,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN CASCO HISTÓRICO DE CÓRDOBA. ANÁLISIS DEL PRECIO DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LA VIVIENDA: UN ENFOQUE HEDÓNICO Pablo Brañas Garza Rafaela Dios Palomares Paz Escribano Fernández Universidad de Córdoba 1. INTRODUCCIÓN En los últimos años, y especialmente tras los trabajos de Rosen ( 1974 ) se han realizado un buen número de estudios del mercado de la vivienda. Aunque la gran mayoría se han centrado en la consistencia teórica del enfoque bifásico de Rosen, otros han buscado el análisis empírico del mercado inmobiliario. Ya en el trabajo de Follain y Jiménez ( 1985 ) se planteaba la falta de estudios detallados sobre el crecimiento de ciudades provinciales, y especialmente en países en desarrollo. Si bien sus trabajos en países orientales han ido eliminando esas lagunas, todavía existe una ausencia manifiesta de análisis del mercado en ciudades más secundarias, como puede ser Córdoba, y sobre todo, no se han encontrado trabajos de este tipo en cascos históricos. A pesar de que los trabajos de Jaén y Molinas ( 1995 ) y otros, han ofrecido un marco teórico muy detallado del estudio de la vivienda, se nota la falta de estudios microeconómicos aplicados en nuestra comunidad autónoma. Por ello, desde este grupo de investigación, se están realizando trabajos para tratar de analizar el mercado inmobiliario de las ciudades andaluzas, y especialmente de los cascos históricos, tan importantes en nuestra comunidad. Los preceso urbanos y modelos más relevantes especificados desde la teoría han sido: El proceso de filtering ( López, 1992 ) se define como los aumentos de precios provocados en las viviendas de reciente promoción por el incremento de demanda de los habitantes de renta alta, que abandonan los edificios 1 viejos, y se trasladan a la periferia en busca de nuevas promociones que oferten unos servicios mejores . El proceso inverso al del filtering se ha conocido en la literatura como el de regentrification. Éste hace referencia a que las viviendas en peor estado son adquiridas por familias de renta alta para reformarlas, respondiendo a la maleabilidad del stock de capital propuesto por Alonso ( 1964 ). El modelo de Tiebout ( 1956 ) manifiesta que la demanda de localización de la vivienda se centra en el entorno en que la misma está emplazada, siendo la existencia de distintas equipaciones e infraestructuras las que provocan la elección de esa ubicación. Sin embargo, el modelo Monocéntrico o disyuntiva ( Alonso, 1964; Muth, 1969; Goldstein y Moses, 1973 ) ofrece la distancia al centro de la ciudad como única variable relevante. 1 Por lo que las zonas más viejas se ven abandonadas por los ricos, que emigran a aquellas partes de la ciudad más nuevas ( Harrison y Kain, 1969 ). 543 ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN Los objetivos fundamentales planteados para este trabajo son los siguientes: explicar el precio de la vivienda de la judería en función de sus características, y estimar los precios implícitos de dichas características, i.e., la ecuación hedónica. contrastar la importancia de los procesos de filtering, de regentrification en el mercado de la Judería, y la capacidad explicativa de los distintos modelos, como el de Tiebòut, el Disyuntiva, y derivados. 2. MATERIAL Y MÉTODOS Para la modelización del precio de la vivienda y el análisis del mercado inmobiliario del casco histórico, se utiliza información procedente de expedientes de Agencias de la Propiedad Inmobiliaria que operan en la ciudad de Córdoba. Esta fuente de información ha sido elegida por presentar a priori un conocimiento mejor y más actualizado del mercado que otras, como las agencias de valoración, las encuestas a las familias, etc. La recogida de información se llevó a cabo en los primeros meses de 1996, por medio de encuestas realizadas a cinco A.P.I. El contenido de los expedientes recogidos en la encuesta hacía referencia a un número notable de atributos de la vivienda: características físicas, espaciales, de conservación, ambientales, de ubicación, etc. Un total de treinta variables fueron tenidas en cuenta en cada uno de los setenta casos analizados. A diferencia de otros trabajos realizados en esta línea ( Caridad y Brañas, 1996; Brañas y Caridad, 1996; Caridad, Brañas y De la Paz, 1997 ), en este estudio centrado en el casco histórico, se tienen en cuenta las particularidades de este entorno. En primer lugar, la vivienda de la Judería suele ser unifamiliar, mientras que en el resto de la ciudad no lo son. En segundo lugar, para las viviendas la distancia al centro comercial de la ciudad parece