El impacto del ruido sobre la formación espacial de los valores inmobiliarios: un análisis para el mercado residencial de Barcelona

MINISTERIO DE VIVIENDA 211 1. Introducción La valoración del impacto del ruido sobre la calidad de vida es doblemente comple- ja: primero porque el valor, como construcción social, parte de las percepciones de los individuos1 (MARMOLEJO & ROMANO, 2009); y segundo porque el silencio ambiental, no tiene precios explícitos, al poseer características de bien público como la no exclusión y la no rivalidad en su consumo. A pesar de estas difi cultades teóricas, en la práctica la valoración RESUMEN: El ruido se ha convertido en uno de los principales costes ambientales que las sociedades contemporáneas pagan por vivir en entornos densamente urbanizados. El impacto de esta externalidad sobre la calidad de vida se traduce en una merma del nivel de bienestar de los hogares y consecuentemente en una reducción de los valores inmobiliarios. Mediante el uso de modelos de precios hedónicos (PH), un importante número de estudios han evaluado el impacto del ruido sobre los valores residenciales, de acuerdo con el meta-análisis de Navrud (2002) por cada dB que incrementa el ruido en el entorno el precio de la vivienda se reduce en un 0,64% de media. En este artículo mediante un modelo de PH geográfi camente ponderado, que permite considerar fronteras suaves entre submercados a la vez que resuelve las dependencias espaciales, se estudia el impacto del ruido para una muestra de viviendas plurifamiliares en Barcelona. Los resultados indican que efectivamente el nivel de ruido reduce el valor de las viviendas, sin embargo a diferencia de otros estudios: 1) en Barcelona el índice de depreciación del ruido es más bajo y 2) la disposición a pagar, derivada de un estudio de valoración contingente, es mayor que el precio implícito del ruido. DESCRIPTORES: Contaminación acústica. Valoraciones. Precios hedónicos. El impacto del ruido sobre la formación espacial de los valores inmobiliarios: un análisis para el mercado residencial de Barcelona C. MARMOLEJO DUARTE & C. A. GONZÁLEZ TAMEZ Profesor Lector del Departamento de Construcciones Arquitectónicas e investigador del Centro de Política de Suelo y Valoraciones & Doctorando del Programa en Gestión y Valoración Urbana y Arquitectónica. UPC Recibido: 17.03.2009; Revisado: 26.08.2009 e-mail: [email protected] y [email protected] Los autores quieren agradecer públicamente los consejos recibidos por los/las revisores/as anónimos/as de la Revista y la asesoría en materia de valoraciones del Dr. Josep Roca Cladera y de acústica del Dr. Francesc Daumal Domenech ambos catedráticos del Departamento CA1 de la UPC. 1 Estos autores encontraron que para explicar la disposición a pagar derivada de una valoración contingente del ruido producido por la ampliación del aeropuerto de Barcelona, era muy importante la inclusión de variables relacionadas con la adscripción geográfi ca de los encuestados a las zonas de las asociaciones vecinales que han dado soporte a las reivindicaciones locales en contra de los perjuicios originados por este proyecto. Estudios El impacto del ruido sobre la formación espacial de los valores inmobiliarios C. Marmolejo Duarte & C. A. González Tamez CIUDAD Y TERRITORIO ESTUDIOS TERRITORIALES 212 del ruido se ha convertido en un tema de gran interés en el contexto de los análisis coste benefi cio (VAINIO, & al., 2001); imprescindibles de cara a la evaluación de políticas públicas (GARCÍA & GARRIDO, 2003); y en la valoración de los perjuicios privados. Sobre todo porque como MEDRAÑO & VÁZQUEZ (2008) indican la contaminación acústica es uno de los principales efectos externos del transporte; y de otras tantas actividades cotidianas. La molestia que produce el ruido exterior (vehículos, peatones, escuelas, etc.) en los entornos residenciales es una percepción que depende de: 1. la fuente emisora (frecuencia, intensidad, intermitencia, duración, etc.), 2. del nivel de exposición (propagación, aislamiento, reverberación) y sobre todo 3. del nivel de sensibilidad de los individuos. Dicha sensibilidad guarda una relación con aspectos demográfi cos (p.e. la edad o la composición del hogar), la cultura, la sociedad y otros intrínsecos a los sujetos. Los aspectos socioculturales condicionan, por ejemplo, el tipo de sonidos que son interpretados como ruido (DAUMAL, 2002), así como el uso que se hace del tiempo doméstico (leer, charlar, escuchar música, estudiar, etc.) que condiciona la perturbación provocada por el ruido exterior (KRYTER & al., 1972). Por ello, aunque el nivel de exposición se mantenga a lo largo del día, las personas se sienten más perturbadas en los periodos de descanso especialmente los nocturnos cuando hay disrupciones del sueño (conciliación, intermitencia, profundidad, consciencia, duración), y en los fi nes de semana (BRISTOW & WARDMAN, 2006). Por otra parte, KUNO & al. (1993) han sugerido que el estilo de vida y la valoración (p.e. apreciación y/o dependencia) de las fuentes emisoras, como los coches, también condicionan la percepción. El nivel de molestia originado por el ruido provoca una pérdida del nivel de bienestar de los individuos, en tanto perturba las actividades que éstos realizan (COHEN, 1980; EVANS & LEPORE 1993; EVANS, 1998; HYGEE & al., 1998 & HAINES, & al., 1998), y tiene consecuencias que trascienden a la salud física y mental (BERGLUND & al., 1995). En términos económicos dicha pérdida de bienestar tendría que ser equivalente a una función de daño (NAVRUD, 2002). La cual, según la teoría económica, puede expresarse en unidades dinerarias si se relaciona con el trade off que, sobre el consumo del resto de bienes, tendría que realizarse para disfrutar de un entorno más silencioso (MITCHELL & CARSON, 1989; FREEMAN, 1993). Desde la perspectiva empírica, la mayor parte de los estudios han recurrido al método de los