PRECIO DE LOS SUELOS EN LA PROVINCIA DE TALCA: UN ENFOQUE HEDÓNICO

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1 UNIVERSIDAD DE TALCA FACULTAD DE CIENCIAS AGRARIAS ESCUELA DE AGRONOMÍA PRECIO DE LOS SUELOS EN LA PROVINCIA DE TALCA: UN ENFOQUE HEDÓNICO MEMORIA DE TITULO VARINIA IRMA LABARRA PALMA TALCA-CHILE 2009

2 UNIVERSIDAD DE TALCA FACULTAD DE CIENCIAS AGRARIAS ESCUELA DE AGRONOMÍA PRECIO DE LOS SUELOS EN LA PROVINCIA DE TALCA: UN ENFOQUE HEDÓNICO Por Varinia Irma Labarra Palma Presentada a la Universidad de Talca como parte de los requisitos para optar al título de INGENIERO AGRÓNOMO TALCA-CHILE 2009

3 APROBACIÓN: Profesor Guía: Ing. Agr, M. Ec., Ph.D. Javier Luis Troncoso Correa. Profesor Titular. Escuela de Agronomía. Universidad de Talca. Profesor Informante: Ing. Agr. Paula Manríquez Novoa. Profesor Asistente. Escuela de Agronomía. Universidad de Talca. Defensa de Memoria 3 de abril de 2009

4 ÍNDICE Páginas RESUMEN ABSTRACT 1. INTRODUCCIÓN REVISIÓN BIBLIOGRAFICA El mercado de la tierra Precio de la tierra Clasificación de suelos Precios hedónicos Experiencia en el mercado de tierras y aguas Estudios en Chile MATERIALES Y METODOS Obtención de Datos Modelo a Utilizar RESULTADOS Y DISCUSION Presentación de los Datos Estimación de la Función de Precios Hedónicos Índices de Impacto CONCLUSIONES BIBLIOGRAFÍA ANEXOS... 28

5 ÍNDICE DE CUADROS Cuadro Página Cuadro 4.1: Compraventas de predios agrícolas en la Provincia de Talca, período Cuadro 4.2: Número y porcentaje del total de compraventas con respecto a rangos de superficie más demandada 18 Cuadro 4.3: Venta de derechos de agua asociados a las compraventas de predios, período Cuadro 4.4: Número y porcentaje del total de compraventas, respecto de distancia a camino pavimentado 19 Cuadro 4.5: Número y porcentaje del total de hectáreas transadas respecto al tipo de suelo 20 Cuadro 4.6: Coeficiente de la regresión P=f (comuna, distancia a camino pavimentado, derechos de agua, superficie) 21 Cuadro 4.7: Atributos promedio del predio de referencia 22 Cuadro 4.8: Impacto porcentual y Precio marginal, en base a las variables 22 INDICE DE ANEXOS Anexo Página Anexo 1: Estadísticas de la regresión 28 Anexo 2: Análisis de varianza de la regresión 29 Anexo 3: Parámetros arrojados por el test estadístico t-student 30 Anexo 4: Base de datos 31

6 RESUMEN El objetivo general de este estudio es estimar una función de precios hedónicos para el precio de una hectárea de tierra en la Provincia de Talca. Como objetivos específicos se pretende determinar: el impacto porcentual de: la comuna (Talca, Maule, San Rafael, Pelarco, Río Claro, San Clemente y Pencahue), derechos de agua (l/s), distancia a camino pavimentado (km) y superficie (ha). Los datos fueron obtenidos, primeramente del Conservador de Bienes Raíces de Talca, (año 2003 al 2006), Archivo Judicial de Talca y luego del Centro de Geomática de la Universidad de Talca, obteniéndose 92 observaciones confiables. Se estimó una función log lineal mediante regresión de mínimos cuadrados ordinarios, donde el precio en la provincia de Talca se explica por las siguientes variables: superficie, derechos de agua, comuna y distancia a camino pavimentado. Esta función explica en un 39 por ciento la variación en los precios de la tierra en la Provincia de Talca y la mayoría de los coeficientes son estadísticamente significativos con al menos un 95 por ciento de confianza. Las conclusiones de este estudio fueron: Existe una función hedónica entre precio y las siguientes variables: superficie, derechos de agua, distancia a camino pavimentado y comuna, la que permitió estimar el precio marginal de las variables anteriormente descritas. Entre las variables que influyen fuertemente en el precio de la tierra en la Provincia de Talca están: - Las comunas, principalmente Pelarco, Río Claro, San Rafael, Maule, San Clemente y Pencahue. Todas éstas obtuvieron precios marginales negativos

7 - Distancia a camino pavimentado, con una influencia negativa sobre el precio. Las variables menos influyentes son: - Los derechos de agua, con impacto positivo - La superficie, con impacto negativo.

8 ABSTRACT This study is aimed at estimating a hedonic price function for land in the province of Talca. More specifically, the objective of this research is to estimate the percentage impact on the price of land of the following variables and attributes: location or county (Talca, Maule, San Rafael, Pelarco, Río Claro, San Clemente and Pencahue), water rights (in litres/second), distance to a paved road (in kilometres), and total area (hectares). The data was obtained from the Conservador de Bienes Raíces (Properties Registry), the Archivo Judicial (Judiciary Archive) and the Geomatics Centre of the University of Talca. A total of 92 observations were obtained, corresponding to the years 2003 through A loglinear function was estimated via Ordinary Least Squares, with the price of land (in logs) as dependent variable, and area, water rights, county and distance to paved road, as independent variables. The function obtained explained 39 percent of the total variance observed and most of the coefficients were significant at a 95 percent confidence or more. The conclusions of the study follow: There is a hedonic function between the land of price and the above mentioned variables. The variables with the greatest influence on the price of land are: the counties mentioned above and distance to paved road. All counties exhibit a negative marginal price with respect to the county of Talca, meaning that the latter is preferred to the former. The same applies to distance to paved road, i.e. greater the distances are penalised with greater negative impacts. The least influential variables were water rights and area. Water rights have a positive impact, meaning that a land with more rights is preferred to a land with less, which is intuitively logical. And area has a negative impact, meaning that larger farms sell land at a lower unit price than smaller ones