irrelevante, dado que existe una barrera psicológica muy fuerte entre el casco histórico de la ciudad y el resto, que provoca la segmentación en el mercado. Esto hace que no tenga sentido estudiar la ubicación - con respecto al centro - como determinante del precio en este caso. La variable precio elegida ha sido el de venta, ya que a pesar de tener menor rotación que el de alquiler, suele presentar precios más cercanos al equilibrio, ya que no se suelen alcanzar en situaciones normales soluciones subóptimas ( Azqueta, 1994 ), además, en nuestra ciudad el número de familias residentes en 1 régimen de alquiler es tan sólo del 10% . Debido a la naturaleza de los datos, mayormente cualitativos cuando se trabaja con la vivienda ( Saura, 1995 ), se realiza una agregación de variables no numéricas por medio de índices, que recogen unas determinadas características. En la elaboración de dichos índices se plantearon dos cuestiones: en primer lugar, que la interpretación de los mismos fuera obvia, que no existiesen ponderaciones complicadas que hiciesen muy subjetiva la interpretación; y en segundo lugar, contar con la opinión de expertos en la elaboración. Respecto a la primera, la interpretación, se estudiaron las siguientes circuns-tancias para que los índices tuvieran un significado económicamente discernible: Cada uno de los índices no podía contener más de un número limitado de variables, siendo el máximo cuatro. Que el índice fuera resultado de una suma lineal de las variables, para facilitar la interpretación. A pesar de ello uno de los índices tuvo que ser ponderado, el de instalaciones, para lograr una mayor adecuación. Todas las variables incluídas en cada índice serían de la misma categoría, ya fueran binarias o categóricas de mayor rango, i.e. si un variable era de tres categorías, todas las de ese índice lo serían. 1 Fuente: Anuario Estadístico del Ministerio de Obras Públicas, Transporte y Medio Ambiente. 544 ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN Éstas debían de responder a algún atributo similar o característica común en la vivienda y/o edificio. En la medida de lo posible debían, los índices, responder a lo que los ciudadanos demandan. Habitualmente los ciudadanos no buscan un atributo concreto sino una cesta que contiene a varios 1 relacionados , y esto es lo que tratan de recoger los índices. La opinión de los expertos era ya conocida, gracias a la elaboración de otros trabajos en esta línea de investigación. Siendo ésta especialmente relevante en la cuestión del uso no residencial de la vivienda ( comercial ) en la Judería, por la afluencia del turismo, y en la demanda de entornos históricos, distinta a 2 los casos más comunes analizados en la literatura . Los índices elaborados bajo esta óptica, cinco, se añaden al resto de variables muestrales numéricas y binarias, que componen el conjunto de variables a analizar, como determinantes del precio y de los procesos urbanos más significativos de este mercado, siendo todos ellos los siguientes: metros cuadrados útiles. número de dormitorios ( de los que se excluye el salón ). número de cuartos de baño ( ya sean aseos o baños completos ). número de armarios. la existencia - o no - de ascensor en la vivienda. ubicación de la vivienda: en la mejor calle del barrio, en la zona central o en la periferia. índice de instalaciones: el estado de la parte no visible de la vivienda: estado de las conducciones de agua, del sistema eléctrico y de los cerramientos, todos ellos3 ponderados por la edad, y posteriormente sumados. índice de mejoras, que es la suma de cuatro variables binarias que hacen referencia a la existencia de: trastero, lavadero, preinstalación de aire acondicionado y despensa. índice de conservación, que refleja el estado de la vivienda tal como es percibido por el comprador, i.e. su aspecto a primera vista. En este se analiza el estado de la cocina, de los baños y del suelo, así como las calidades de los mismos. Por ello, éste es la suma de las tres variables, todas ellas de cuatro categorías. índice de confort, hace referencia a una serie de atributos que sin ser estrictamente necesarios, pueden aumentar en gran medida el valor de la vivienda. Se refiere a la existencia de climatización completa de la vivienda, orientación netamente exterior de las habitaciones, y existencia de garajes, con acceso directo, en el mismo edificio. índice de otros, que aglutina otros atributos deseables por el consumidor, suma de otras tantas binarias que recogen la existencia de patio, antena parabólica y un portal ostentoso en la vivienda. por último, una variable binaria, que caracteriza si la vivienda es un piso, o una vivienda unifamiliar con acceso individual desde la calle. Estas doce variables tratan de recoger al máximo toda la información que aporta la vivienda, aunque no se tiene ninguna del posible comprador o del actual propietario, fruto de la fuente de datos, las A.P.I., lo que impide la realización de un modelo análogo al de Rosen, o cualquiera de sus derivados. 