precios hedónicos (PH) para inferir el valor marginal del silencio. Sin embargo, pocos han reparado en considerar la existencia de submercados, y cuando lo han hecho, los han delimitado contundentemente, lo que podría sesgar los coefi cientes al mezclar viviendas de diferentes submercados (p.e.: en un barrio existen viviendas pequeñas y grandes que pueden pertenecer a submercados diferentes) y al no considerar las dependencias espaciales entre los submercados. En este artículo utilizamos la geographically weighted regression (GWR) para medir el impacto del ruido sobre el mercado residencial. Dicho método permite: i) probar la existencia de submercados mediante la determinación de coefi cientes locales estadísticamente diferentes entre sí, ii) considerar “fronteras suaves” entre las diferentes calibraciones locales lo que permite considerar los efectos que se ejercen entre ellas de una manera suavizada, y iii) resolver, de esta manera, las dependencias espaciales (i.e. autocorrelación). El resto del artículo se estructura así: 1. primero se describe sucintamente la metodología de los PH, se destacan sus limitaciones y se compara con el método de la valoración contingente, 2. enseguida se hace una pequeña revisión de los estudios de PH y de valoración contingente (VC) realizados para valorar el ruido, 3. a continuación se describen los datos y los modelos utilizados y, 4. fi nalmente se discuten los resultados. 2. La valoración del ruido desde la perspectiva de las preferencias reveladas y declaradas El método de los PH, perteneciente a la familia de las preferencias reveladas, asume que en el valor de los bienes está implícito el valor marginal de sus atributos (BJØNER & al., 2003). En la práctica se utiliza el valor de los bienes inmuebles, para inferir, econométricamente, el valor marginal del silencio, una vez que el res- to de atributos locativos y edilicios han sido controlados (LANCASTER, 1966). En un sistema en equilibrio, la función de daño que produce el ruido, tendría que ser compensada con una disminución de la renta transferida al suelo con CyTET XLII (164) 2010 MINISTERIO DE VIVIENDA 213 el objeto de igualar el nivel de utilidad de los residentes en el sistema urbano, anulando de esta manera los micromotivos para cambiar de localización, en tanto este cambio no incrementaría su nivel de bienestar (BATEMAN & al., 2001). De esta manera en un modelo como el que sigue, donde la variable dependiente P es el precio y las covariables k son los n atributos edilicios y locativos, incluido el ruido, se esperaría que el signo del coefi ciente que afecta a éste kR fuese negativo. En la práctica el método de los PH ha sido utilizado no sólo para encontrar el precio marginal de los atributos espaciales y arquitectónicos de las viviendas, sino también para construir series o índices de precios robustas a los cambios de calidad y tipología de las viviendas tal y como en España lo han hecho BOVER & VELILLA (2001). Como se ve la principal fortaleza del método estriba en que infi ere el precio implícito de los atributos ambientales a partir del comportamiento real de los individuos en el mercado. Sin embargo tiene algunas limitantes: 1. En relación con la percepción del daño: Se asume que los individuos (p.e.: hogares), al adquirir o alquilar una vivienda, son plenamente conscientes no sólo del nivel de ruido al que estarán expuestos, sino sobre todo, de la merma que éste provocará sobre su nivel de bienestar. Esto es poco plausible, porque las asimetrías informativas en el mercado inmobiliario, en tanto los bienes no son perfectamente sustituibles entre sí, son enormes, y porque la percepción es compleja en tanto es difícil evaluar el impacto que producirá un evento que aún no se ha experimentado. Estas situaciones pueden provocar inestabilidad en la disposición a pagar implícita (BECKER & LAVEE, 2003). Sobre todo, el valor marginal del ruido puede verse infravalorado debido a la infl uencia sobre el mercado de los individuos menos sensibles a éste. 2. En relación con las especifi cidades del mercado inmobiliario. En teoría si los individuos viesen insatisfechas sus expectativas tendrían que vender inmediatamente la vivienda y buscar otra, reajustando de esta manera el precio (FEITELSON & al., 1996), lo cual no ocurre así debido a los signifi cativos costes de transacción (p.e.: mudanzas, impuestos, comisiones, servicios jurídicos, etc). La principal asunción del método es que los individuos, en aras de maximizar su utilidad, tendrían que elegir aquellos bienes cuyos atributos tuviesen un valor marginal coincidente con su DAP marginal por cada uno (ROSEN, 1974). Lo cual, de hecho, es difícil que ocurra debido a que éstos difícilmente pueden evaluar simultáneamente y con sufi ciente profundidad todos los atributos que componen la propiedad, y además tener a su disposición una oferta sufi cientemente amplia. 3. En relación con el análisis econométrico. También existen problemas relacionados con: i) el origen de la información (p.e.: utilización de bases de datos de precios construidas para otros fi nes), ii) ausencia de las características sociodemográficas de los compradores (de suma importancia a la hora de contabilizar de la DAP de los individuos en la curva de demanda en los PH en su segunda etapa), y iii) los derivados de los problemas econométricos en la especifi cación y/o omisión de covariables (como lo han demostrado BATEMAN, & al., 2001 en su estudio de Glasgow), especialmente en este caso del ruido porque las áreas más ruidosas suelen ser, asimismo, las mejor servidas. Ante las disyuntivas anteriores la pregunta que emerge es hasta qué punto el precio implícito (negativo) del ruido coincide con la función de daño que este provoca en el nivel de bienestar de los individuos. Siguiendo a BROOKSHIRE & al. (1982), FEITELSON & al. (1996: 5–6) intentan responder a dicho cuestionamiento de la siguiente