9 AGRADECIMIENTOS Gracias padres por el amor, la paciencia, la educación y la confianza que han depositado en mí. Gracias por ser gestores de las inquietudes que han surgido a lo largo de mi vida, sin ellas nada de mis logros sería posible. Padre, tu amor silencioso, pero verdadero. Tus enseñanzas, tu sensibilidad, tus relatos e historias de libros siempre han sido una ventana de aire puro. Madre, compañera en muchas aventuras y aprendizajes de la vida. Tu amistad es algo que eternamente estaremos cultivando. Tu sinceridad y tu valentía frente a la adversidad. Arnaldo, gracias por tu ejemplo de optimismo y perseverancia. Astrid, por tu cobijo y ayuda. Natalia, tu amistad y admiración. Tía Gilda, Tío Alejandro, Tía Amada, Tío Luis y Tía Eli, Tíos Larraín y Tíos Denegri, gracias por el cariño, las palabras de aliento y fortaleza. Jimena, gracias amiga. Rayén, Paz, Paulina, Cristóbal, Felipe, Alejandra, todos han sido un apoyo infinito. Dino, por tu compañía en tantas horas de estudio. Felipe, gracias por estar a mi lado y por lo partner! Profesor Javier, gracias por la paciencia, por el apoyo desinteresado, por esas horas de trabajo juntos, por esa pasión en común: la música y por la amistad que ha nacido entre nosotros. A aquellas personas que se han cruzado por mi camino y me han dejado recuerdos valiosos e inolvidables. Aquellos que se han ido de este mundo y que en alguna parte están felices por este logro. Abuela, siempre fuiste un ejemplo de ternura y mujer luchadora. Muchas gracias!!!

10 INTRODUCCIÓN El precio de un bien puede definirse como el valor económico que el mercado asigna a dicho bien al momento de la transacción. La tierra es un bien especial, porque puede usarse con distintos fines como residencial, agrícola, industrial, vial y otros. La tierra también es un factor productivo inmóvil, durable y no reproducible. Se le puede atribuir las características de un activo, ya que permite la reserva de valor y está condicionado a los cambios de los agentes económicos respecto a su productividad futura. El precio de la tierra con respecto a su destino agrícola se vuelve complejo, ya que tiene variados usos en la producción agrícola, con distintos niveles y tecnologías. Así atributos como: capacidad de uso, localización, cantidad de agua disponible, cercanía a mercados y otros, son todos factores que pueden influir positiva o negativamente en el precio de la tierra. El objetivo general de este estudio es estimar una función de precios hedónicos para establecer los atributos más relevantes que determinan el precio de una hectárea de tierra en la Provincia de Talca. Los objetivos específicos son: Estimar el impacto porcentual de la superficie de un predio agrícola en el precio de la tierra. Estimar el impacto porcentual de los derechos de agua en el precio de la tierra. Estimar el impacto porcentual de la cercanía a caminos pavimentados en el precio de la tierra. Estimar el impacto porcentual de la localización (comuna) en el precio de la tierra - 1 -

11 2. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA 2.1. El mercado de la tierra En relación al mercado de tierras en América Latina, Tejo (2003), señala que los mercados no son otra cosa que las transacciones entre agentes económicos; los costos de transacción desempeñan un papel fundamental en lo relacionado a la forma en que se realizan las transacciones, y las instituciones sociales y económicas, como los derechos de propiedad, surgen con el objeto de reducir los costos de transacción. También es útil recordar que una unidad de tierra agrícola es una estructura compleja, que va más allá de cualquier análisis económico que se le pueda hacer. Tiene una serie de atributos físicos, químicos y biológicos claramente establecidos y que interactúan entre sí, por lo tanto sólo desde el punto de vista económico se le puede tomar como un factor de oferta en la producción agrícola. Desde este punto de vista, la ubicación pasa a un segundo plano, contrariamente a lo que ocurre con las tierras urbanas, en las que la ubicación sí está en un primer plano (Soto, 2005). Las asimetrías de la información sobre los mercados de tierras pueden provenir del mismo proceso de desarrollo (agrario) de una sociedad. En las primeras etapas, las transacciones de tierra se llevarán a cabo, principalmente, entre miembros de la misma comunidad, donde la información es todavía esencialmente simétrica. Las personas saben con quién están tratando y a quién pertenece cada parcela. En las etapas más avanzadas, conforme se incrementa la movilidad de las personas y del capital, aumenta el número de transacciones realizadas con personas que no pertenecen a la comunidad, con lo cual surgen imperfecciones en materia de información y se suscitan, por ende, conflictos sobre las tierras (Soto, 2005)