1 Por ejemplo, el que demanda que un piso tenga bien las instalaciones no quiere que sólo la electricidad esté bien, sino que todas las instalaciones lo estén. 2 Modelos de Localización basados en razones de entornos verdes, naturales, etc. 3 Las tres variables, recogidas en la encuesta, son binarias, i.e., las viviendas están reformadas o son viejas, por ello se ponderan por la edad, ya que es obvio que las más nuevas no lo necesitan. 545 ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN Aparte de la necesaria relajación de algunos de los supuestos básicos de los modelos de competencia 1 perfecta , en el presente apartado se exponen algunas de las consideraciones metodológicas tenidas en cuenta a la hora de llevar a cabo este trabajo. La fuente de información elegida, atendiendo a los criterios de la literatura, ha sido las Agencias de la Propiedad Inmobiliaria. Esta fuente no provee de información acerca del propietario de la vivienda, por lo que no es posible conocer su renta, y nos impide la estimación del modelo estructural de Rosen y de otras tantas aplicaciones, como las de Saura, etc. Por esto último, al hablar de demanda, se hace en términos hedónicos, y no se refiere a la función de demanda consecuencia de la maximización de la función de utilidad que incluye el resto de bienes y la renta, sino tan sólo a la demanda de atributos de la vivienda. Se ha elegido el precio de venta de la vivienda tanto de nuevas como usadas, como variable dependiente, por ser más representativo del mercado que el de alquiler. El mercado de la vivienda en la Judería se supone en situación de equilibrio. Esto provoca que los precios 2 implícitos de la ecuación hedónica respondan a una elección de los consumidores. Asimismo, se supone la existencia de cierta inelasticidad a corto plazo en la oferta de vivienda, lo que implica que los precios implícitos, o las decisiones de los agentes, se traduzcan directamente en el precio 3 de mercado . Se supone que este es un mercado segmentado del resto de la ciudad. Todas las variables exógenas no numéricas han sido asimiladas a índices, pudiendo así reducir la dimensión y facilitar la estimación. Para reducir el número de variables, tan elevado, y para tratar la colinealidad existente entre la mayoría de las variables exógenas se ha aplicado un análisis factorial en Componentes Principales, y los factores más significativos han sido interpretados a través de la matriz de saturaciones Varimax. La estimación del “precio de los atributos de la vivienda” se ha realizado con método de regresión por componentes principales, así mismo se han tratando de evitar formas no lineales demasiado complejas de interpretar, para que resultado de los coeficientes fuese directamente interpretable. Siguiendo la metodología desarrollada por Berdnt ( 1991 ) en la que se expone que la contrastación de estabilidad de los coeficientes es necesaria en los modelos hedónicos, se realiza el test de Cusum en el modelo. 4 Debido a que la oferta estudiada no es aditiva , resultaría demasiado restringido especificar el modelo sólo en función de los factores, por ello, se añaden a los mismos términos que recogen las interacciones entre ellos y formas cuadráticas. Atendiendo a todos estos criterios, en el siguiente apartado se estima el modelo hedónico del precio de las viviendas de esta zona, y se analiza la influencia de los distintos procesos urbanos en el mercado. El primer obstáculo a la hora de llevar a cabo una explicación del precio de la vivienda, es la existencia de relación lineal, o cuasi lineal, de las variables independientes, fruto de su naturaleza redundante ( Berdnt, 1991; Saura, 1995 ). 1 el supuesto de homogeneidad, de no asimetría en la información, no existencia de barreras de entrada y/o salida, no estrechez del mercado, etcétera. 2 Arrojando directamente el precio de mercado de cada uno de los atributos ( Berndt, 1991 ). 3 Y que estos últimos se puedan interpretar como las decisiones de un consumidor representativo ( Griliches, 1961 ) 4 La crítica a Lancaster se centraba precisamente en la falta de aditividad de características en los bienes. Tras ella los modelos hedónicos utilizan habitualmente formas no lineales. 