Gacetilla: Estudio de Calidad de Vida en barrios de Buenos Aires

Gacetilla: Estudio de Calidad de Vida en barrios de Buenos Aires
Resumen y puntos principales del proyecto “Quality of Life in Buenos Aires’
Neighborhoods: Hedonic Price Regressions and the Life Satisfaction Approach”.
Documento de trabajo para el proyecto “Quality of Life in Urban Neighborhoods in
LAC”, BID. Publicado como BID Research Network Working Paper #R-559,
Washington (Septiembre 2008).
El trabajo fue realizado por el Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales
de la Universidad Nacional de La Plata para un informe regional del Banco
Interamericano de Desarrollo. El trabajo fue realizado por Guillermo Cruces,
investigador del CONICET, y Andrés Ham, becario del CONICET, y Martín Tetaz,
los tres investigadores del CEDLAS.
Se trata de un estudio en varias etapas, desde la perspectiva de la economía urbana,
que busca entender los determinantes de la calidad de vida en barrios a partir de
información objetiva y subjetiva. Se realizó un estudio en base a precios de
propiedades para el año 2006, y se realizó también una encuesta en cuatro barrios del
AMBA. A continuación, una descripción de ambos trabajos.
Estudio de calidad de vida en base a datos objetivos
El estudio en base a datos objetivos parte de una base de datos de precios de
propiedades para la Ciudad de Buenos Aires, del año 2006, compilada por el gobierno
porteño. Esta base de datos contiene la ubicación, el precio de venta publicado y
características de más de 5800 casas y departamentos. Además de estas
características, para cada propiedad se calculó la distancia a una serie de amenidades e
infraestructura del barrio:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Distancia a la avenida más cercana
Distancia a la escuela más cercana
Distancia al área verde más cercana
Distancia a la autopista más cercana
Distancia al centro
Distancia a la estación de subte más cercana
Distancia a la estación de tren más cercana.
El cálculo de “calidad de vida” parte del precio por metro cuadrado de cada vivienda,
y toma en cuenta el efecto en ese precio las características de la vivienda y las
características del barrio. Los resultados indican que estar lejos de avenidas y
autopistas aumenta el valor del metro cuadrado de las viviendas, mientras que estar
lejos del centro, de escuelas, de áreas verdes, de trenes y de subtes lo reducen.
El índice corresponde a cuánto “aportan” al precio del metro cuadrado estas
“distancias” a nivel del barrio. Los barrios con mayor nivel de este índice son aquellos
que tienen un alto componente de las características valoradas positivamente (por
ejemplo, áreas verdes, escuelas y subtes) y/o un bajo nivel de aquellas valoradas
negativamente (por ejemplo, avenidas y autopistas).
La siguiente tabla presenta una simplificación de la metodología para permitir una
mejor interpretación de los resultados. Indica cuánto contribuían las características del
barrio al precio por metro cuadrado promedio en ese barrio (en 2006 y en dólares), el
precio promedio por barrio, y la “contribución” como porcentaje del valor por metro
metro cuadrado. Por ejemplo, en Puerto Madero el precio por metro cuadrado
promedio era de 2810 dólares, las características del barrio “aportaban” 209 dólares,
pero como porcentaje del precio esto representaba un 7.4%.