manera: el eje X de la FIG 1 representa el nivel de ruido, mientras que el eje vertical representa un bien compuesto (que incluye todos los satisfactores básicos que necesita un hogar excepto la vivienda) cuyo precio es una unidad, por lo tan- to también es una magnitud monetaria medida en Euros. Y0 son los ingresos medios de un hogar, siendo Y0–R(N) la parte de los ingresos disponible para adquirir el bien compuesto, una vez que R(N) ha sido destinado a pagar la vivienda. HBC1 es la renta ofertada (bid rent) por el hogar 1 para la vivienda, ésta es la función que defi ne el trasvase de renta entre los ingresos destinados a la vivienda y los ingresos destinados a disfrutar el bien compuesto (i.e. el resto de satisfactores). El punto A es la situación de partida, en él el hogar 1 maximiza su utilidad, porque el valor marginal del ruido y su (disposición a pagar) DAP marginal coinciden (ROSEN, 1974). Obsérvese Estudios El impacto del ruido sobre la formación espacial de los valores inmobiliarios C. Marmolejo Duarte & C. A. González Tamez CIUDAD Y TERRITORIO ESTUDIOS TERRITORIALES 214 que, si el nivel de ruido se incrementa desde N0 hasta N1 la variación compensatoria del hogar 1 es CVH1 (i.e.: la cantidad necesaria para aceptar el nuevo nivel de ruido y, a la vez, mantener el nivel de utilidad original). Sin embargo, el pago por (adquirir o alquilar) la vivienda se reduce únicamente R0–R1 debido a que los precios en el mercado residencial no responden al comportamiento de un hogar específi co, sino al conjunto de hogares. En este caso, la reducción en el precio de la vivienda no subsana la variación compensatoria, de manera que se produce una reducción en el nivel de utilidad del hogar (PALMQUIST, 1992), de esta manera la función marginal hedónica infravalora el impacto del ruido en el nivel de utilidad del hogar 1. La FIG. 1 también ilustra la situación del hogar 2, cuya función de renta ofertada tiene una pendiente más pronunciada (i.e.: es más sensible al ruido), si mantenemos la función hedónica igual, lo que obtenemos es un desfase más acusado entre la reducción de utilidad y la disminución del precio de la vivienda a medida que incrementa el ruido. Desde luego que ocurriría lo contrario en el caso de que la función de precios hedónicos tuviese una pendiente más suave en relación a las funciones de DAP de los hogares “las diferencias entre la función hedónica y la DAP individual para un cambio en el nivel de ruido depende de la forma de ambas curvas” (BJØNER & al., 2003: 91). FIG. 1/ DAP marginal versus función de precios hedónicos Fuente: Elaboración propia a partir de FEITELSON & al. (1996) Por lo anterior no puede aseverarse que el precio implícito del ruido en los valores inmobiliarios sea una medida perfecta del cambio en el nivel de bienestar de los individuos, más allá de que ambas medidas estén muy correlacionadas (WALTERS, 1975; BROOKSHIRE, & al., 1982; FEITELSON & al., 1996; BJØNER & al., 2003; NELSON, 2008). Una medida alternativa de la mensuración dineraria del nivel de bienestar está dada por la valoración contingente (VC). Este método, que pertenece a la familia de las preferencias declaradas, intenta conocer directamente la variación equivalente o la variación compensatoria, que un consumidor tendría que hacer para acceder o renunciar a un cambio de la calidad ambiental (SOGUEL, 1996). A tales efectos, mediante el uso de encuestas sociológicas, se indaga la disposición a aceptar (DAP) o a ser compensado o a aceptar (DAC) (MITCHELL & CARSON, 1988)2. A pesar de las potencialidades de la VC algunos académicos y profesionales son escépticos ante su utilización, en tanto cuestionan la fi abilidad con la cual los encuestados declaran comportarse de la misma manera que lo harían en una situación real, en todo caso cuando se usa, se prefi ere la DAP. Probablemente por esta razón, y por su mayor coste en tanto estudio ad hoc, en el campo de la valoración del ruido la valoración contingente ha tenido menos aplicaciones en comparación con el método de los precios hedónicos. Sin embargo, como MEDRAÑO & VÁZQUEZ (2008) anotan, la VC ha ido progresivamente ganando terrenos sobre los PH. En defi nitiva mientras que la VC intenta medir directamente los cambios en el nivel de bienestar de los individuos producidos por los cambios en la calidad ambiental los PH analizan en qué medida dichos cambios se refl ejan en los precios inmobiliarios (BATEMAN & al., 2001). La aplicación de ambas aproximaciones estriba en el uso que se quiera hacer de sus resultados. 3. El impacto del ruido sobre el precio de las viviendas En la literatura, el indicador más utilizado para medir el impacto del ruido sobre el valor de los bienes inmobiliarios es el Noise Depreciation Sensitivity Index (NDSI). El NDSI, acuñado por WALTERS (1975), mide el impacto porcentual en la variación del precio de un inmueble por cada unidad que varía su exposición al ruido. 2 Tres son las principales ventajas de esta metodología: (i) permite aislar directamente el valor marginal de la variación de la calidad ambiental, (ii) permite evaluar la incidencia sobre el nivel de bienestar de valores de no uso (p.e.: de oportunidad, existencia y de permanencia), y sobre todo (iii) al tratarse de una simulación permite evaluar cambios potenciales o alternativos (Freeman, 1993). La Disposición a ser compensado es una medida monetaria del cambio de bienestar producido por renunciar a benefi ciarse de una mejora o aceptar un perjuicio. CyTET XLII (164) 2010 MINISTERIO DE VIVIENDA 215 Dicha exposición, puede estar medida en diferentes índices, algunos son compuestos, como el NEF, el ANEF, o el NNI, que combinan: el tono, la intensidad (dB), el número de eventos (p.e.: despegues y/o aterrizajes en el caso de los aeropuertos) en un intervalo defi nido, su duración y la hora en la cual ocurren (día o noche). Otros índices son más simples, como el Leq, el Ldn