Mercados Formales de Suelo Urbano Conceptos básicos Alexandra Ortiz Banco Mundial

Temas a cubrir Demanda y oferta en mercados perfectamente competitivos El caso del suelo urbano Teoría de Ricardo Modelo simplificado de Alonso Demanda y oferta del suelo urbano Determinantes de los precios del suelo urbano Uso de regresiones hedónicas para determinar los precios del suelo

Demanda y oferta de un bien simple en mercados perfectamente competitivos Supuestos Muchos oferentes Muchos compradores Libre entrada y salida de oferentes y compradores Perfecta información Producto homogéneo Q

Cómo se determina la demanda y la oferta Hogares buscan maximizar su utilidad sujeto a restricciones de presupuesto Productores buscan maximizar ganancias sujeto a restricciones de insumos (mano de obra, capital, suelo)

En el caso del suelo urbano es el mercado perfectamente competitivo? No hay muchos oferentes Entrada al mercado puede ser difícil Información es imperfecta El producto no es homogéneo, depende mucho de dónde esté ubicado el terreno

Teoría de Ricardo La fertilidad del suelo no es homogénea El precio del suelo agrícola está determinado por su fertilidad La cantidad de suelo de un cierto grado de fertilidad es fija

Modelo clásico de Alonso, supuestos Los miembros de cada hogar van a su trabajo a lo largo de una linea recta Todos los hogares son idénticos y el número de personas que va a trabajar es fijo por hogar Los hogares gastan en transporte, vivienda y todos los demás bienes La calidad de la vivienda es homogénea en toda la ciudad Una vivienda es producida con cantidades fijas de suelo y de capital Una vivienda es ocupada por el hogar que ofrece la mejor renta y al suelo se le da el uso que genere la mayor renta posible

Modelo clásico de Alonso (2), resultados Renta vivienda Renta agrícola: cero en centreo de empleo, aumenta al alejarse de la ciudad, asumir const. Renta por estructura: constante Renta por localización: Máxima en el centro de empleo y disminuye al alejarse de la ciudad para compensar por el aumento en el costo de transporte Renta por Localización Renta por estructura Renta agrícola Centro de empleo Distancia

Modelo clásico de Alonso (3) Renta por la vivienda= renta para convertir el suelo agricola en suelo urbano + la renta por la estructura + renta por la localización Renta del suelo urbano es el residual que resulta de restar la renta por estructura y la renta agrícola de la renta por la vivienda.

Demanda y oferta del suelo urbano Demanda por el suelo urbano (residual) se deriva de la demanda por vivienda. La demanda por vivienda= f(población, condiciones macroeconómicas, condiciones financieras) Oferta de suelo urbano (Ricardo)= f(características del suelo, cantidad de suelo,) Oferta del suelo urbano= f(localización, topografía, y otras características del suelo, regulaciones urbanas, nivel de infraestructura existente)

Determinantes del precio del suelo urbano Localización Tamaño del lote Topografía Regulación Existencia de infraestructura Uso del suelo

Regresiones hedónicas Regresión es un método estadístico comúnmente utilizado para investigación en ciencias sociales, medicina, psicología, medicina, etc. Cuando la variable dependiente es el precio del suelo o de la vivienda, se habla de regresiones hedónicas. Las regresiones hedónicas sirven para calibrar hipótesis sobre los factores que afectan los precios del suelo urbano, asi como para predecir los mismos.

Regresiones hedónicas (2) Y= 0 + 1 X 1 + 2 X 2 +……..  n X n + e Y= variable dependiente  0= constante Xi= variable independiente i= coeficiente i

Regresiones hedónicas (3) - Qué significan i? • o= Valor de Y si todos los Xi son cero • i= Cambio en Y debido al cambio unitario en Xi - Método? Minimos cuadrados ordinarios (MCO): minimiza la suma de los cuadrados del error Hay otros métodos más sofisticados (MCE)

Regresiones hedónicas (4) La ecuación puede no ser lineal. Solución: linearizar si es posible Ejemplo: Y= o X 1 1 X 2 2 X 3 3 ….e ln(Y)= ln( 0) +  1 ln(X 1) +  2 ln (X 2) +  3 ln (X 3) +….ln(e)

Medidas de calidad de la regresión - R2 : mide el poder explicativo de la regresión 0  R2  1 Entre más cerca a 1, es mejor la regresión Estadistica t: mide que tan significativos son los coeficientes  Entre mayor es el valor absoluto de ti, mas significativo es  i

Ejemplo Variable dependiente: ln (precio parcela) Variables independientes: T1…T6: tiempo de viaje hasta el 6 centros de empleo distintos EM: 1 si estrato medio, 0 sino EA: 1 si estrato alto, 0 sino URC: 1 si uso residencial casa, 0 sino URM: 1 si uso residencial multiple, 0 sino

Resultados regresión N=230 R2= 0.849 Variable Coeficiente Estadistica t Constante 15.035 T1 -0.0106 -2.7 T2 -0.0127 -1.98 T3 0.019 3.8 T4 0.000256 0.08 T5 -0.0063 -1.84 T6 -0.00693 -2.46 EM 0.185 2.16 EA 0.681 3.34 URC 0.0830 0.93 URM 0.294 2.3 N=230 R2= 0.849

Reflexiones finales Todo se puede probar con estadística ! Por lo tanto hay que: ser muy cuidadoso, conocer la teoría económica, conocer los fundamentos estadísticos, conocer en la práctica como se comportan los mercados de suelo • Ahora vamos a ver cómo se comportan los mercados formales de suelo urbano en América Latina: todo es más complicado de lo que hemos visto hasta ahora!