546 COMUNICACIÓN ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, La existencia de multicolinealidad provoca varianzas muy altas en las estimaciones, y además los test pierden potencia, por lo tanto el primer paso en la estimación del precio de la vivienda es su tratamiento. Con la transformación de las variables exógenas en la componentes se consigue resumir toda la información relevante, y la posterior especificación del modelo en función de los componentes da lugar a que no haya multicolinealidad. Para la realización de este trabajo se han utilizado el paquete estadístico Statistica 5.0, especialmente para el análisis en Componentes Principales, y y el paquete econométrico EViews 2.0., para la estimación del modelo hedónico. 3. RESULTADOS 1 Por todo lo anteriormente citado, en este trabajo se realiza un análisis en componentes principales . El número de factores extraídos ha sido de seis, ya que a pesar de que con tres se llega a explicar casi el 80% de la variabilidad de la muestra, esta información está demasiado agregada, y no permite el objetivo de este trabajo: un análisis detallado del mercado. Por tanto, interesa el análisis de todos ellos, y no es conveniente una reducción tan elevada de variables. El uso de seis componentes llega a explicar casi el 95% de la variabilidad de la muestra, y ofrece unos resultados muy desagregados, y por ello más interesantes para la contrastación de los determinantes del precio. En la tabla 1 se muestran los seis factores extraídos. Tabla 1: Autovalores obtenidos factor 1 2 3 4 5 6 λ 5.76383 2.22214 1.40166 0.80283 0.58895 0.39915 σ2 48.03188 18.51784 11.68046 6.69023 4.90796 3.32627 λ acumulados σ2 acumulada 5.76383 48.03188 7.98597 66.54971 9.38762 78.23017 10.19045 84.92040 10.77940 89.82836 11.17856 93.15463 Para optimizar la interpretación de los factores en función de las variables se recurre a las rotaciones, por medio del método varimax normalizado. De esta manera, se puede discernir qué nueva variable representa cada una de las variables originales. Esta rotación se muestra en la tabla 2. Tabla 2: Saturación de los factores rotados IINST CASA MEJORAS ICONS ICOMF ASC UBIC OTROS NB M2 ND NA Expl.Var Prp.Totl 1 factor 1 0.13861 0.92784 0.39051 -0.00301 -0.05732 -0.15047 0.07606 0.48782 0.83491 0.95586 0.93520 0.46951 4.00806 0.33401 factor 2 0.23142 -0.07624 0.05038 0.90933 0.69419 -0.20110 -0.03383 0.38665 0.10504 0.00860 0.01075 0.19665 1.61165 0.13430 factor 3 -0.18173 0.04143 0.19338 -0.05053 0.03930 0.06625 0.96616 -0.11811 -0.01226 0.08953 0.02189 0.18166 1.06968 0.08914 factor 4 0.11784 0.14932 0.06838 0.21480 0.04366 -0.95519 -0.06381 0.11324 0.14822 0.06757 -0.04248 0.00811 1.04659 0.08722 factor 5 0.90421 0.10733 0.30231 0.21800 0.04183 -0.10561 -0.14548 0.13321 0.23767 0.08113 -0.07350 0.02092 1.08875 0.09073 factor 6 0.19198 0.09764 0.77769 0.13543 0.65641 -0.06665 0.13972 0.64404 0.39205 0.19298 0.24400 0.75111 2.35382 0.19615 Una descripción amplia y detallada del método de los Componentes Principales la encontramos en Batista y otros ( 1989 ). 547 ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN De esta rotación, se obtiene el significado de los factores, fruto de la saturación ( mayor del 70% ) de las variables originales en cada una de ellas. A continuación se analizan éstas: Todas las variables que hacen referencia a la superficie de la vivienda, ya sea en metros o en habitaciones, quedan saturadas en el primer factor: número de baños ( .834 ), dormitorios ( .935 ), metros cuadrados ( .955 ), y que la vivienda sea unifamilar ( .927 ). En el factor 2 queda reflejada la conservación de la vivienda, medida en la saturación del índice de conservación ( .909 ). La ubicación de la vivienda queda explicada por el factor 3, ya que su saturación en el mismo es muy alta ( .966 ). La existencia de ascensor en la vivienda es el significado reflejado por el factor 4, ya que se ha saturado con un índice igual a .955. El factor 5 explica el estado en que se encuentran las instalaciones del piso, fruto de la saturación en el mismo del índice de instalaciones ( .904 ), i.e. también está reflejando si la vivienda es o está nueva. El último factor, el sexto, refleja la existencia de algunos atributos deseables en la vivienda, como son las 1 2 mejoras ( .777 ), los armarios ( .751 ) y los otros ( .644 ). Un comportamiento difícil de interpretar es el del índice de confort, ya que no queda reflejado con claridad en ningún factor, aunque parece casi saturado en el segundo y en el sexto, por lo que no es tenido en cuenta. Estos seis factores nos van a permitir analizar la composición del precio de la vivienda y de su mercado, especificando