12 Ello puede provocar pérdidas de eficiencia, porque en tales situaciones el precio de mercado de la tierra se apartará de su precio virtual y el número de las transacciones será subóptimo. Evidentemente, esto es válido si se supone que, en general, las transacciones de tierra mejoran la eficiencia, al permitir asignar los recursos conforme a su productividad marginal (potencial) (Tejo, 2003). Se podría pensar que el desarrollo de un mercado de tierras parece estar limitado a aquellas áreas de alto potencial agrícola y geográficamente emplazados en sectores cercanos o bien con buenos accesos a las concentraciones urbanas, de alta demanda agregada por bienes de consumo alimenticio (Ramírez, 2002). Los argumentos a favor de una distribución más equitativa de la tierra, desde una visión respecto al uso y eficiencia, se basan en la premisa de que hay una relación inversa entre el tamaño de la explotación y la productividad de la tierra. Sin embargo, algunos autores niegan la existencia de esta correlación (Tejo, 2003). Se afirma que la relación observada sólo resulta del hecho de que en aquellas zonas cuyos suelos son sumamente fértiles, la tasa de crecimiento demográfico es más elevada e impulsa por ello un proceso de subdivisión de la tierra en parcelas de alta productividad o, por decirlo de otra manera, de concentración de la calidad. Por otra parte, no es un mercado transparente, debido a la rareza de las transacciones, pues no existe una información adecuada, donde los intermediarios suelen promover en lo posible las transacciones, incitando a vender a los propietarios, y a comprar a personas que en principio creen que pueden interesarse por un predio. A causa de ello, muchas veces se facilita una información sesgada por el desconocimiento del mercado (Caballer, 1993)

13 2.2. Precio de la tierra Soto (2005), sugiere que el precio de la tierra se deriva del valor presente esperado de los flujos netos de una hectárea de tierra, y que existen varios elementos que afectan el precio de mercado. Primero, factores que afectan el retorno de la explotación agrícola (precio de venta de los bienes producidos, y precio de compra de los insumos o impuestos pagados). Segundo, factores que inducen cambios en la tasa de descuento y fundamentalmente, en las expectativas de los agentes económicos respecto al curso de la economía y de las políticas de fomento y otras. Aumentos permanentes en el precio de los bienes agrícolas se traducen en aumentos en el valor de la productividad marginal de la tierra y, por ende, en el precio de ésta. Cambios tecnológicos que lleven a una mayor productividad de la tierra tienen un efecto similar, entre ellos están las técnicas de manejo de cultivos, irrigación intra-predial, etc. Un aumento en el precio de los insumos es ambiguo pues depende del impacto en el precio del bien final, aunque típicamente llevan a caídas en rentabilidad y precio. Un determinante clave es la ubicación del predio agrícola. Aquellos terrenos ubicados a menores distancias de los puntos de ventas o con acceso a mejores caminos tendrán un precio mayor, porque el costo de poner los productos en el mercado es menor (Soto, 2005). Hurtado, Bustos y Galmez (1979), sugieren que el precio se ve afectado por el grado de fragmentación de la tierra, o sea el precio por hectárea está influenciado por el tamaño total del predio que se transa. Señalan que es usual el argumento de que la tierra es una defensa contra la inflación y considerando que la aparición de documentos financieros reajustables es relativamente reciente, postulan que la demanda por tierra y, por consiguiente su precio, debería aumentar en períodos de alta inflación

14 Por diversos motivos, el precio de equilibrio de la tierra, para un costo determinado de los créditos, siempre será superior al precio actual del flujo de ingresos generado por la tierra. En cambio, en el caso ideal de un mercado perfecto, el valor de la tierra agrícola sería igual al valor actual de la renta agrícola, capitalizado por el costo de oportunidad del capital (Tejo, 2003). Bravo-Ureta, Marilao, y Díaz (1997), a través de un estudio detallado determinaron los ingresos netos y rentabilidad de los principales cultivos anuales de la Región del Maule, a través de un período de veinte años ( ). Los datos sugieren que los ingresos de la agricultura en la zona de estudio y durante el sub período de ocho años entre 1983/91 y 1990/91, fueron relativamente altos. Troncoso y Calderón (2000), analizaron el precio de la tierra, tomando como base los precios de oferta publicados en la revista del Campo de el Mercurio. Los precios fueron expresados en moneda de Diciembre de 1996, empleando como deflactor el índice de precios al consumidor (IPC). Los resultados muestran que el precio de la tierra es más alto a medida que se avanza hacia el norte del país y además que los predios plantados valen más que aquellos sin plantar. Troncoso y Tobar (2005), estudiaron la Evolución del precio de la Tierra y de la rentabilidad de la agricultura chilena entre el período 1983 y Se pudo determinar que el precio de la tierra presenta una tendencia alcista en todas las zonas bajo estudio (desde Copiapó a Puerto Montt), que es más pronunciada de norte a sur y en terrenos con plantación respecto a sin plantación, que la rentabilidad ha tenido una tendencia a mejorar en el período y que la tierra experimenta una plusvalía provenientes de factores ajenos a la rentabilidad agrícola que fluctúa entre 3 y 7% al año, según las zonas

15 2.3. Clasificación de uso de suelos La agrupación de los Suelos en Clase, Subclase y Unidades de Capacidad de Uso es una ordenación realizada con el fin de señalar su relativa adaptabilidad a ciertos cultivos. (CIREN, 1997). Las clases convencionales para definir las Clases de Capacidad de Uso son ocho, designándose con números romanos del I al VIII, ordenadas según sus crecientes limitaciones y riesgos en el uso. (CIREN, 1997). Clase I Los suelos clase I tienen pocas limitaciones que restrinjan su uso. Son suelos casi planos, profundos, bien drenados, fáciles de trabajar, poseen buena capacidad de retención de humedad y la fertilidad natural es buena o responden en muy buena forma a las aplicaciones de fertilizantes. Los rendimientos que se obtienen, utilizando prácticas convenientes de cultivo y manejo, son altos en relación con los de la zona. Los suelos se adaptan para cultivos intensivos. En su uso se necesitan prácticas de manejo simples para mantener su productividad y conservar su fertilidad natural. Clase II Los suelos Clase II presentan algunas limitaciones que reducen la elección de los cultivos o requieren moderadas prácticas de conservación. Corresponden a suelos planos con ligeras pendientes. Son suelos profundos o moderadamente profundos, de buena permeabilidad y drenaje, presentan texturas favorables, que pueden variar a extremos más arcillosos o arenosos que la Clase anterior