o el L103. Recientemente NAVRUD (2002) ha sintetizado el resultado de 65 estudios sobre la valoración del ruido (de los cuales un 58% están relacionados con el tráfi co vehicular), de este conjunto el índice más utilizado, en un 62% es el NDSI. El análisis de esos resultados para el caso del ruido vehicular reportado en la FIG. 2 sugiere que el NDSI tiene una media de 0,64% (i.e. por cada dB que incrementa el ruido el precio se reduce en un 0,64%), con un rango intercuartil (50% de los casos) comprendido entre el 0,26 y el 0,89%, en general el 90% de los estudios han reportado un NDSI inferior al 1,23%. En la FIG. 3 se ha resumido el NDSI encontrado por algunas investigaciones, la signifi cativa divergencia de los resultados de cada investigación no resulta, desde una perspectiva teórica, sorprendente, puesto que cada calibración del NDSI es consustancial a los mercados inmobiliarios específi cos, es decir cada mercado urbano está caracterizado por una función de precios implícitos particular. En este sentido SCHIPPER & al. (2001) encontraron, sobre la base de un meta análisis4 de 11 estudios de PH, que las variables signifi cativas en la explicación de la divergencia del NDSI entre ciudades son: el tiempo, la localización (país, accesibilidad y características del vecindario) y la especifi cación de los modelos originales. De la misma manera que el NDSI varía entre ciudades no existen razones teóricas para esperar que dentro de una misma ciudad éste se mantenga constante. En este sentido algunos estudios como el de BECKER & LAVEE (2003) sugieren que el impacto del ruido no es lineal a lo largo del espacio. En su investigación encontraron que el ruido tiene un impacto mayor en las áreas suburbanas adyacentes al espacio rural de tres ciudades israelitas. En concre- to por cada dB Leq que incrementa el ruido el 3 El NEF (noise exposure forecast), desarrollado por la Agencia Federal de la Aviación de los EEUU, es un índice compuesto construido a partir del EPNdB (effective perceived noise level) que a su vez considera el tono y la duración del evento, y del número de eventos durante el día y la noche. El ANEF es la versión adaptada del NEF para Australia. El NNI desarrollado por el Comité británico Wilson, a diferencia de índices anteriores, intenta medir la molestia del ruido de los aviones desde la perspectiva del sujeto que lo percibe, por tanto, está basado en una encuesta. El Leq (noise equivalent level) y Ldn (day night average sound level) son medidas más simples, y no adaptadas a las especifi cidades del tráfi co aéreo, el primero mide la presión sonora media durante una hora, el segundo sólo toma en consideración la intensidad media de sonido ocurrido en un periodo de 24 horas, penalizando a aquel que ocurre entre las 10 pm. y las 7 am., aunque estas franjas horarias varían, por ejemplo en la UE se considera 23 pm. a 7 am. Por su parte el L10 es el nivel de ruido equivalenteque ha superado el 10% del tiempo de medición. 4 Diversos meta análisis (BERTRAND, 1997; BATEMAN & al., 2001; SCHIPPER & al., 2001; NELSON, 2004) han demostrado, por otra parte, que una de las debilidades principales del método de los PH es la inestabilidad de los resultados como producto de los problemas en la forma funcional y en la especifi cación de los modelos, así como de la propia información de origen. FIG. 2/ Histograma del NDSI del ruido producido por el tráfico vehicular basado en estudios reportados por Navrud (2002) Fuente: Elaboración propia Estudios El impacto del ruido sobre la formación espacial de los valores inmobiliarios C. Marmolejo Duarte & C. A. González Tamez CIUDAD Y TERRITORIO ESTUDIOS TERRITORIALES 216 valor de las viviendas se reduce en un 2,2%, mientras que en las áreas urbanas interiores dicho impacto es signifi cativamente menor y equivalente a un NDSI de 1,2%. Lo cual sugiere que el ruido es más penalizado en las áreas que por antonomasia se esperaría fuesen silenciosas, esta conclusión también ha sido destacada por BARANZINI & RAMIREZ (2005) para el caso del mercado de alquiler en Ginebra, y por MARMOLEJO & ROMANO (2009) en la DAP por una reducción del ruido en el entorno aeroportuario de Barcelona. Asimismo, COLLIN & EVANS (1994) en seguimiento a la investigación iniciada por PENNINGTON (1990) sobre el tráfi co aéreo en Manchester destacaron el impacto diferencial del ruido ambiental y aeroportuario en función de la tipología edifi catoria; al igual que RICH & NIELSEN (2004) en su estudio de Copenhague quienes reportaron un NDSI de 0,47% para los apartamentos y de 0,54% para las casas; de igual manera BARANZINI & RAMIREZ (Op. Cit) también encontraron diferencias estructurales entre sus modelos para el mercado de alquiler público y el privado. Estos estudios sugieren que el ruido no tiene el mismo impacto a lo largo del espacio urbano, en tanto, la existencia de submercados residenciales, puede hacer que esta cualidad ambiental se interiorice de manera desigual en los precios inmobiliarios. En este sentido DAY (2003) ha reportado divergencias signifi cativas en el NDSI de diferentes submercados residenciales de Glasgow, detectados mediante un análisis clúster jerárquico construido sobre variables locaciones, estructurales y socieconómicas. De esta manera el impacto resultó ser mayor en las áreas habitadas por urban young professional (NDSI = 0,57%) en relación a las áreas de white tenants (NDSI = 0,23%) y ethnic minority tenants (NDSI = 0,46%). En Birmingham BATEMAN & al. (2004) han detectado, de la misma manera que DAY (2003) 8 submercados, de los cuales en 5 el ruido del tráfi co y ferroviario es signifi cativamente negativo; mientras que el ruido aeroportuario sólo es signifi cativamente negativo en dos. 3.1. Precios hedónicos frente a disposición a pagar Pocos estudios han intentado refrendar los resultados del método de los PH con los resultados derivados de la valoración contingente (VC). En este sentido, una de las investigaciones pioneras en el ámbito del ruido fue el estudio de POMMEREHNE (1988) en Basilea. Dicho autor entrevistó a los hogares cuyas viviendas había utilizado para estimar, mediante los PH, el valor marginal de una reducción sonora a la FIG. 3/ NDSI reportado en una selección de estudios de PH (La mayoría son de ruido de tráfico rodado) Fuente: Elaboración propia CyTET XLII (164) 2010 MINISTERIO DE VIVIENDA 217 mitad (8 dB); encontrando una DAP (VC) media de 75 Francos Suizos (CHF) por mes (99 euros del 2001/dB/hogar/año5) y 79 CHF (104 euros del 2001/dB/hogar/año) con el método de los PH. SOGUEL (1996), entrevistó a 200 hogares de Neuchâtel (Suiza) encontrando una DAP de 56-67 CHF por mes (60-71 euros del 2001/dB/hogar/año), tras haber controlado los posibles sesgos estratégicos, si el ruido se reducía a la mitad (8 dB); mientras que en su estudio de PH (SOGUEL, 1994) había encontrado un valor de 60 CHF para la misma reducción sónica (64 euros del 2001/dB/hogar/año). La aparente coincidencia de los resultados de ambas metodologías se desvanece en el estudio de VAINIO (1995, 2001), quien encontró para Helsinki una DAP (VC) de 6 a 9 euros del 2001/dB/hogar/año; mientras que para el método de los PH era de 22 euros del 2001/dB/ hogar/año. Hasta dónde sabemos el último estudio publicado que, sobre una misma muestra, ha comparado el resultado de ambas metodologías es de BJØNER & al. (2003). Usando el resultado de la VC sugieren que la DAP por reducir un dB, a partir de una situación de base de 60 dB, es de 28,65 Coronas Danesas (DKK) por hogar y año (3,86 euros del 2003/dB/hogar/año). Mientras que la función hedónica apunta una revalorización equivalente a 86,66 DKK (11,63 euros del 2003/ dB/hogar/año) usando una tasa de depreciación del 2%. Por tanto, estos cuatro estudios parecen apuntar a que los resultados del método de los PH arrojan valores ligeramente más altos que la VC. De hecho esta es la tesis sostenida por BROOKSHIRE & al. (1982) quienes han enfatizado que la función marginal hedónica es el margen superior de la valoración del ruido. En este sentido BJØNER & al. (2003) argumentan que tal sesgo podría derivarse del hecho que es muy difícil, dada la ausencia de datos o la alta correlación, separar el impacto del ruido de otras externalidades asociadas con sus fuentes emisoras (p.e.: vibraciones, humos, olores, riesgo de accidente, impacto visual, etc.), con lo cual es posible que el valor marginal atribuido al silencio a través del método de los PH en realidad esté enmascarando la ausencia de otras externalidades negativas. 4. Estudio de caso, modelo y datos El municipio de Barcelona (100 Km2 y 1,59 millones de personas) encabeza la segunda área metropolitana española (3.200 km2 y 4,85 millones de personas). Su modelo urbanístico compacto y diverso ha sido recientemente galardonado a nivel mundial. Sin embargo, uno de los grandes costes de la compacidad es el alto nivel ruido propio de una ciudad con una intensa vida pública, una gran mixtura de usos del suelo, aunado una relativa falta de áreas verdes sono–amortiguadoras y un sector turístico en boga. El último mapa acústico publicado (1997) sugiere que sólo un 23,4% de los puntos de muestreo sonométrico tienen condiciones “buenas” es decir aquellas con Leq diurnos menores a 65 dBA, y nocturnos de Leq menores a 55 dBA. La mayor parte de los puntos (63,8%) están en situación de “tolerables” (65–75 dBA para el día y 55–65 dBA para la noche), el restante 12,8% está en situación de “a mejorar” es decir sobre los límites considerados como “tolerables”. Lo sorprendente es que esta clasifi cación de los autores de dicho mapa es bastante optimista frente a otras presentadas por organismos internacionales: por ejemplo la OCDE considera que a partir de 55–60 dBA el ruido causa molestia, entre 60–65 dBA la molestia es considerable, y por encima de los 65 dBA surgen perturbaciones en el comportamiento y síntomas de daño grave (GARCÍA & GARRIDO, 2003: 98). Dicho de otra manera 2 de cada 3 de las mediciones propias del Ayuntamiento están por encima del nivel de perturbación sónica, este es el precio de vivir en la ciudad densa, compacta y diversa. Sobre dicha realidad esta investigación intenta mensurar en qué medida esta externalidad se refl eja sobre los valores residenciales. El modelo utilizado es el especifi cado en (2). A pesar de que en la literatura no existe consenso sobre qué variables introducir (MASON & QUIGLEY, 1996), sí que existe cierto acuerdo sobre la inclusión de variables afi liadas a 4 dimensiones básicas (ROCA, 1988; TINCH, 1995; FITCH & GARCÍA–ALMIRALL, 2008). De esta manera en (2) el precio de un inmueble i depende de un conjunto de variables alineadas a las categorías: S estructurales (p.e.: superfi cie, calidad edifi catoria, etc); A accesibilidad (p.e.: cercanía a las estaciones de transporte público, al CBD, etc); N vecindario (p.e.: nivel de renta de los vecinos, etc.); y E externalidades ambientales (p.e.: nivel de ruido, vistas, etc.). Por su parte ε es un vector compuesto por el error aleatorio (i.e. todos aquellos atributos y circunstancias que inciden sobre el precio de la transacción y que no han sido considerados en el proceso de modelación). 