con un modelo econométrico donde dicho precio se vea explicado por ellos, como representantes de las características. En el siguiente modelo estimado todos los coeficientes son significativamente distintos de cero ( α = 0.05 ), y un coeficiente de determinación igual al 97.3 %. Tabla 3: Variable explicada Precio variable coeficiente Superficie F1 7716.63900 Conserv. F2 1150.99200 Ubicación F3 1491.32000 Ascensor F4 -952.57290 Instalacion.F5 942.65290 Otros F6 4285.27800 C 13310.53000 F1*F2 696.91180 F1*F6 1343.04100 F3*F6 -769.13760 F4*F5 1044.12300 desviación 335.04850 254.55590 285.03030 236.21600 301.09240 289.76810 229.41190 339.59010 482.21270 351.91830 250.38750 t 23.031410 4.521567 5.232147 -4.032636 3.130776 14.788640 58.020210 2.052215 2.7852 -2.185557 4.170030 p 0.00000 0.00000 0.00000 0.00020 0.00310 0.00000 0.00000 0.04600 0.00780 0.03410 0.00010 Los errores del modelo son homocedásticos y de distribución Normal, ya que en ambos casos se acepta la H0 formulada en los test de White y Jarque Bera respectivamente ( FW = 1.476, probabilidad = 0.15; XJB = 3.207, probabilidad = 0.2011 ). Asimismo, se acepta la estabilidad en los coeficientes, contrastada por 3 medio del test de Cusum ( Dios, 1995 ) , como se observa en el gráfico 1. 1 Como realmente el porcentaje de la vivienda que los tienen, o que dicen tenerlo, no es elevado, esta saturación puede deberse a correlación espúrea, ya que hubiese sido más lógico si estuviese asociada a la superficie, f1, que al sexto. Por ello, en el resto del análisis se obvia su comportamiento. 2 Aunque su índice de saturación no sea en absoluto elevado, y por tanto no es nítido, es el factor donde tiene mayor saturación y por tanto mayor reflejo. A pesar de ello hay que tratar su significado con cautela. 3 En que se realiza un contraste gráfico de la estabilidad de los parámetros, representando la suma acumulada de los residuos recursivos dividida por el error stándar del modelo con la muestra completa y las rectas que limitan la zona de la aceptación. 548 ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN Gráfico 1: Test de Cusum sobre el modelo 20 10 0 -10 -20 20 25 30 35 CUSUM 40 45 50 55 60 5% Significance Esta ecuación de precios implícitos de la tabla 3, conocida como hedónica, se analiza a continuación. Para su interpretación se utiliza el rango de jerarquías planteado desde la tradición hedónica, en el trabajo de Sweeney ( 1976 ). Fruto de tal ordenación se obtienen los siguientes resultados: El atributo más valorado es la superficie de la vivienda ( f1 ), con un valor estimado próximo a los ocho 1 millones de pesetas para un incremento en unidad de este factor . El segundo atributo más valorado es las “mejoras y otros”, i.e., existencia de otras habitaciones, así como de patios y portales llamativos, con un precio de algo más de cuatro millones. La ubicación también parece ser tenida en cuenta, ya que se llega a pagar casi millón y medio de pesetas más por una vivienda en mejor calle que otra. La conservación de la vivienda aparece valorada, aunque no en exceso, ya que se paga algo más de un millón por ella. El estado de las instalaciones tampoco parece ser muy valorado, ya que su precio implícito no alcanza el millón de pesetas. El ascensor no valora la vivienda, sino que la deprecia en algo menos de un millón de pesetas. Resultado no extraño, ya que la existencia de ascensor reflejaría que la vivienda no es unifamiliar, i.e. no es una casa, ya que éstas en ningún caso lo tienen. Entonces este precio implícito está penalizando el que la vivienda sea un piso. El cruce de unos factores con otros, las interacciones, ofrecen resultados también muy interesantes, fruto de la no aditividad antes mencionada. Alguno de ellos ha resultado negativo, i.e., disminuyen el precio de la vivienda. Este es el del que se produce entre ubicación y “mejoras y otros” ( f3*f6 ), algo más de setecientas mil pesetas de depreciación de la vivienda en el caso de que confluyan ambas: cuando está bien ubicada no se valoran las “mejoras y los otros”. Fruto del uso comercial de la vivienda en las mejores zonas de la Judería, las mejoras y otros: lavaderos, despensas, patios, etc. no tienen demasiada utilidad y los demandantes no están dispuestos a pagar por ellas. Sin embargo, existen otras interacciones que sí incrementan el precio de la vivienda, siendo éstas las siguientes: 1 Teniendo en cuenta que los factores - los estraídos del análisis en Componentes Principales con los que estamos trabajando - pueden tomar valores entre -2 y 2, i.e. cuatro unidades, un incremento en una unidad supondría un aumento del 25% de dicha equipación, para este caso la superficie. Sería el paso de una superficie media, en cualquier acepción del concepto de superficie, a una mayor, aunque no la mayor posible ya para ello sería necesario un incrento de dos unidades. 