16 Clase III Los suelos de la Clase III presentan moderadas limitaciones en su uso y restringen la elección de cultivos, aunque pueden ser buenas para ciertos cultivos. Tienen severas limitaciones que reducen la elección de plantas o requieren de prácticas especiales de conservación o de ambas. Clase IV Los suelos de la Clase IV presentan severas limitaciones de uso que restringen la elección de cultivos. Estos suelos al ser cultivados, requieren muy cuidadosas prácticas de manejo y de conservación, más difíciles de aplicar y mantener que la de la Clase III. Los suelos en Clase IV pueden usarse para cultivos, praderas, frutales, praderas de secano, etc. Los suelos de esta clase pueden estar adaptados sólo para dos o tres de los cultivos comunes y la cosecha producida puede ser baja en relación a los gastos sobre un período largo de tiempo. Clase V Los suelos de Clase V tienen escaso o ningún riesgo de erosión, pero presentan otras limitaciones que no pueden removerse en forma práctica y que limitan su uso a empastadas, praderas naturales de secano o forestales. Clase VI Los suelos Clase VI corresponden a suelos inadecuados para los cultivos y su uso está limitado a pastos y forestales. Los suelos tienen limitaciones continuas que no pueden ser corregidas, tales como: pendientes pronunciadas, susceptibles a severa erosión; efectos de erosión antigua, pedregosidad excesiva, zona radicular poco profunda, excesiva humedad o anegamientos, clima severo, baja retención de humedad, alto contenido de sales o sodio

17 Clase VII Son suelos con limitaciones muy severas que los hacen inadecuados para los cultivos. Su uso fundamental es pastoreo y forestal. Las restricciones de suelos son más severas que en la Clase VI por una o más de las limitaciones siguientes que no pueden corregirse: pendientes muy pronunciadas, erosión, suelo delgado, piedras, humedad, sales o sodio, clima no favorable, etc. Clase VIII Corresponde a suelos sin valor agrícola, ganadero o forestal. Su uso está limitado solamente para la vida silvestre, recreación o protección de hoyas hidrográficas Precios hedónicos Los estudios hedónicos han sido desarrollados para analizar como los distintos atributos de un bien inciden en su precio. Esta metodología está basada en el hecho de que ciertos bienes o factores de producción no son homogéneos, sino que difieren en un sinnúmero de características. Los precios hedónicos se definen como los precios implícitos de un bien y se estiman a partir de los precios observados en productos diferenciados por estos atributos. La estimación se realiza usando como variable dependiente el precio del producto y variables independientes las distintas características o atributos diferenciadores de estos bienes. Explícitamente el modelo explica el precio: p(z)=f(z 1,Z 2,..Z m ), donde Z i es la i-esima característica o atributo (Rosen, 1974). Según Rosen (1974), dependiendo de la heterogeneidad de consumidores y oferentes respecto de las variables relevantes de la demanda y la oferta, los coeficientes de las regresiones hedónicas pueden interpretarse como una aproximación de la demanda y de la - 8 -

18 oferta. Si los consumidores son idénticos (en cuanto a ingresos y gustos), pero los oferentes difieren entre ellos, entonces la regresión hedónica da como resultado algo parecido a la demanda (cuánto está dispuesto a pagar cada consumidor por cambios marginales en las características). En cambio, si los consumidores son diferentes entre sí, pero los oferentes son idénticos, lo que se obtendrá serán coeficientes que se aproximarán a una función de oferta de esos atributos. Pero si tanto consumidores como oferentes responden a determinadas distribuciones, los coeficientes estimados de las regresiones hedónicas deben interpretarse como los precios de equilibrio de esos atributos. O sea el precio de equilibrio de cada uno de los atributos, estaría dado por un precio de mercado que tanto demandadores como oferentes estarían dispuestos a pagar y a vender por cada uno de esos atributos Experiencias en el mercado de tierras y aguas. Ridker y Henning (1967) fueron los primeros en introducir esta técnica para el estudio econométrico de los determinantes del valor de mercado de los bienes raíces. En la agricultura, el agua es considerada un insumo fundamental. En Chile, desde 1981, este recurso se asigna a sus diversos usos, a través de un mercado privado de derechos de agua. (Riquelme, 2001). Gracia, A. et al. (2003), en Zaragoza, España, partiendo de una especificación Box-Cox, para estimar la determinación y cuantificación de las características de la tierra que influyen en su precio, concluyeron que pocos han sido los factores socioeconómicos que determinan el precio de la tierra, y su efecto en el mismo es reducido. No obstante, se pudo afirmar que aquellas zonas donde la población agraria es relativamente más alta presentan una mayor demanda sobre el recurso tierra, por lo que el precio es ligeramente superior. También se obtuvo que la orientación productiva de las tierras sea el primer factor determinante de los precios. La diferencia principal en los precios de la tierra viene marcada por el atributo secano

19 regadío, ya que entre el precio de la tierra situada en secano o en regadío existen importantes diferencias. Además, se ha obtenido que dentro de la tierra de regadío o de secano la orientación productiva no conduzca a diferencias en el precio. Meloni y Ruiz (2002), analizaron los diferentes atributos que determinan el precio de mercado de los terrenos en la ciudad de San Miguel de Tucumán, Argentina. Los datos de precios y características de los mismos se obtuvieron de una Encuesta de Valores Inmobiliarios de amplio alcance con más de 700 observaciones. Los atributos que demostraron tener un mayor impacto en el precio de mercado de los terrenos fueron los relacionados con la ubicación de los mismos en la ciudad (variables COM y MIX, las cuales son variables cualitativas de cercanía a centros comerciales), ocupando un lugar menos destacado las variables asociadas con la disponibilidad de servicios públicos (PAV, GAS y CLOA, las cuales son variables cualitativas referentes a pavimentación, gas y servicios sanitarios. Otra conclusión relevante es que el precio del terreno por metro cuadrado cae al incrementarse la extensión del terreno. Sin embargo, la introducción de la variable SIZE2 indica que existe un punto a partir del cual la mayor extensión incide positivamente en el precio por m2. Arias (2001), calcula el valor del regadío en la provincia de León, España a partir de datos de precio de la tierra desagregados por aprovechamiento y comarca (terreno), utilizando el método econométrico de precios hedónicos. Los resultados de este estudio permiten valorar proyectos de regadío en función de la superficie de tierra que permitan regar Experiencias en Chile Monje y Sanhueza (2001), en un estudio del mercado de aguas en la rivera norte del cauce del Río Maule, mediante un análisis de tipo económico e institucional, proceden a describir a los usuarios, analizan los precios, identifican los problemas en el mercado y comparan entre el número de transacciones del mercado de aguas y de la tierra para