Características promedio de los barrios
Neighborhoods
AGRONOMIA
ALMAGRO
BALVANERA
BARRACAS
BELGRANO
BOCA
BOEDO
CABALLITO
CHACARITA
COGHLAN
COLEGIALES
CONSTITUCION
FLORES
FLORESTA
LINIERS
MATADEROS
MONSERRAT
MONTE CASTRO
NUEVA POMPEYA
NUÑEZ
PALERMO
PARQUE AVELLANEDA
PARQUE CHACABUCO
PARQUE PATRICIOS
PATERNAL
PUERTO MADERO
RECOLETA
RETIRO
SAAVEDRA
SAN CRISTOBAL
SAN NICOLAS
SAN TELMO
VELEZ SARSFIELD
VERSALLES
VILLA CRESPO
VILLA DEL PARQUE
VILLA DEVOTO
VILLA GRAL. MITRE
VILLA LUGANO
VILLA LURO
VILLA ORTUZAR
VILLA PUEYRREDON
VILLA REAL
VILLA RIACHUELO
VILLA SANTA RITA
VILLA SOLDATI
VILLA URQUIZA
Sample average
Avg price
per m2 (2006
USD)
985
1047
912
859
1269
700
860
1012
1021
1069
1174
798
856
905
852
754
1018
862
671
1186
1507
713
984
800
787
2810
1453
1721
998
877
1159
1029
788
873
1016
966
960
862
605
836
1118
927
850
760
900
680
1066
1041
Property
surface in
square
150
95
93
141
128
116
138
135
109
179
110
111
147
148
138
148
86
136
184
149
120
170
180
122
157
116
109
115
147
117
77
83
153
168
117
147
190
126
203
148
178
132
155
161
149
148
122
133
Distances (in Kms)
To city center
To avenue
To green areas
9.88
3.78
2.11
3.90
8.44
3.82
4.32
5.84
6.69
9.84
7.24
2.23
8.01
9.67
13.51
12.46
1.27
11.64
6.16
9.95
4.87
10.02
6.40
3.77
7.88
2.03
2.28
1.10
11.09
2.75
0.63
2.26
10.65
13.37
5.50
10.13
12.14
8.10
11.77
11.79
8.40
11.38
13.42
12.63
9.31
8.85
10.16
7.38
0.104
0.089
0.105
0.152
0.142
0.120
0.080
0.125
0.056
0.122
0.174
0.111
0.099
0.127
0.271
0.127
0.099
0.206
0.126
0.167
0.141
0.077
0.098
0.080
0.124
0.169
0.117
0.137
0.129
0.110
0.085
0.064
0.145
0.145
0.090
0.278
0.125
0.197
0.183
0.129
0.098
0.189
0.209
0.091
0.194
0.094
0.106
0.133
0.219
0.123
0.113
0.191
0.140
0.156
0.161
0.145
0.149
0.214
0.118
0.135
0.156
0.149
0.205
0.212
0.099
0.168
0.255
0.167
0.144
0.225
0.182
0.147
0.212
0.619
0.115
0.136
0.188
0.139
0.096
0.113
0.178
0.216
0.156
0.192
0.186
0.167
0.205
0.236
0.179
0.182
0.258
0.188
0.190
0.245
0.160
0.161
To nearest
school
0.295
0.324
0.355
0.183
0.218
0.206
0.397
0.323
0.185
0.234
0.257
0.211
0.281
0.289
0.227
0.300
0.202
0.326
0.282
0.306
0.245
0.310
0.288
0.204
0.402
0.099
0.176
0.119
0.211
0.287
0.166
0.148
0.305
0.154
0.350
0.259
0.403
0.361
0.289
0.205
0.293
0.383
0.274
0.302
0.492
0.355
0.325
0.281
To train
station
0.635
1.470
0.834
0.795
0.587
1.808
1.838
1.003
0.631
0.734
0.560
0.885
0.924
0.684
0.977
2.089
1.449
1.639
0.999
0.512
0.878
1.571
1.770
1.359
0.620
0.949
1.486
0.799
0.868
1.560
1.310
1.097
0.884
1.027
1.122
0.645
0.721
1.406
1.007
0.775
1.058
0.612
1.961
1.480
1.528
0.756
0.609
1.006
To subway
station
1.50
0.39
0.37
1.45
0.69
1.98
0.54
0.75
0.60
1.23
0.61
0.36
1.35
2.49
5.40
3.99
0.36
4.81
2.56
1.10
0.60
1.68
0.64
1.07
1.73
0.94
0.52
0.50
2.14
0.36
0.19
0.79
3.12
5.87
0.59
2.97
4.31
2.60
3.71
3.99
0.56
2.71
6.29
5.23
3.33
2.69
1.55
1.66
Neighborhood
CHACARITA
COLEGIALES
PUERTO MADERO
SAN NICOLAS
PALERMO
BELGRANO
VILLA ORTUZAR
RECOLETA
RETIRO
VILLA CRESPO
BALVANERA
ALMAGRO
AGRONOMIA
MONSERRAT
CABALLITO
COGHLAN
VILLA URQUIZA
NUÑEZ
PATERNAL
VILLA DEL PARQUE
CONSTITUCION
