Factores que influyen en el precio de la tierra en la provincia de Talca. Javier L. Troncoso C. Medardo Aguirre G. Paula Manríquez N. Varinia Labarra P. Yony Ormazábal Universidad de Talca

La literatura muestra que el precio de la tierra está determinado por la capacidad que este recurso tiene de generar ingresos. Asì, sugieren que el precio de la tierra corresponde al valor presente de los ingresos futuros (Burt, Alton). Otros investigadores agregan que estos ingresos pueden ser de origen agrícola y no agrícola (valor inmobiliario) y que consecuentemente, los ingresos no agrícolas también deben considerarse (Robison, Lins and VenKataraman). La capacidad de generar rentas está en directa relación con las características físicas del suelo (Palmquist; Gracia et al.; Donoso), disponibilidad de riego (Gracia et al. ; Fuentes y Bravo-Ureta). También influyen en el precio de la tierra el tamaño del predio, la cercanía a centros poblados y a caminos, la infraestructura y la proporción de suelos regados disponibles en el predio (Fuentes y Bravo-Ureta).

El objetivo de este estudio es cuantificar la contribución marginal al precio (precio marginal) de un conjunto de atributos físicos de la tierra. Estos atributos son: superficie total del predio, calidad de suelos, disponibilidad de agua de riego, conectividad a caminos pavimentados y ubicación geográfica.

LOS DATOS Todas las compraventas de tierras ocurridas entre 2003 y 2006 fueron analizadas directamente de las escrituras depositadas en el Conservador de Bienes Raíces de Talca. De estas escrituras se tomó la siguiente información: Precio del predio; Fecha de compraventa; Superficie total del predio; Derechos de agua; Comuna de ubicación del predio. Adicionalmente se midió la capacidad de uso de los suelos y la distancia a camino pavimentado de cada predio, empleando para el efecto el software ArcGis del Centro de Geomática de la Universidad de Talca. Los precios se expresaron en moneda de Junio 2008, empleando como deflactor el IPC. El total de observaciones fue de 92 casos.

En resumen, las variables empleadas en este estudio fueron: Precio por hectárea, en pesos de Junio 2008; Tamaño del predio, en hectáreas; Calidad de suelo, medida como el porcentaje de la superficie total de suelos Clase I y II de capacidad de uso; Derechos de agua, en litros por segundo; Conectividad, en distancia al camino pavimentado más próximo, y Comuna. Las siguientes comunas aparecieron en la muestra: Talca, Pelarco, San Rafael, Maule, Río Claro, Pencahue y San Clemente. Todas estas variables son contínuas, con la excepción de las comunas que son dicotómicas.

METODOLOGIA Se estimó una función hedónica de precios. Una “función hedónica de precios” es aquella en que el precio se explica mediante los atributos visibles del bien. En este caso, los atributos visibles son las variables recién mencionadas. Inicialmente se ajustaron formas lineales, cuadráticas y log-lineales mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). No obstante se observó no normalidad de residuos, lo que obligó a desechar los MCO. Se observó también que el factor distorsionador era una distribución no normal del precio, lo que llevó asumir una función truncada de precios y emplear un modelo lineal generalizado (Mc Cullagh and Nelder, 1989; Greene, 1999). La estimación de los parámetros se hizo mediante el método de máxima verosimilitud.

La función estimada fue la siguiente: P =  0 +  j  j Z j +  w  w Z w donde Zj y Zw son variables contínuas y dicotómicas respectivamente. Para evitar multicolinealidad entre las variables binarias, se omitió una comuna, la que quedó como variable de referencia; esta fue la comuna de Talca. Consecuentemente todos los precios estimados son desviaciones (positivas o negativas) respecto del precio de una hectárea en la comuna de Talca; este precio se denomina en la literatura “precio de referencia” (PR).

Los precios marginales son los parámetros de la función lineal estimada. Para poder comparar es útil calcular el “impacto porcentual” (IP) de cada variable, que corresponde al porcentaje de contribución al precio de esa variable. Así, para la j-ésima variable contínua y w- ésima variable dicotómica, los PI se calcularon mediante: IP i = β j *100/PR IP w = β w *100/PR

RESULTADOS

Comuna Número de observaciones % Talca67 San Clemente3639 Río Claro1213 Pencahue55 Maule67 Pelarco1820 San Rafael910 Total92100 Cuadro 1 Ventas de predios agrícolas entre en la Provincia de Talca

Superficie total (hectáreas) Número de observaciones % 1<Tamaño≤ <Tamaño≤ <Tamaño≤ <Tamaño≤ <Tamaño≤ <Tamaño≤6033 Tamaño> Total92100 Cuadro 2 Rangos de tamaño de la muestra

Derechos de agua (l/seg) Número de observaciones % 0<Derechos≤ <Derechos≤ <Derechos≤ <Derechos≤40910 Derechos>4067 Total92100 Cuadro 3 Derechos de agua

Distancia (kilómetros) Número de observaciones % 0<Distancia≤189 1<Distancia≤ <Distancia≤ <Distancia≤489 4<Distancia≤ <Distancia≤ <Distancia≤789 7<Distancia≤867 8<Distancia≤933 9<Distancia≤ <Distancia≤1122 Total92100 Cuadro 4 Distancia a camino pavimentado

Proporción de suelos Clase I y II (%) Número de observaciones % <Prop≤ <Prop≤ <Prop≤ <Prop≤ <Prop≤ <Prop≤ <Prop≤ <Prop≤ <Prop≤ <Prop≤ Total92100 Cuadro 5 Calidad de suelos de la muestra

Cuadro 6 Precios marginales e impactos porcentuales. Precio de Referencia = $ por hectárea Atributo (unidad) Precio marginal ($/unidad) Impacto porcentual (%) Tamaño (hectáreas) ,17 Derechos de agua (l/seg) ,26 Distancia a camino pavimentado (km) ,74 Proporción de suelos Clase I y II (%) ,84 San Clemente ,06 Rio Claro ,13 Pencahue ,53 Maule ,20 Pelarco ,80 San Rafael ,02

CONCLUSIONES Las observaciones de este estudio permiten sacar las siguientes conclusiones: 1.El precio de la tierra está determinado por una serie de atributos, entre los cuales pueden mencionarse: ubicación, calidad de suelos, distancia a caminos pavimentados, disponibilidad de agua de riego y tamaño del predio. 2.La variable más importante es la ubicación (comuna). En la provincia de Talca se prefieren las comunas de Talca y Pencahue por sobre las demás comunas analizadas. 3.La segunda variable más influyente es calidad de suelo. 4.La distancia a caminos pavimentados, disponibilidad de agua de riego y tamaño son variables poco influyentes. No obstante, el resultado sobre agua de riego es contraintuitivo y, consecuentemente, es prudente hacer nuevas estimaciones con esta variable.

MUCHAS GRACIAS….