20 determinar su actividad. Las principales conclusiones fueron que a través del tiempo se presenta una tendencia a disminuir la brecha existente entre la actividad del mercado de aguas y el mercado de tierras y que la falta de información centralizada puede provocar que existan irregularidades importantes en el mercado de aguas. Hadjigeorgalis y Riquelme (2002), en un estudio para analizar los factores que influyen en la determinación de los precios de los derechos de aprovechamiento de aguas en el Río Cachapoal durante , a través de la estimación de una función hedónica de precios, concluyeron que la existencia de una prioridad hidrológica afecta el precio de un derecho, debiéndose pagar un precio por derechos cuyos puntos de captación se encuentran más cerca de la cordillera, que el precio de un derecho no responde a la creciente escasez relativa del recurso y que no existe un descuento por cantidad de derechos comprados, resultado de la versión de reducir los stocks propios de agua por parte de los agricultores. Fuentes y Bravo-Ureta (2004), estudiaron los determinantes del valor de la tierra agrícola en Chile. Con una muestra de 552 tasaciones de predios agrícolas ubicados entre las regiones III y XI, realizadas por la empresa El Tattersall entre 1981 y Este estudio concluyó que las variables infraestructura, proporción de suelos regados y calidad de la tierra, tienen efectos positivos sobre el valor de la tierra, y que las variables tamaño de predio y cercanía a carretera o ciudad, tienen efectos negativos. También se concluyó que el valor de la tierra disminuye de norte a sur del país y que la variable Tiempo, altamente significativa, revela una plusvalía promedio anual del 10%

21 3. MATERIALES Y MÉTODOS 3.1. Obtención de datos Los datos se obtuvieron a partir de los registros de las transacciones de terrenos agrícolas inscritos entre el año 2003 y 2006 en la Provincia de Talca, los cuales se encuentran en el Conservador de Bienes Raíces de Talca, Este organismo incluye las comunas de Pencahue, San Clemente, Maule, San Rafael, Río Claro y Pelarco. Los datos corresponden a superficie de los predios, precio, fecha, comuna y derechos de agua (con el canal correspondiente). En cuanto a este último atributo, se tomaron solamente predios que fueron vendidos con sus acciones de agua inscritas. Luego, en el Archivo Judicial se revisaron y compararon los datos adquiridos anteriormente, con las escrituras de compraventa de los predios, para verificar diferencias entre precios, derechos de agua, y específicamente para extraer el rol de las propiedades. Con la información recogida en el Conservador de Bienes Raíces y Archivo Judicial, se tabularon los datos en planilla Excel. Luego se emplearon los recursos del Centro de Geomática de la Universidad de Talca para determinar, a través de los roles de las propiedades: clasificación de suelos hecha por Ciren, distancia a centros urbanos, distancia a caminos pavimentados y clasificación climática correspondiente a cada transacción (no se utilizó finalmente). Para esto se trabajó con ArcView GIS 3.2, software que se utiliza en Sistemas de Información Geográfica (SIG) y con una base de datos actualizada hasta el año 1996 (Ormazábal, 2008). Específicamente se hizo una revisión de los roles que coincidieron en superficie y ubicación; se eliminaron los que no se encontraron en la base de datos y aquellos donde la superficie presentase sobre un 15% de diferencia con respecto a la realidad transada. La clasificación de suelos se realizó subdividiendo la superficie de cada predio en sus respectivos tipos de suelo, a través de pequeños polígonos. Las distancias a Talca y camino

22 pavimentado fueron tomadas en base a anillos concéntricos de un kilómetro, con respecto a Talca y el camino pavimentado más próximo (Ormazábal, 2008). Con respecto a los derechos de agua, se agruparon considerando los canales a los cuales pertenecen las acciones de agua; luego se calculó el caudal en cada predio. Esto se trató directamente con información de la Junta de Vigilancia del Río Maule (Junta de Vigilancia Río Maule, 2003) y Asociación de canalistas Canal Pencahue. (Cáceres, 2008). Luego, la información recopilada se tabuló en una planilla Excel, tomando como variable dependiente el precio correspondiente a cada transacción (en $/ha). Las variables independientes fueron las siguientes: -comuna (Talca, Pelarco, San Rafael, Maule, Río Claro, Pencahue y San Clemente); -clasificación climática (Botalcura, Talca, Curico-San Clemente-Curicó, Curicó San Clemente-San Clemente, Cumpeo); -superficie (ha); -derechos de agua (l/s); -clasificación de suelos (ha); -distancia a camino pavimentado (km). Las variables comuna y clasificación climática son variables binarias en tanto que las restantes son variables continuas. Los precios de la tierra se expresaron en moneda de junio 2008, empleando como deflactor el Índice de Precios al Consumidor (IPC) que mensualmente calcula el Instituto Nacional de Estadísticas (INE)