FLORESTA
FLORES
VILLA GRAL. MITR
PARQUE PATRICIOS
SAN CRISTOBAL
NUEVA POMPEYA
BARRACAS
BOEDO
VILLA PUEYRREDON
PARQUE CHACABUCO
VILLA SANTA RITA
SAAVEDRA
SAN TELMO
VELEZ SARSFIELD
BOCA
PARQUE AVELLANED
MONTE CASTRO
VILLA DEVOTO
VILLA SOLDATI
VILLA LUGANO
MATADEROS
VILLA LURO
LINIERS
VILLA RIACHUELO
Total
Average index
implicit price
difference
218.7
214.0
209.2
204.2
202.9
184.7
178.0
158.2
154.3
138.8
133.5
128.1
106.4
104.4
91.6
85.8
83.5
79.1
76.2
59.8
44.4
37.5
34.3
21.7
19.8
14.8
12.9
-1.4
-4.5
-5.1
-5.6
-10.8
-18.5
-20.6
-26.9
-38.2
-41.5
-42.8
-44.5
-44.9
-46.4
-60.4
-63.1
-63.6
-90.0
72.5
Price
rank
14
7
1
8
3
5
9
4
2
16
24
12
19
15
17
10
11
6
40
21
38
25
33
29
37
27
46
32
31
23
20
26
18
13
39
44
43
30
22
45
47
42
36
34
41
Neighborhood
PUERTO MADERO
RETIRO
PALERMO
RECOLETA
BELGRANO
NUÑEZ
COLEGIALES
SAN NICOLAS
VILLA ORTUZAR
COGHLAN
VILLA URQUIZA
ALMAGRO
SAN TELMO
CHACARITA
MONSERRAT
VILLA CRESPO
CABALLITO
SAAVEDRA
AGRONOMIA
PARQUE CHACABUCO
VILLA DEL PARQUE
VILLA DEVOTO
VILLA PUEYRREDON
BALVANERA
FLORESTA
VILLA SANTA RITA
SAN CRISTOBAL
VILLA GRAL. MITR
MONTE CASTRO
BOEDO
BARRACAS
FLORES
LINIERS
VILLA LURO
PARQUE PATRICIOS
CONSTITUCION
VELEZ SARSFIELD
PATERNAL
VILLA RIACHUELO
MATADEROS
PARQUE AVELLANED
BOCA
VILLA SOLDATI
NUEVA POMPEYA
VILLA LUGANO
Total
Average price
Price
per square meter
rank
(2006 USD)
2810
1721
1507
1453
1269
1186
1174
1159
1118
1069
1066
1047
1029
1021
1018
1016
1012
998
985
984
966
960
927
912
905
900
877
862
862
860
859
856
852
836
800
798
788
787
760
754
713
700
680
671
605
1041
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
29
30
31
32
33
34
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
Neighborhood
CHACARITA
COLEGIALES
SAN NICOLAS
VILLA ORTUZAR
BALVANERA
BELGRANO
VILLA CRESPO
PALERMO
ALMAGRO
RECOLETA
AGRONOMIA
MONSERRAT
PATERNAL
CABALLITO
RETIRO
COGHLAN
VILLA URQUIZA
PUERTO MADERO
NUÑEZ
VILLA DEL PARQUE
CONSTITUCION
FLORESTA
FLORES
VILLA GRAL. MITR
PARQUE PATRICIOS
NUEVA POMPEYA
SAN CRISTOBAL
BARRACAS
BOEDO
VILLA PUEYRREDON
PARQUE CHACABUCO
VILLA SANTA RITA
SAAVEDRA
SAN TELMO
VELEZ SARSFIELD
VILLA DEVOTO
MONTE CASTRO
BOCA
PARQUE AVELLANED
VILLA SOLDATI
LINIERS
VILLA LURO
VILLA LUGANO
MATADEROS
VILLA RIACHUELO
Total
Contribuci
ón del
barrio al
m2
21.4%
18.2%
17.6%
15.9%
14.6%
14.6%
13.7%
13.5%
12.2%
10.9%
10.8%
10.3%
9.7%
9.1%
9.0%
8.0%
7.8%
7.4%
6.7%
6.2%
5.6%
4.1%
4.0%
2.5%
2.5%
1.9%
1.7%
-0.2%
-0.5%
-0.5%
-0.6%
-1.2%
-1.9%
-2.0%
-3.4%
-4.6%
-5.0%
-5.5%
-5.8%
-6.6%
-7.5%
-7.6%
-7.7%
-8.0%
-11.8%
4.0%
Por supuesto, se trata de un ejercicio estadístico, y aunque estos resultados en general
tienen sentido, no pueden explicar todo, y hay anomalías. Por ejemplo, en el barrio de
Chacarita encontramos un muy alto nivel de vida, porque el Cementerio es
considerado un área verde en la base de datos de la Ciudad y todas las propiedades en
ese barrio están cerca del cementerio.
Estos resultados, aunque interesantes, provienen de una información muy limitada: las
características de la propiedad y las siete “distancias”. En general, los indicadores
objetivos son más escasos.