549 ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN El cruce de superficie y “mejoras y otros”( f1*f6 ), revaloriza la vivienda en casi millón y medio de pesetas, i.e. si la vivienda además de ser grande tiene todos estos atributos deseables, aumenta todavía más su valor. Asimismo, la presencia conjunta de ascensor e instalaciones ( f 4*f5 ), produce un incremento de un millón de pesetas en el precio. Teniendo en cuenta el coeficiente negativo, recientemente analizado, de f4 sin interacción, reflejando la penalización a viviendas no unifamiliares; parece que en el caso donde la vivienda sea realmente nueva, instalaciones óptimas, si se valora la existencia de ascensor, i.e. casas recientemente restauradas, a las que se les instala ascensor. Entonces, existe demanda para vivienda no unifamilar, si está recientemente restaurada y tiene ascensor. Por último, la interacción entre superficie y conservación ( f1*f2 ), también arroja un precio implícito positivo, aunque no demasiado elevado ( casi setecientas mil pesetas ). La concurrencia de ambos atributos aumenta el precio de la vivienda, aunque no notablemente. 4. CONCLUSIONES Del análisis de los precios implícitos, la composición de la ecuación hedónica, se pueden obtener conclusiones interesantes acerca de las fuerzas o procesos que dominan el mercado de la vivienda urbana en un núcleo histórico. Los atributos más valorados resultan ser: la superficie, la existencia de otras habitaciones de servicio ( lavadero, trastero, etc ) y “otros” atributos ( portal llamativo, patio, etc. ), y más secundariamente: la ubicación. La conservación y el estado general de la vivienda tienen unos precios implícitos muy reducidos, sobre todo si se compara con cualquiera de los anteriores. Este hecho manifiesta un escaso interés de los ciudadanos por viviendas en buen estado, en cualquiera de sus distintas acepciones. En general se aprecia un notable interés por viviendas de gran tamaño, y un mínimo, casi inexistente, por viviendas nuevas, i.e. en términos de teoría económica el proceso de filtering es muy escaso, y sí se manifiesta un “exceso de demanda de metros cuadrados”. El proceso de filtering no se ha manifestado con claridad en este submercado de la ciudad, ya que: Tanto el índice de conservación como de instalaciones ( ambos representan que la vivienda esté nueva ) alcanzan unos precios estimados muy bajos. La interacción entre superficie e instalaciones ( nuevo ), arroja un precio implícito estimado negativo de mayor cuantía que cualquiera de los anteriores por separado. La interacción ascensor con instalaciones ( por lo que la vivienda ha de ser realmente nueva ) apenas llega a compensar el precio estimado negativo de la existencia de ascensor, por lo que no está muy valorado. Por el contrario si se aprecia la presencia de regentrification, ya se observa una demanda de vivienda ajena al estado de la misma y por tanto existe una intención previa de los demandantes para reformar, respondiendo con claridad a dicho proceso. Todavía se encuentran otras razones que lo confirman, como son las siguientes: La vivienda se compra por tener una gran superficie, i.e. no se demandan viviendas con una superficie media, sino que se quieren grandes viviendas. Por lo tanto, el demandante ha de tener una capacidad económica elevada, ya que, además de comprarla, ha de mantenerla. Apenas se demanda un buen estado de la misma, existe por tanto intención de reformarla, i.e. se tiene que tener una buena renta para poder reformar una vivienda inmediatamente después de adquirirla, ya que las viviendas de la Judería que no están en estado óptimo; suelen estarlo en pésimo. 550 ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN En cualquier caso, la influencia de proceso de filtering es muy escasa. La razón que parece explicar este hecho es la no existencia de demanda de localización de la vivienda por razones de entorno, i.e aquellas 1 equipaciones que rodean la vivienda, y que la hacen más atractiva. Todo ello hace patente un concepto de accesibilidad de la vivienda mucho más limitado que el modelo de Tiebout ( 1956 ), ya que la demanda de atributos ambientales se limita a los “históricos”, sin otra amplitud de tal concepto. Si bien el modelo de Tiebout, que principalmente busca la ubicación por el análisis de los entornos “desahogados”, no parece ser el más adecuado para explicar la realidad de este mercado inmobiliario: el de las casas históricas; el modelo “disyuntiva” tampoco parece poder explicarlo en su totalidad. La disyuntiva superficie/centralidad no parece manifestarse de un modo nítido en esta zona, ya que si bien la superficie alcanza un precio estimado muy alto, la ubicación, siendo notable, es muy inferior. Por lo tanto esta disyuntiva existe, pero no es de ningún modo determinante. Existen dos razones para que la disyuntiva no se plantee en el casco histórico como la única variable explicativa del precio de la vivienda : En primer lugar, el uso no residencial de la vivienda ( oficinas ) - importante motor del mercado inmobiliario y origen de las tendencias alcistas - apenas se plantea en las zonas históricas. Sin embargo, el uso no residencial para comercio - muy importante en esta zona, principalmente por el turismo - no tiene una orientación al centro comercial de la ciudad, sino que se limita a las plazas o calles típicas en la que se produce la afluencia de turismo. Por todo ello, no existe una inercia determinante de una calle - el centro comercial - sobre las demás, y los precios de la vivienda no se manifiestan exclusivamente por la cercanía o lejanía a ese punto concreto. De esta manera el modelo monocéntrico no puede ofrecer una estimación muy aproximada del precio de la vivienda, ya que el centro no es tan sólo uno, sino que existen varios ( Turnbull, 1990 ). Se puede plantear la existencia de una cierta disyuntiva, pero esta no responde en ningún caso al rígido modelo planteado por Muth ( 1969 ), ya que haría referencia a un concepto más amplio de centro. 2 No se observa demanda de atributos ambientales, sobre todo si se compara con las del resto de la ciudad , aunque parece patente una fuerte implantación de las razones de status ( Boléat, 1976 ). El atributo más deseado es la superficie, que viene a reflejar la demanda de viviendas unifamiliares grandes: casas 3 palaciegas , i.e. se está comprando una gran casa para ensalzar y encumbrar socialmente al dueño de la vivienda. Atendiendo al carácter multiatributo de este bien, en el sentido de Lucas ( 1975 ), la vivienda es capaz de ofrecer distintos usos al mismo tiempo. De la misma manera que sirve de resguardo, también manifiesta la capacidad económica de su dueño. Por ello, el individuo que demanda viviendas grandes, está buscando además de una casa más amplia un reconocimiento social, i.e, las razones de status ofrecidas por Bóleat parecen muy importantes en la determinación del precio de la vivienda. 5. RESUMEN DE CONCLUSIONES Acorde a los resultados recientemente analizados y a los distintos modelos teóricos expuestos en la literatura, parece que el proceso de regentrification y el “stock de capital maleable” ( Alonso, 1964 ), tienen mayor capacidad explicativa que el resto de procesos conocidos, para este mercado de la vivienda. 1 Zonas verdes, parques, piscinas, etc. En Caridad, Brañas y De la Paz ( 1997 ) se realiza un estudio por zonas de toda la ciudad de Córdoba. En los barrios del Norte de la ciudad existe una manifiesta demanda de atributos ambientales, tales como: zonas verdes, parques, piscinas, etc., y se huye de las zonas más populosas. 3 La media muestral de la superficie de todas las viviendas analizadas es superior a 140 m2 útiles, lo que ya parece de por sí una superficie razonable. 2 551 ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN Aunque a diferencia de Alonso, la maleabilidad del capital no es fruto de la poca durabilidad del bien, sino de los intereses de ciertos ciudadanos que tienen capacidad económica para modificar tal bien. El mercado inmobiliario de la zona histórica tiene la particularidad de tener un uso muy limitado en oficinas, por lo que se alivian en cierto modo las tendencias alcistas de la zona centro, y por ello el proceso de filtering se muestra con poca nitidez. Los modelos de entorno o derivados del de Tiebout, tampoco son capaces de realizar un estudio exhaustivo de la composición del mercado, ya que la demanda de ambiente se limita a razones históricas, 1 por lo que en este caso del casco histórico no se plantea una función más amplia . Las tres razones que parecen haber incentivado los procesos de regentrification en la zona histórica son: Una moda creciente por ocupar casas antiguas, históricas y de gran empaque por parte de los ciudadanos de mayor renta. Muy particularmente por empresarios dedicados a la joyería, que las utilizan tanto para vivienda como para taller. El precio tan elevado que tienen las viviendas grandes en las zonas nueva promoción de la ciudad de Córdoba, obliga a los ciudadanos a buscar en otra parte dichas