23 3.2. Modelo a utilizar La teoría de la valoración de la tierra establece que, para un lote dado, el precio de mercado depende de dos tipos de factores: aquellos que son propios del terreno y no dependen de la zona en que se encuentran, tales como la ubicación de la calle, localización de la zona, geometría parcelaria, dimensiones lineales, angulares y superficiales, calidad del suelo y bondad de su Título (factores intrínsecos); y aquellos otros que valorizan el terreno y son propios de la zona dentro de la cual se ubica el terreno (factores extrínsecos). Entre éstos se cuentan la topografía del lugar, el nivel de los servicios públicos y obras de infraestructura en general, el uso y destino preponderante del suelo y las restricciones por los Códigos de Planeamiento (Meloni y Ruiz, 2002). Por lo tanto, cada terreno tiene un valor de mercado que depende de un conjunto de cualidades y atributos cuyo rasgo más saliente es que esos atributos no se transan explícitamente en varios mercados sino que integrados en un solo mercado: el mercado de la tierra. Para determinar cuáles son los atributos verdaderamente relevantes para cada ciudad o pueblo, la técnica utilizada es un análisis de regresión de corte transversal en el que la variable dependiente es un vector de los precios de mercado y las variables independientes una matriz de atributos seleccionados mediante algún criterio. El modelo general de funciones hedónicas puede resumirse en la siguiente expresión: P i = f (Z i1,z i2,.z ij,..z im ), donde P i es el precio de la i-ésima hectárea de tierra y Z ij (j=1 m) representa el j-ésimo atributo. Se asume que el mercado está en equilibrio, esto es, que tanto demandantes como oferentes de los suelos/tierras están maximizando sus respectivas funciones-objetivo y que el precio resultante es de equilibrio entre oferta y demanda (Rosen, 1974)

24 Se descartó una forma funcional lineal por cuanto ésta mantiene los precios marginales constantes a medida que aumenta el nivel del atributo, lo que no parece lógico desde un punto de vista económico. Se adoptó una forma log-lineal, considerando la recomendación de Schamel y Anderson (2003), los cuales probaron varias formas funcionales y concluyeron que una semilogarítmica log-lineal era la más apropiada para controlar los probables problemas de heterocedasticidad. El modelo estimado fue: ln P = β 0 + Σ j β j Z j + Σ w β w Z w (1), donde: P = precio en pesos por hectárea Z j = variables continuas: superficie (ha), distancia a Talca (km), distancia a caminos pavimentados (km), suelos clasificados por capacidad de uso (ha), derechos de aprovechamiento de aguas (lt/s). Z w = variables binarias: comuna (Talca, Pencahue, San Clemente, Pelarlo, Maule, San Rafael y Río Claro), clasificación climática (Botalcura, Talca, Curico-San Clemente-Curicó, Curicó San Clemente-San Clemente, Cumpeo). Para evitar colinealidad entre las variables binarias, se omitió una de ellas al momento de hacer la estimación. Esta variable fue la comuna de Talca, ya que presenta correlación con las otras comunas. Los resultados deben ser interpretados como desviaciones del precio, en $/ha, respecto del precio de la hectárea promedio en la comuna de Talca. Las características de esta hectárea, conforman la base referencial (B.R) para calcular las desviaciones antes mencionadas. El impacto de una variable determinada corresponde a la variación porcentual del precio causado por un cambio unitario de esa variable. Matemáticamente se calculó como:

25 IP = ( P/ Z)(1/P) (2) Esta expresión se calculó en forma diferente a partir de la ecuación log-lineal, según se trata de una variable continua o binaria. En efecto, para la j-ésima variable continua la expresión (2) se calculó: ( P/ Z j )(1/P) = lnp/ Z j = β j (3), que expresado en términos porcentuales, corresponde a: IP j = 100 β j (4) Este cálculo no puede hacerse para las variables binarias, ya que la derivada lnp/ Z w no existe. El cálculo correcto para la w-ésima variable binaria, como demuestra Kennedy (1981) sería: IP w = 100 e (βw - 0,5 var βw) -1 (5), donde var(β w ) es la varianza del coeficiente asociado a la w-ésima variable. El precio marginal (PM i, i = j, w) se calculó multiplicando la base promedio de referencia (BR) por el IP i correspondiente. Así para la j ésima variable continua: PM j = (IP j ) (BR) (6), y para la w ésima variable binaria: PM w = (IP w ) (BR) (7)

26 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 4.1 Presentación de los Datos: Los datos analizados corresponden a compraventas de predios agrícolas, inscritos en el Conservador de Bienes Raíces de Talca, entre el año 2003 y el 2006 y sus correspondientes escrituras en el Archivo Judicial de Talca. Se obtuvieron 92 observaciones confiables. En el cuadro 4.1, se puede apreciar que, en el período indicado los predios en la comuna de San Clemente fueron los más comprados con un 39 por ciento del total de las compraventas, seguido de Pelarco con un 20 por ciento y luego Río Claro con un 13 por ciento. Le siguen Talca y Maule con un 7 por ciento. Finalmente, Pencahue representa la comuna menos cotizada al momento de comprar un predio, con un 5% del total de las compraventas, Cuadro 4.1 Compraventas de predios agrícolas en la Provincia de Talca, período Comunas N de predios % Talca 6 7 Sn Clemente Río Claro Pencahue 5 5 Maule 6 7 Pelarco Sn Rafael 9 10 Total En el cuadro 4.2 se presenta la distribución de las compraventas en base a rangos de superficie. Se puede apreciar que la mayor cantidad de predios se encuentran en el tramo