Por ello, se planteó un segundo estudio piloto en cuatro barrios porteños (tres de la
Ciudad más Avellaneda), en los cuales se llevó a cabo una encuesta a hogares de cada
barrio. A esos hogares se les pidió evaluar un conjunto de características mucho más
completo de su barrio.
Resultados de la Encuesta de Calidad de Vida en Barrios
El estudio de calidad de vida en las principales ciudades del mundo no es nuevo.
En la encuesta mundial sobre calidad de vida realizada por Mercer Human Resourse
Consulting en 2007 (esta es la mimsma empresa que hace el famoso estudio de costo
de vida en las principales capitales del mundo), la ciudad de Buenos Aires ocupaba el
puesto 78, entre 215 ciudades, por ejemplo. El informe analiza 39 factores
relacionados con el entorno político, social, cultural, económico, la salud y la sanidad,
la educación, los servicios públicos y el transporte, el ocio, los bienes de consumo, la
vivienda y el medio ambiente.
En Argentina, un equipo de investigadores del Conicet y 6 Universidades Nacionales
efectuó un estudio de calidad de vida de varias ciudades, en base a los resultados del
Censo Nacional de Población y Vivienda del 2001, tomándose como indicadores los
datos de mortalidad infantil, el acceso a la cobertura médica y el nivel de educación,
las condiciones de las viviendas, e incluyeron un índice de desastres (ver Clarín
23/10/2008). En ese estudio Punta Alta resultó ser la ciudad de mejor calidad de vida
y el quinto lugar correspondió a la Ciudad de Buenos Aires.
No obstante lo importante de estos estudios, ninguna investigación hasta el momento
había medido la calidad de vida al nivel de distintos barrios de una ciudad (parámetro
de política pública ciertamente muy útil para los intendentes), ni tampoco explorado
sobre las percepciones de los propios habitantes respecto de cómo era su calidad de
vida.
Con este objetivo en mente Guillermo Cruces, Andrés Ham y Martín Tetaz,
investigadores del Centro de estudios Distributivos Laborales y Sociales (CEDLAS)
de la Universidad Nacional de La Plata construyeron dos bases de datos; una con los
precios de las propiedades en todos los barrios de Buenos Aires y seis indicadores
objetivos de calidad de vida (distancia de la propiedad a avenidas, autopistas, subtes,
trenes, escuelas, espacios verdes y centro de la ciudad); la otra a partir de una
encuesta en cuatro barrios del Area Metropolitana de Buenos Aires (Caballito,
Palermo, San Cristóbal, Avellaneda) donde se le preguntó a los vecinos por la calidad
de vida de cada barrio y se les pidió que evaluaran distintos aspectos del vecindario; a
saber: estado de las veredas, estados de las calles, seguridad durante el día, seguridad
durante la noche, disponibilidad y calidad de espacios verdes, oferta cultural,
presencia de gente pidiendo, calidad de los vecinos, oferta de sexo en las calles,
disponibilidad de bares y restaurantes, iluminación de calles y veredas, oferta de
actividades culturales y deportivas, estado del tráfico y presencia de ruidos molestos y
contaminación del aire.
