciones efectuadas con los cuatro modelos, los coeficientes estandarizados, el estadístico t y el coeficiente de determinación corregidos que evalúan el ajuste realizado. Analizaremos a continuación los resultados para cada una de las ecuaciones. 16

17 Cuadro 4. Resultados de las regresiones. Modelos 1 y 2. ECUACIÓN [1] Coef. estad. b Estadístico t ECUACIÓN [2] Coef. estad. b Estadístico t RENTA 0,575 4,127 RENTA 0,562 4,146 ACCECBD -0,530-4,025 ACCENOD -0,548-4,290 EDUC 0,364 2,576 EDUC +0,365 2,658 SUP -0,217-1,327 SUP -0,112-0,684 HOSP -0,127-0,885 HOSP -0,091-0,642 2 R : 0,566 2 R : 0,589 F: 12,305 F: 13,427 Cuadro 5. Resultados de las regresiones. Modelos 3 y 4. ECUACIÓN [3] Coef. estad. b Estadístico t ECUACIÓN [4] Coef. estad. b Estadístico t RENTA 0,625 3,924 RENTA 0,428 3,039 ACCECBD -0,595-4,425 ACCENOD -0,604-4,289 SUP -0,338-2,128 SUP -0,244-1,487 GASTOS G4-0,010-0,057 GASTOS G4 0,066 0,373 2 R : 0,533 2 R : 0,585 F: 10,88 F: 13,256 En el cuadro 4 se observa que, en la primera ecuación, los parámetros asociados a las variables explicativas del valor de la vivienda RENTA, ACCECBD y EDUC son significativos, no siendo significativos los parámetros de las variables SUP y HOSP. En la segunda ecuación, son explicativas las variables RENTA, ACCENOD y EDUC y no lo son las variables SUP y la variable HOSP. Se ha calculado los coeficientes beta (estandarizados) y se puede observar que todas las variables significativas cumplen el criterio señalado por el estadístico de contraste (t valor absoluto >2) y un p-valor < 0,05. El coeficiente de determinación que se utiliza es el coeficiente 2 R. En las cuatro ecuaciones sobrepasa el valor 0,5 aunque no llega a 0,7, con lo que el modelo efectúa un buen ajuste. 17

18 En relación con el contraste de regresión global valores F > 4 indican que el modelo es significativo en conjunto, en nuestro caso en las cuatro ecuaciones los modelos sobrepasan el valor 4. En el cuadro 5, se observa los resultados para las ecuaciones tercera y cuarta. Estos evidencian que la variable GASTOSG4 no es significativa, en cambio son significativas las variables SUP, RENTA y ACCECBD en la tercera ecuación y las variables RENTA y ACCENOD en la cuarta ecuación. En cuanto al signo, todas las variables tienen un signo teóricamente correcto, a excepción de la variable SUP, ya que cabría esperar según el análisis teórico que fuese significativa y que tuviese una relación positiva con el precio, en cambio en las ecuaciones 1, 2 y 4 no es significativa y en la ecuación 3 es significativa pero con signo negativo. Hemos intentado aplicar logaritmos a la variable pero tampoco se han conseguido buenos resultados. En las cuatro ecuaciones para la variable accesibilidad se ha obtenido un signo negativo, tanto para ACCECBD como ACCENOD, este signo negativo muestra que la media del valor de mercado de la vivienda disminuye a medida que se consideran municipios más alejados en tiempo de viaje a Barcelona. Finalmente, para la variable RENTA se han obtenido en las cuatro ecuaciones signo positivo, es decir, la media del valor de la vivienda es mayor en los municipios que disponen de una renta más elevada. Es la variable que tiene una mayor importancia relativa en todas las ecuaciones. 4. CONCLUSIONES En este trabajo se ha analizado la evolución del precio de la vivienda en diversos municipios catalanes, entre los años En general, se ha constatado un aumento generalizado del precio de la vivienda en este período. El segundo objetivo del trabajo ha sido realizar un estudio empírico para contrastar la influencia de diversas variables de localización sobre el precio medio de mercado de la vivienda (estudio desde el punto de vista espacial). En este caso, los resultados empíricos obtenidos muestran una respuesta 18