27 20 hectáreas de terreno, con un 41 por ciento del total de las transacciones, seguido por los tramos de 1-10 y 21-30, con un 17 y 14 por ciento respectivamente. Esto sugiere que hay una mayor demanda por predios pequeños, de alta productividad por hectárea y no por grandes extensiones de tierra. Los predios más grandes, de más de 60 hectáreas, se presentan con un 13 por ciento del total de las compraventas. Cuadro 4.2 Número y porcentaje del total de compraventas, con respecto a Rangos de superficie N de Superficie predios % Más de Total Respecto a los derechos de aprovechamiento de aguas, que están ligados directamente a la superficie transada, se observa en el cuadro 4.3 que los caudales más frecuentes están entre los 0-10 litros por segundo, con un 55 por ciento. Los caudales más altos (más de 30 l/s) se presentan con un 17 por ciento. Cuadro 4.3 Venta de derechos de agua asociados a las compraventas de predios, período Derechos de agua (l/s) N de predios % Más de Total

28 Se observa en el cuadro 4.4 que la mayoría de los predios se ubican entre 1 y 7 kilómetros de distancia a un camino pavimentado; esto induce a pensar que la distancia a camino pavimentado es un factor importante en las compraventas. Cuadro 4.4 Número y porcentaje del total de compraventas, respecto de distancia a caminos pavimentados N de Distancia predios % 0<d< <d< <d< <d< <d< <d< <d< <d< <d< <d< <d< Totales En el cuadro 4.5 se puede apreciar que del total de hectáreas transadas (3.581 ha), los tipos de suelos más frecuentes en las compraventas son de tipo III y IV, con un 27 y 24 por ciento respectivamente

29 Cuadro 4.5 Número y porcentaje del total de hectáreas transadas respecto al tipo de suelo Tipo de suelo N de predios % I 58 2 II III IV N.C* 32 1 VI VII VIII 40 1 Total (*): No clasifica 4.2. Estimación de la Función de Precios Hedónicos Para calcular la función hedónica del precio de la tierra en la Provincia de Talca, se realizó una regresión de mínimos cuadrados. Las pruebas efectuadas fueron: -Coeficiente de Regresión Múltiple (R 2 ) -Prueba de significancia global de la Regresión (Prueba F) -Prueba de significancia de los parámetros (Prueba t) Se ensayaron siete distintos modelos de regresiones múltiples, todas lineales, pero con distintas combinaciones de variables. Sorprendentemente, la clasificación de suelos y clasificación climática no proporcionaron coeficientes estadísticamente significativos, lo que sugiere que el mercado aún no reconoce las diferentes calidades de suelo que están presentes en un predio. Después de probar distintas especificaciones y variables, la mejor regresión obtenida se presenta en el cuadro

30 Cuadro 4.6 Coeficientes de la regresión P= f(comuna, distancia a camino pavimentado, derechos de agua, superficie) Coeficientes Error Estadístico t Probabilidad típico Intercepción 15, ,22 71,64 0,00% Superficie (ha) -0, ,00-2,89 0,50% Derechos de agua 0, ,00 2,76 0,72% (l/s) Distancia a camino -0, ,02-1,64 10,46% * pavimentado (km) San Clemente -0, ,22-2,32 2,28% Río Claro -1, ,26-4,60 0,00% Pencahue -0, ,37-0,09 92,65% * Maule -0, ,29-3,33 0,13% Pelarco -1, ,24-4,94 0,00% San Rafael -1, ,27-3,94 0,02% R^2 ajustado 0,39 Error típico 0,50 F-Fisher 7,59 Observaciones 92 * No significativo a los niveles de confianza aceptados. El estadístico F-Fisher calculado es F 0.99 (9; 82)=2,56. Puesto que el F-Fisher de la regresión es 7.59, se puede afirmar con un 99 por ciento de confianza que existe, al menos un coeficiente de la regresión significativamente distinto de cero. Revisando el estadístico t-student del cuadro 4.6 se concluye, con un 99% de confianza (t. 99 (9; 82)= 3,2) que los coeficientes de: comuna de Río Claro, Maule, Pelarco y San Rafael, son significativamente distintos de cero. Igualmente, pero a un nivel de confianza del 95% (t. 95 (9; 82)= 2,3) que los coeficientes de San Clemente, superficie del predio y derechos de agua, son significativamente distintos de cero. Los restantes coeficientes no son estadísticamente significativos, a los niveles de confianza aceptados en este estudio. Tomando en consideración el coeficiente de determinación (R 2 ) ajustado, se puede decir que la ecuación explica en un 39 por ciento la variación total de la muestra. El detalle de la estimación se encuentra en el anexo 1, 2 y

31 4.3. Índices de Impacto El cuadro 4.7 muestra la base de referencia (B.R), es decir, los resultados promedios de la variable binaria omitida al momento de estimar la función hedónica. Estas cifras corresponden a un predio de 16 hectáreas, con derechos de agua equivalentes a 10,2 l/s, distante 3 kilómetros a camino pavimentado y ubicado en la comuna de Talca. Este es el predio que se tomará de referencia para este estudio. Cuadro 4.7 Atributos promedio de la base de referencia Promedio Precio ($/ha) Superficie (ha) 16 Derechos de agua (l/s) 10.2 Distancia a camino pavimentado (km) 3 Los índices de Impacto Porcentual (IP) y Precio Marginal (PM) se calcularon en base a la Función Hedónica obtenida en el cuadro 4.6. Estos resultados se muestran en el cuadro 4.8. Cuadro 4.8 Impacto porcentual y Precio marginal, en base a las variables Impacto Precio porcentual marginal (%) ($/ha) Superficie (ha) -0, Derechos de agua (l/s) 0, Distancia a camino pavimentado (km) -3, San Clemente -41, Río Claro -70, San Rafael -66, Maule -63, Pelarco -70, Pencahue -9,