De la primera base de datos surge la siguiente clasificación de calidad de vida de
todos los barrios de la Ciudad
Table 5.3
Neighborhood Classification by Moran Analysis: QoL Index
ID
1
2
3
5
8
9
10
11
12
17
20
21
26
27
28
32
36
42
48
High-High
AGRONOMIA
ALMAGRO
BALVANERA
BELGRANO
CABALLITO
CHACARITA
COGHLAN
COLEGIALES
CONSTITUCION
MONSERRAT
NUÑEZ
PALERMO
PATERNAL
PUERTO MADERO
RECOLETA
SAN NICOLAS
VILLA CRESPO
VILLA ORTUZAR
VILLA URQUIZA
ID
4
15
16
18
19
22
25
34
35
38
40
41
44
45
46
47
Low-Low
BARRACAS
LINIERS
MATADEROS
MONTE CASTRO
NUEVA POMPEYA
PARQUE AVELLANEDA
PARQUE PATRICIOS
VELEZ SARSFIELD
VERSALLES
VILLA DEVOTO
VILLA LUGANO
VILLA LURO
VILLA REAL
VILLA RIACHUELO
VILLA SANTA RITA
VILLA SOLDATI
ID
6
7
23
30
31
33
39
43
Low-High
BOCA
BOEDO
PARQUE CHACABUCO
SAAVEDRA
SAN CRISTOBAL
SAN TELMO
VILLA GRAL. MITRE
VILLA PUEYRREDON
ID
13
14
29
37
High-Low
FLORES
FLORESTA
RETIRO
VILLA DEL PARQUE
De la segunda base de datos surge la siguiente tabla que nos indica la valoración de la
calidad de vida y de cada uno de los atributos de cada barrio por parte de los vecinos (
en notas de 1 a 10)
Calidad de vida
Estado de las veredas
Estado de las calles
Limpieza de veredas y calles
Forestación de las veredas
Recolección de residuos
Calidad de Transporte público
Actividades
culturales
y
deportivas
Cantidad y calidad de espacios
verdes
Performance de la policía
Iluminación de calles y veredas
Estado del tránsito
Seguridad durante el día
Seguridad durante la noche
Calidad de los vecinos
Toda la
muestra
7,34
5,40
5,73
5,66
6,26
6,97
7,66
Avellaneda
7,08
5,27
5,74
5,01
5,56
6,42
7,83
Palermo
7,71
5,37
5,32
5,83
6,58
6,95
7,47
Caballito
7,82
5,85
6,22
6,42
6,92
7,47
7,78
San
Cristobal
6,75
5,11
5,65
5,39
6,02
7,06
7,55
6,07
5,57
6,13
6,84
5,79
6,36
5,35
6,57
5,70
5,98
4,93
7,49
5,12
4,61
6,62
6,13
5,30
4,49
7,59
7,28
5,88
6,70
5,97
6,42
5,33
7,38
7,07
5,70
6,81
5,63
6,49
5,59
7,77
5,96
5,25
6,14
5,03
5,73
4,33
7,22
Adicionalmente, los vecinos también evaluaron la existencia o no de un conjunto de
factores que influyen en la calidad de vida. La siguiente tabla muestra los porcentajes
de vecinos de cada barrio que consideraron la existencia de distintas amenidades
Disponibilidad de comercios
Mucho
Algo
Poco
Ruidos molestos durante el día
No
A veces
Si
Ruidos molestos durante la noche
No
A veces
Si
Ruidos molestos durante el fin de
semana
No
A veces
Si
Contaminación del aire
No
A veces
Si
Contaminación visual
No
A veces
Si
Perros callejeros
No
A veces
Si
Gente pidiendo
No
A veces
Si
Oferta de sexo
No
A veces
Si
Venta de drogas
No
A veces
Si
Toda la
muestra
27.36
9.63
63.01
Avellaneda
35.47
24.53
40.00
Palermo
24.32
6.56
69.11
Caballito
18.29
1.56
80.16
San
Cristobal
31.25
5.47
63.28
44.59
16.80
38.61
58.65
17.29
24.06
43.02
25.19
31.78
37.89
11.33
50.78
38.28
13.28
48.44
57.18
18.42
24.40
68.42
14.66
16.92
53.85
23.46
22.69
55.08
