un enfoque hedónico

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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 ).
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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.
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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.
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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.
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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 ).
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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.
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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.
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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.
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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
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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.
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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.
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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.
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1
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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.
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