5 Las conversiones son de Navrud (2002) y han considerado la infl ación de cada país, desde el momento de realización del estudio hasta el año 2001 y la conversión a Euros según el tipo de cambio de enero de 2002. Estudios El impacto del ruido sobre la formación espacial de los valores inmobiliarios C. Marmolejo Duarte & C. A. González Tamez CIUDAD Y TERRITORIO ESTUDIOS TERRITORIALES 218 La expresión semi-log de (2) responde a tres motivos: 1. la transformación sugerida por BOX & COX (1964) de la variable dependiente indica, en tanto λ se aproxima a cero6, que el precio se relaciona de esta manera con el conjun- to de covariables; 2. en la literatura de los PH del ruido esta es la especifi cación funcional más utilizada, entre otras cosas, porque contribuye a normalizar la distribución de precios y de los residuos, y permite comparar los resultados entre los diferentes estudios (KENNEDY, 1994; BATEMAN & al., 2001; NAVRUD, 2002; BJøner & al., 2003) y; 3. el coefi ciente del ruido, en tanto se calcula una semi-elasticidad, permite conocer directamente el NDSI (NELSON, 1980; 2004; 2008). El valor de mercado utilizado es el correspondiente a 3.196 tasaciones de apartamentos realizadas durante el año 20057. En España, a falta de BDD públicas o privadas de precios de las transacciones inmobiliarias individualizadas, el valor de las tasaciones se considera un buen indicador del precio de mercado (ROCA, 2005). Además cada tasación debe estar, al menos, refrendada por 6 “testigos” correspondientes a transacciones reales. En todo caso el sesgo que suele introducir el ciclo inmobiliario se considera que afecta aleatoriamente al conjunto de tasaciones realizadas en un mismo periodo temporal. En relación a las covariables utilizadas la Fig. 4 resume los estadísticos descriptivos8.En la dimensión S hay covariables y factores relativos a cada una de las viviendas, como su superfi - cie, calidad constructiva etc.; la calidad de las ventanas se considera como una proxy al nivel de aislamiento acústico, en tanto, las carpinterías de mejor calidad suelen incorporar sellos herméticos y doble acristalado. En la dimensión A hay los siguientes indicadores de accesibilidad: estaciones de metro, de ferrocarril suburbano, de autobús, el tiempo que los ocupados tardan en llegar a su trabajo, la distancia al CBD, la densidad y diversidad9 del empleo y los servicios, y un indicador de la percepción de la accesibilidad de los hogares10. En la dimensión N hay informaciones relacionadas con la jerarquía social del entorno: presencia de portero en el edifi cio, porcentaje de población con estudios universitarios, porcentaje de personas desempleadas, porcentaje de ocupados directivos, porcentaje de profesionales y superfi cie media de las viviendas del contexto. En la dimensión E hay covariables relacionadas con la calidad ambiental: el nivel de ruido del entorno (dB A Leq), la percepción de los hogares en relación a la presencia de malos olores y falta de áreas verdes en el entorno de la vivienda, porcentaje del parque residencial en estado ruinoso y en mal estado, año de construcción medio de las viviendas del entorno, porcentaje de usos de las cubiertas del suelo, porcentaje de las actividades económicas industriales, diversidad de las cubiertas del suelo (como proxy de la diversidad paisajística). Las fuentes de la información anterior están detalladas en la FIG. 4. Las unidades geográfi - cas mínimas con las que se dispuso la información fueron: 1. Para los datos de las viviendas plurifamiliares: geoposicionamiento individual (3.196). 2. Para los datos censales: las secciones censales (1.498). 3. Para la información del IAE: las zonas de estudio de l’Ajuntament de Barcelona (248). (2) 6 Dicha transformación se ha calculado así: Donde es la media geométrica. Obsérvese que si λ es 1 entonces la ecuación se colapsa a una función lineal (i.e. no es necesario transformar Y), mientras que si se aproxima a cero, la transformación de la variable dependiente es la logarítmica. En nuestro caso a través de ensayar diferentes valores de λ para reducir sigma y analizando la normalidad de los residuos se encontró que la mejor transformación era la logarítmica (i.e. !0). 7 Esta información proviene de la Sociedad de Tasación CATSA, y es utilizada a efectos de investigación científi - ca por el Centro de Política de Suelo y Valoraciones de la UPC. 8 Los estadísticos descriptivos de la variable dependiente se refi eren a la muestra utilizada ver más adelante la forma en cómo se ha seleccionado dicha muestra. 9 La diversidad se ha calculado siguiendo la ecuación de la entropía de Shannon: Donde P es la probabilidad de encontrar una actividad i de las n que existen en cada unidad de estudio. 10 Esta información se refi ere al % de hogares por sección censal que declararon en el Censo del 2001 que sus viviendas estaban mal comunicadas. CyTET XLII (164) 2010 MINISTERIO DE VIVIENDA 219 FIG. 4/ Estadísticos descriptivos de las variables usadas en el modelo Denominación N Mín Máx Media Desv. Estándar Fuente Estructurales (S) Precio total (Euro) 2498 81.220 1.201.625 279.171 127.200 a Precio/m2 (Euro/m2) 2498 2.032 8.453 3.502 593 a Superfi cie total (m2) 2498 23 220 84,23 25,76 a Dormitorios 2498 1 7 2,88 0,87 a Baños 2498 – 7 1,28 0,54 a Dormitorios/baños 2498 – 3 0,48 0,23 a Superfi cie total/baños 2498 11 85 30,88 10,10 a Calidad de ventanas 2498 1 5 3,05 0,62 a Calidad de los acabados de baño 2498 1 5 3,06 0,59 a Calidad de los acabados de la cocina 2498 1 5 3,06 0,65 a Antigüedad (años) 2498 – 155 31,81 28,30 a Dummy calefacción no central (1=si) 2498 – 1 0,19% 4,40% a Dummy calefacción central (1=si) 2498 – 1 51,24% 49,99% a Ascensor (1=si) 2498 – 1 37,56% 48,44% a Accesibilidad (A) Tiempo al trabajo (min.) 2498 19 38 27,54 2,92 b Distancia al CBD (m) 2498 76 5.922 2.885 1.237 e % viviendas mal comunicadas 2498 1% 67% 11,16% 13,06% b Índice de Shannon de diversidad empleo y servicios 2498 2 4 3,07 0,28 c Densidad registros actividad económica/km2 2498 76 8.723 2.570 1.496 c Paradas de autobus/1.000 personas 2498 – 96 2,48 4,11 d Entrada metro/1.000 personas 2498 – 20 0,27 0,69 d Entradas metro/1.000 personas 2498 – 3 0,01 0,09 d Socioeconómicos (N) % Directivos 2498 2% 27% 8,82% 3,92% b % Profesionales 2498 4% 39% 17,14% 8,61% b % Técnicos 2498 6% 21% 16,22% 3,05% b % Administrativos 2498 7% 18% 13,16% 2,02% b % Ventas y servicios personales 2498 6% 27% 15,76% 3,68% b % Operadores cualifi cados de la industria 2498 2% 23% 11,29% 4,62% b % Montadores no cualifi cados de la industria 2498 