19 significativa por parte de los compradores a las diferencias en cuanto a las características de localización de la vivienda. Por un lado, los resultados confirman que los municipios con mayor accesibilidad al centro urbano (en este caso, la ciudad de Barcelona), es decir, los que se encuentran a menor tiempo de viaje, tienen precios más elevados. Con ello se confirma, siguiendo el análisis teórico sobre los modelos de localización urbana, que los ciudadanos están dispuestos a aceptar un precio de la vivienda mayor a cambio de unos menores costes de desplazamiento. En un sentido más amplio, este resultado demuestra, también, que la presión al alza de los precios en la ciudad de Barcelona, puede haberse trasladado a los municipios de su entorno más inmediato. Por otro lado, y en referencia a la variable renta, su asociación positiva con el precio de la vivienda puede interpretarse como demostrativa de un cierto proceso selectivo, según el que ciertos municipios son más caros porque en ellos buscan la localización de su residencia personas con ingresos económicos elevados. Ello puede suponer una barrera de entrada a individuos de nivel económico más inferior. Este hecho, que se observa sobre todo en las grandes ciudades con la formación de barrios o distritos socialmente homogéneos, se ha constatado también en el ámbito de las diferencias entre municipios. Además, cabe mencionar que, los municipios con una renta más elevada suelen asociarse, generalmente, a entornos mejores, por ejemplo, con menos contaminación ambiental. Esto último ayuda, de nuevo, a explicar su efecto positivo sobre el precio de la vivienda. Otra de las variables estudiadas ha sido el nivel de prestación de determinados bienes preferentes y, en concreto, la educación y la sanidad. Se constata que el nivel de servicios educativos constituye una variable explicativa del precio de la vivienda, al tratarse de un servicio muy valorado por la mayor parte de las familias demandantes de vivienda. Por el contrario, la variable que evalúa el nivel de servicios sanitarios no ha resultado ser explicativa. Finalmente, el gasto del municipio en servicios comunitarios y sociales, tampoco explica las diferencias de precios. Este resultado puede explicarse por 19

20 el hecho de que los municipios españoles tienen solamente competencias residuales en servicios personales como la educación o la sanidad que, sin lugar a dudas, afectan al bienestar de los ciudadanos y que, con toda seguridad, son valorados por los compradores de vivienda. No obstante, cabe destacar el hecho que al medir el servicio educación, no en términos de gasto municipal sino de nivel de prestación del servicio, la variable resulta ser significativa. 5. BIBLIOGRAFÍA - ALONSO, W.A. (1964): Location and Land Use. Towards a General Theory of Land Rent. Cambridge, Mass: Harvard University Press. - ARMENGOL, M. T. y SOLÉ VILANOVA, J. (1999): La capitalización del impuesto local sobre la propiedad en el precio de la vivienda: una aplicación del modelo de Tiebout-Oates a los municipios del Área Metropolitana de Barcelona, Hacienda Pública Española, nº149, pp CRECINE, J. et al (1967): Urban property markets: some empirical results and their implications for municipal zonning. Journal of Law and Economics, nº 10, pp FALLIS, G. (1985): Housing Economics. Butterworths. Toronto. - GOODWIN, S.A.(1977): Measuring the value of housing quality: a note, Journal of Regional Science, pp KRUMM, R. J.(1980): Neighborhood amenities: an economic analysis. Journal of Urban Economics, pp MILLS, E.S. (1967): An aggregative model of resource allocation in a metropolitan area. American Economic Review, Mayo, pp MILLS, E.S. y HAMILTON, B. (1994): Urban Economics. HarperCollins College Publishers. Nueva York. - MUTH, R.F.(1969): Cities and Housing. University of Chicago Press. Chicago. - OATES, W.E. (1969): The effects of property taxes and local public spending on property values: an empirical study of tax capitalization and the Tiebout hypothesis, Journal of Political Economy, nº 77, pp OATES, W.E. (1973): The effects of property taxes and local public spending on property values: a reply and yet further results. Journal of Political Economy, nº 81, pp SMITH, L.B.et al. (1988): Recent developments in economic models of housing markets. Journal of Economic Literature, vol. 26, pp TIEBOUT, C.M. (1956): A pure theory of local expenditure. Journal of Political Economy, vol. 64, pp (versión castellana: Una teoría pura del gasto público local, en Hacienda Pública Española, nº 50, 1978, pp ) - TURNBULL, G.K. (1990): The pure theory of household location: an axiomatic approach, Journal of Regional Science, vol. 30 (4), pp