32 Analizando el cuadro 4.8 se observa que la variable derechos de agua tiene impacto positivo sobre el precio de la tierra, en tanto que las demás variables analizadas todas tienen impacto negativo. Esto indica que los derechos de agua agregan valor al precio por hectárea, en tanto que la extensión de un predio resta valor al precio por hectárea. También se deduce de los resultados del cuadro 4.8 que la comuna de Talca es preferida respecto de las otras comunas analizadas, ya que los impactos porcentuales de las comunas distintas a Talca, es negativo. El cuadro 4.8 también muestra que la variable localización (comuna) es la que tiene mayor impacto (negativo) sobre el precio por hectárea de un predio. Luego están la distancia a camino pavimentado, seguido de derechos de agua y finalmente superficie. La variable localización interviene fuerte y negativamente en el precio de la hectárea. Las comunas que más castigan el precio son: Pelarco, Río Claro, San Rafael y Maule; y la que menos castiga es Pencahue. Así, por ejemplo el precio de la hectárea en Pelarco sería de: = $ , en tanto que el precio de una hectárea en Pencahue sería: = $ La variable distancia a camino pavimentado tiene un impacto y precio marginal negativo, lo que parece lógico. El castigo al precio por hectárea es de $ por cada kilómetro que supere los 3 kilómetros del predio de referencia. Así por ejemplo un predio distante 7 kilómetros de un camino pavimentado, tendría un precio de: ( * 4) = $

33 Considerando los derechos de agua (acciones expresadas en l/s), se puede decir que es la única variable que da un IP positivo, con un 0.51 por ciento y un precio marginal de $/ha. Esto es, que por cada aumento en 1 l/s de los derechos de agua de un predio, el precio de éste aumenta en $/ha. Esto es lógico al pensar que el agua es el recurso más importante al momento de comprar tierra y que debe estar presente en la transacción. Como se observa el cuadro 4.8, el IP de la superficie es el menos influyente. Por cada aumento en una hectárea de tierra, el precio por hectárea disminuye en $ El efecto negativo de la extensión de un predio sobre el precio de la tierra es frecuente en la literatura revisada, y este estudio lo reafirma. Considerando un ejemplo general, se podría saber cuánto vale una hectárea de tierra en la comuna de Pelarco, de 36 hectáreas de superficie, con un caudal de agua disponible de 25 l/s, y a 5 kilómetros de camino pavimentado? Recordando que los precios marginales se aplican a las desviaciones de cada variable respecto de la base de referencia, el cálculo es: ((20 * ) + (15 * ) - (2 * )) = $

34 5. CONCLUSIONES De este estudio se pueden obtener las siguientes conclusiones: Existe una función hedónica entre precio y las siguientes variables: superficie, derechos de agua, distancia a camino pavimentado y localización (comuna), la que permitió estimar el precio marginal de las variables anteriormente descritas. Entre las variables que influyen fuertemente en el precio de la tierra en la Provincia de Talca están: - La localización, principalmente Pelarco, Río Claro, San Rafael, Maule, San Clemente y por último Pencahue. Todas éstas obtuvieron precios marginales negativos. - Distancia a camino pavimentado, con una influencia negativa sobre el precio. Entre las variables menos influyentes están: - Los derechos de agua, con impacto positivo - La superficie, con impacto negativo

35 6. BIBLIOGRAFÍA ARIAS, C Estimación del Valor del Regadío a partir del Precio de la tierra. Economía Agraria y Recursos Naturales, Vol. 1(1): pp Disponible en: Consultado el 5 de noviembre de BRAVO-URETA, B, MARILAO, C. Y DÍAZ, J Cuán rentable es la agricultura en Chile. Santiago de Chile. Revista del Campo. Edición N CABALLER, V Valoración agraria Teoría y Práctica. Santiago de Chile. Editorial Universitaria, 468 p. CÁCERES, JUANA Caudal del canal Pencahue, número de acciones y caudal de cada una de ellas. Talca, Pencahue, Asociación de canalistas Canal Pencahue, Departamento de Finanzas. (Contacto personal). CENTRO DE INFORMACIÓN DE RECURSOS NATURALES, (CIREN) "Actualización y Homogeneización de los Estudios de Suelos de la VII Región. Santiago de Chile. FUENTES, P; BRAVO-URETA, B Determinantes del valor de la tierra agrícola en Chile: Un enfoque hedónico. Trabajo presentado al VIII Congreso de Economistas Agrarios realizado en Santiago, Pontificia Universidad Católica de Chile, Noviembre GRACIA, A; PÉREZ Y PÉREZ, L; SAN JUAN, A Y BARREIRO, J Análisis Hedónico de los Precios de la tierra en la Provincia de Zaragoza. Estudios Agrosociales y Pesqueros, N 202, 2004 (pp ). HADJIGEORGALIS, E Y RIQUELME, C Departamento de Economía Agraria. Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal. Pontificia Universidad Católica de Chile. Cien. Inv. Agr. 29(2): HURTADO, H.; BUSTOS, J. Y GALMEZ, A El precio de la tierra durante el período Ciencias e Investigación Agraria, N 4. Santiago de Chile. pp JUNTA DE VIGILANCIA RÍO MAULE. Septiembre, Rol de regantes. Talca. Disponible en: Consultado el 10 de noviembre, KENNEDY, P.E, Estimation with correctly interpreted dummy variables in semi logarithmic equations. The American Economic Review, 71 (4): 801pp. MELONI, O Y RUIZ F El precio de los terrenos y el valor de sus atributos. Un enfoque de Pecios Hedónicos. Argentina, Universidad Nacional de Tucumán

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37 ANEXOS Anexo 1 Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0,67 Coeficiente de determinación R^2 0,45 R^2 ajustado 0,39 Error típico 0,50 Observaciones

38 Anexo 2 Análisis de varianza de la regresión Grados de Suma de Promedio de los F Valor crítico de F libertad cuadrados cuadrados Regresión 9 17,17 1,91 7,59 0,00 Residuos 82 20,61 0,25 Total 91 37,