17.19
27.73
50.98
18.43
30.59
53.52
24.40
22.08
64.29
18.42
17.29
42.86
32.43
24.71
51.56
25.39
23.05
54.90
21.57
23.53
26.47
15.94
57.58
30.57
14.34
55.09
29.46
17.44
53.10
22.18
15.56
62.26
23.53
16.47
60.00
50.87
13.93
35.20
61.89
13.96
24.15
51.54
11.15
37.31
40.39
16.86
42.75
49.21
13.78
37.01
45.81
18.67
35.51
23.31
20.30
56.39
55.38
11.92
32.69
53.31
25.29
21.40
51.95
17.19
30.86
20.58
21.74
57.68
23.48
20.83
55.68
23.17
25.10
51.74
12.11
24.22
63.67
23.44
16.80
59.77
82.78
5.02
12.20
94.34
1.51
4.15
84.38
4.69
10.94
83.27
7.76
8.98
68.27
6.43
25.30
55.85
8.36
35.79
45.25
8.75
46.01
62.45
10.67
26.88
65.32
8.47
26.21
50.79
5.56
43.65
Finalmente, a partir la respuesta de los vecinos y con un análisis estadístico
multivariado, los investigadores estudiaron cuanto valuaban los vecinos cada una de
las variables recién mostradas, teniendo en cuenta los valores de los alquileres
pagados por los vecinos (en el caso de los propietarios, los encuestadores preguntaron
a los vecinos cuanto creían que pagarían de alquiler por esa vivienda si no la
poseyeran).
Como resultado de ello se construyó un índice que muestra cuanto pagarían los
vecinos de los distintos barrios por quedarse en el barrio que están o mudarse a otro.
Tomando como referencia un barrio promedio hipotético ( un vecindario con las
características promedio de toda la muestra analizada); un vecino del barrio de San
Cristóbal estaría dispuesto a pagar hasta 558 pesos por mes para poder acceder a la
calidad de vida de ese “barrio promedio”, mientras que a uno de Palermo habría que
compensarlo 455 para que acepte mudarse al mencionado barrio hipotético. Los de
Avellaneda, a su turno, estarían dispuestos a pagar 319 pesos y los de Caballito
reclamarían 463 pesos mensuales (pesos de noviembre del 2006).
Esto implica que si el gobierno de la ciudad pudiera mejorar cada uno de los aspectos
de la calidad de vida de los barrios aquí evaluados, hasta que los vecinos de los
barrios menos favorecidos los perciban con la misma calidad que aquellos que viven
en Caballito o Palermo, aumentaría sustancialmente lo que estarían dispuestos a pagar
de alquiler por vivir en esos barrios.
Puesto en otras palabras; los vecinos de San Cristóbal y Avellaneda viven en barrios
de menor calidad de vida que el promedio, mientras que los de Caballito y Palermo
habitan vecindarios que se encuentran por arriba de la media en lo que hace a calidad
de vida.
Obviamente eso se refleja luego en el precio de los alquileres, al punto tal que la
diferencia en la valorización de los distintos atributos entre el peor barrio
evaluado(San Cristóbal) y el mejor (Caballito) es de 1121 pesos mensuales.
O dicho finalmente de una tercera manera, la gente que vive en San Cristóbal le
asigna un valor a la calidad de vida en su barrio que es 1121 pesos menor que la
valuación de alguien que vive en Caballito.