1% 20% 7,58% 3,32% b % no cualifi cados de otros sectores 2498 3% 23% 9,60% 4,08% b % edifi cios con portero 2498 0% 59% 6,93% 8,09% b Universitarios 2498 3% 43% 16,57% 8,59% b Superfi cie media de la vivienda del entorno (m2) 2498 30 144 73,17 13,29 b Ambientales (E ) % viviendas con problemas de ruido exterior 2498 20% 63% 43,21% 7,20% b % viviendas con malos olores en el exterior 2498 8% 52% 26,43% 7,42% b % viviendas con falta de espacios verdes 2498 6% 73% 38,88% 14,94% b % viviendas en estado ruinoso 2498 0% 64% 6,28% 6,57% b % playa y agua en el entorno de la vivienda 2498 0% 10% 0,09% 0,69% f Índice de Shannon de diversidad de usos del suelo 2498 0 2 1,49 0,27 f % actividad económica industrial 2498 5% 41% 17,03% 5,84% c Inténsidad sónica -ruido- (dB A Leq) 2498 50 80 68,38 5,12 g Elaboración propia con base en la siguiente información: a) Base de datos de tasaciones plurifamiliares (2005) e) Distancias calculadas mediante SIG (2005) b) Censo de Población y Vivienda INE (2001) f) Sistema propio de teledetección de usos del suelo a partir c) Impuesto de Actividades Económicas (2002) de imágenes de satélite (2002), véase Alhaddad et al. (2006) d) Transportes metropolitanos de Barcelona (2005) g) Mapa Acústico (1997) Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de los Censos de Población y Vivienda de 2001 Estudios El impacto del ruido sobre la formación espacial de los valores inmobiliarios C. Marmolejo Duarte & C. A. González Tamez CIUDAD Y TERRITORIO ESTUDIOS TERRITORIALES 226 FIG. 8/ Mapa sónico y estimadores hedónicos locales del precio Fuente: Elaboración propia FIG. 9/ Regresiones con un NDSI estadísticamente significativo al 95% de confianza clasificadas según éste Fuente: Elaboración propia CyTET XLII (164) 2010 MINISTERIO DE VIVIENDA 227 nicas parecidas a las zonas vehiculares con mayor nivel de ruido. Lo cual sugiere que la intensidad sónica mensurada por los registros sonométricos no captura en toda su dimensión el impacto del ruido, en tanto, sólo miden un aspecto de éste: la intensidad. De manera que las zonas en dónde el ruido proviene, como en el Barri Gòtic y el Raval, del tránsito peatonal (básicamente de ocio), de las terrazas de los restaurantes, de los bares y de los actos públicos relacionados con concentraciones de personas, parecen tener una sensibilidad especial al ruido (y otras externalidades) que provoca una mayor apreciación de cada dB de silencio. 5.2. Precios hedónicos versus disposición a pagar en Barcelona En el año 2006 MARMOLEJO & FRIZZERA (2008) realizaron una VC en el municipio de Barcelona para encontrar la DAP de sus residentes por benefi ciarse de una reducción sónica. En concreto, mediante una entrevista presencial a una muestra de 405 hogares, se ofreció un conjunto de acciones18 que permitirían “pasar del nivel actual de ruido en un día laboral a una hora punta a otro nivel inferior como el que se experimenta en un día laboral a las 21:00 hrs” (p. 27). Enseguida se explicó que el conjunto de la ciudadanía fi nanciaría estas acciones mediante el pago de una tasa mensual por persona (sin horizonte temporal de cobro). La DAP promedio 3,25 (al 2005) Euro/persona/ mes lo cual, según los autores, equivale aproximadamente a un 0,28% de la renta familiar bruta disponible, proporción que coincide con otro estudio realizado también en España por BARREIRO & al. (2005) para una disminución sónica similar en Pamplona. Para validar la coherencia de las DAP los autores realizaron un análisis de regresión, en dónde las variables explicativas tenían relación tanto con FIG. 10/ Regresiones con un NDSI estadísticamente significativo al 95% de confianza clasificadas según éste Fuente: Elaboración propia 18 Los autores siguiendo de cerca el ejercicio realizado por BARREIRO & al. (2005) propusieron un paquete de medidas como: la instalación de paneles sono-absorbentes, el incremento de las barreras verdes, el soterramiento de algunas vías de alta velocidad y la optimización sónica del tránsito vehicular. Por ejemplo MEDRAÑO & VÁZQUEZ (2008) han propuesto en su VC del ruido ferroviario el uso de pantallas acústicas. Estudios El impacto del ruido sobre la formación espacial de los valores inmobiliarios C. Marmolejo Duarte & C. A. González Tamez CIUDAD Y TERRITORIO ESTUDIOS TERRITORIALES 228 los factores demográfi cos, socioeconómicos y de percepción/afectación de las personas que respondieron a la encuesta; así como otras informaciones derivadas del Censo de Vivienda. Encontrando que la DAP está explicada por: la molestia producida por el ruido (en sentido positivo), la percepción sobre el perjuicio del ruido sobre la salud (en sentido positivo), el nivel socioeconómico (en sentido positivo), la importancia de la ausencia del ruido en la elección residencial (en sentido positivo), cuando la edad de la persona encuestada es superior a los 64 años (en sentido negativo), el nivel de aislamiento acústico de la vivienda (en sentido positivo) y la importancia de la ausencia de industria en la elección residencial (en sentido positivo). De manera que las personas con más renta y más sensibles a las externalidades ambientales son las que estarían dispuestas a pagar más por la eventual reducción acústica en Barcelona. Si se analiza la variación horaria del mapa acústico de Barcelona se puede asumir que la reducción ofrecida por los autores es de 3,21 dB; es decir que los hogares están DAP 2,53 Euro/dB/hogar/mes (fi nancieramente equivalente a 30,99 Euro/dB/hogar/año) considerando 2,5 personas por hogar. La DAP encontrada por MARMOLEJO & FRIZZERA (Op. Cit.) se trata de un pago mensual equivalente al sobreprecio o “Premium” que los hogares estarían dispuestos a pagar por disfrutar de una vivienda más silenciosa en un mercado de alquiler. Los resultados de nuestro estudio, como se ha señalado antes, sugieren que la reducción en 1 dB del nivel de ruido representa un incremento del