viviendas, especialmente si la familia es numerosa. La dualización del mercado de la vivienda - nuevas y viejas - provoca aumentos en los procesos de 2 regentrification, ya que se hace rentable la maleación - en el sentido de López ( 1992 ) - de la vivienda . Si las autoridades urbanísticas de la ciudad fomentan planes parciales para el desarrollo de estos barrios, para la limpieza, etc. especialmente en la cara sur del Guadalquivir, es muy posible que el proceso gane fuerza, y que todavía sea mayor la demanda de casas históricas en la Judería. Sería interesante que la autoridad aprovechara esta “moda” para frenar la fortísima tendencia alcista que está sufriendo el norte de la ciudad, y que con ello va dejando al margen la parte sur. Por ello, la autoridad local ha de promover actuaciones encaminadas a la mayor promoción del sur del casco histórico, sin duda el más deteriorado. En este sentido es necesario que el proceso de regentrification no sólo se manifieste desde los consumidores, sino también desde la autoridad, que ha de promover a su vez una infraestructura adecuada, para poder aprovechar los incrementos de demanda en esta zona, y frenar el crecimiento nada armónico del norte de la ciudad de Córdoba. 6. BIBLIOGRAFÍA ALONSO, W ( 1964 ).Location and Land Use. Harvard University Press, Cambridge. AZQUETA OYARZUN, D. (1994). La Función de Precios Hedónicos en la Práctica. En Valoración Económica de la Calidad Ambiental. Mc Graw-Hill, Madrid. BATISTA, J. M. y MTNEZ. ARIAS, M. (1989). Análisis multivariante: Análisis en Componentes Principales. Colección Esade, Hispano Europea, Barcelona. BERNDT, E. R. ( 1991 ). The Measurement of Quality Change: Constructing an Hedonic Price Index for Computers Using Multiple Regression Methods. Addison Wesley, Londres. BOLÉAT, M. ( 1976 ). House Prices and the Housing Market. Housing Review, Octubre. BRAÑAS, P. y CARIDAD, J. M. ( 1996 ). Demanda de características en Córdoba: un modelo de precios hedónico. Revista de Estudios Regionales, 2ª época, Sept-Dic 1996. 1 2 Ruído, atascos, zonas verdes, parques, piscinas, y todo tipo de aglomeraciones. Si son muy caras las viviendas nuevas, la restauración de una vivienda más antigua comienza a ser rentable. 552 ,&RQJUHVRGH&LHQFLD5HJLRQDOGH$QGDOXFtD$QGDOXFtDHQHOXPEUDOGHOVLJOR;;, COMUNICACIÓN CARIDAD, J. M. y BRAÑAS, P. ( 1996 ). El mercado de la vivienda en Córdoba: un enfoque cuantitativo. Comunicación en la XXII Reunión de Estudios Regionales. Pamplona, noviembre de 1996. CARIDAD, J. M.; BRAÑAS, P. y DE LA PAZ, M. ( 1997 ). Further empirical evidences against Monocentric Models. Urban Studies ( en evaluación ). DIOS PALOMARES, R. (1995). Aplicaciones econométricas con micro-TSP. Servicio de Publicaciones Universidad de Córdoba, Córdoba. FOLLAIN, J. R. y JIMENEZ, E. ( 1985 a ) The demand for Housing Characteristics in Developing Countries. Urban Studies, 22 (5), pp 421-432. GRILICHES, Z. ( 1971 ). Introduction: Hedonic Price Indexes Revisited. In Price Indexes and Quality Changes: Studies in New Methods of Measurement, ed. by Z. Griliches. Cambrige: Harvard University Press, pp 3-15. HARRISON, D. y KAIN, J.F. ( 1969 ). Cumulative urban growth and urban density functions. Journal of Urban Economics, 4 ( 1 ), pp 113-117. JAÉN GARCÍA, M. y MOLINAS, A. ( 1995 ). Modelos econométricos en la tenencia y demanda de vivienda. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Almería. LANCASTER, K. J. ( 1966 ). A New Approach to Consumer Theory. Journal of Political Economy, 74, pp 132-157. LOPEZ GARCIA, M. A. ( 1992 ). Algunos Aspectos de la Economía y la Política de la Vivienda, Investigaciones Económicas, (segunda época), Vol. XVI, nº 1, pp 3-45. LUCAS, R. ( 1975 ). Hedonics price functions. Economics Inquiry, 13, pp 157-78, Junio. MUTH, R. F. ( 1969 ). Cities and Housing. Chicago University Press, Chicago. PARKER, D. y ZILBERMAN, D. (1993). Hedonic Estimation of Quality Factors Affecting the Farm-Retail Margin. American J. Aricultural Economic, nº 75, 458-466 ROSEN, S. ( 1974 ). Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition. Journal of Polical Economy, nº 82, pp 34-55. SAURA GARCIA, P. (1995). Demanda de características de la vivienda en Murcia, 1995. Secretariado de Publicaciones de la Universidad, Bibliografma, p.153-157, Murcia. SWEENEY, J. L. ( 1974 ). Quality, Commodity Hierarchies, and Housing Markets. Econometrica, vol 42, nº 1, jan. TIEBOUT, C ( 1956 ). A pure theory of local expenditures, Journal of Political Economy, nº 64.. TURNBULL, G. K. ( 1990 ). The pure theory of Household, Location: An Axiomatic Approach. Journal of Regional Science, vol 30 ( 4 ), pp 549-562. 553