valor en venta de 232,61 euros, para transformar este valor en venta en valor de alquiler lo más plausible es utilizar el yield o rentabilidad de inversión específi ca del mercado de los apartamentos en Barcelona. De esta manera, utilizando un yield del 4% real anual resulta que el incremento del alquiler sería de 0,76 Euro/dB/vivienda/mes (9,30 Euro/dB/vivienda/año). Como se ve la DAP por 1 dB es sensiblemente superior al precio implícito encontrado mediante el método de los PH (ratio DAP/PH = 3,33), lo cual difi ere de otros estudios (POMMEREHNE, 1988; SOGUEL, 1994, 1996; VAINIO, 1995, 2001; BJØNER & al., 2003) pero, en cambio, es coherente con el planteamiento teórico de FEITELSON & al. (1996) sintetizado en la FIG. 1 y con los estudios tempranos revisados por VERHOEF (1994). Es probable que la DAP encontrada por el método de la VC esté internalizando el impacto que el ruido tiene sobre la habitabilidad otros espacios urbanos y no sólo sobre el confort residencial (p.e.: los espacios públicos no necesariamente adyacentes a la vivienda) u otros valores de no uso; siendo precisamente esta última una de las virtudes de la valoración contingente por sobre los precios hedónicos. 6. Conclusiones Numerosos estudios de precios hedónicos han evaluado el impacto del ruido sobre la formación de los valores inmobiliarios (ver las excelentes revisiones realizadas por BATEMAN & al., 2001; NAVRUD, 2002; BJØNER & al., 2003; Nelson, 2008). La gran mayoría han encontrado que la pérdida de bienestar experimentada por los hogares ante el incremento de la exposición al ruido se traduce en una reducción del precio de las viviendas, medida a través del NDSI (Noise Depreciation Sensitivity Index). Los estudios realizados en diferentes ciudades sugieren que el NDSI tiene un rango de variación importante p.e.: los estudios reportados de NAVRUD (Op. Cit) para el tráfi co vehicular lo sitúan en un rango de 0,08% a 2,2% con una media de 0,64% (i.e. por unidad, p.e.: dB, que incrementa el ruido el precio se reduce en el porcentaje indicado). Desde la perspectiva teórica esta variación entre ciudades no es sorprendente en tanto cada mercado tiene una programación hedónica propia que depende de sus características estructurales y socioeconómicas. Sin embargo, sería esperable que el NDSI también variase dentro de las ciudades que poseen mercados inmobiliarios diversifi cados caracterizados por la existencia de submercados. En este sentido estudios como el BECKER & LAVEE (2003), BARANZINI & RAMIREZ (2005) han reportado que el ruido es más penalizado en las áreas que, por antonomasia, se esperaría fuesen silenciosas (p.e.: áreas suburbanas); COLLIN & EVANS (1994) y RICH & NIELSEN (2004) han reportado penalizaciones diferenciales entre apartamentos y casas; a la vez que DAY (2003), BATEMAN & al. (2004) y DAY & al. (2003) han reportado variaciones estadísticamente signifi cativas entre NDSI pertenecientes a submercados detectados a través de técnicas multivariantes. Sin embargo estos últimos estudios han considerado que los submercados tienen fronteras claramente delimitadas. En el caso de las ciudades mediterráneas (compactas y diversas) esto podría plantear un problema debido a la existencia de transiciones suaves entre los diferentes tejidos urbanos. En este sentido PÁEZ & al. (2008) sugieren la utilización de “mowing window regressions”, que pueden ser conceptualizadas como “sli- CyTET XLII (164) 2010 MINISTERIO DE VIVIENDA 229 ding neighbourhoods” (i.e. segmentaciones de mercado suave) y es posible incorporar efectos de dependencia espacial. En este artículo usamos la “geographically or locally weighted regression” (GWR or LWR) (BRUNSDON & al., 1996; MCMILLEN, 1996; FOTHERIGHAM, & al., 2002) para encontrar hasta qué punto el impacto del ruido tiene un carácter estacionario a lo largo del mercado de apartamentos de Barcelona. El modelo GWR es capaz de explicar el 91,1% de la variación de los valores residenciales de una muestra de 2.498 apartamentos (una vez depurada mediante la utilización de la Distancia de Mahalanobis). Los resultados sugieren que, una vez controlado el impacto de las características estructurales (p.e.: superfi cie y calidad de la vivienda), del vecindario (p.e.: nivel socioeconómico) y de accesibilidad (p.e.: tiempo de viaje al trabajo) el ruido sí tiene relevancia en la formación espacial de los valores inmobiliarios. El ajuste del modelo GWR supera los resultados del modelo MCO (R2=0,89), lo que sugiere no sólo la existencia de dependencias espaciales, sino sobre todo, la heterogeneidad espacial (i.e. la desigual infl uencia que los atributos intrínsecos y extrínsecos tienen sobre los valores ante la eventual existencia de submercados residenciales). Los resultados de una validación de Monte Carlo sugieren que el NDSI tiene un carácter no estacionario a lo largo de la ciudad. Las áreas con mayores niveles de ruido (p.e.: las ubicadas a lo largo de las principales avenidas) son también aquellas en las cuales el NDSI tiene un impacto más negativo; asimismo, el centro de la ciudad (Ciutat Vella y el Raval) caracterizados por una importante presencia de bares, restaurantes, terrazas y tráfi - co peatonal tienen un NDSI elevado en relación al relativamente bajo nivel de ruido ambiental (debido principalmente a que la inmensa mayor parte de las calles son peatonales). El NDSI medio (defi nido mediante el M–estimador de Huber aplicado a las 2.498 estimaciones locales) es de 0,083%, lo que sitúa al mercado (los submercados) de Barcelona en el decil inferior del conjunto de estudios reportados por Navrud (2002). En términos monetarios puede decirse que por cada dB A Leq que incrementa el ruido en Barcelona el valor en venta medio de los apartamentos de la muestra utilizada se reduce en 232,61 euros, equivalentes a una reducción del alquiler de 9,30 2005–Euro/dB/vivienda/ año, considerando una tasa del 4%. Este resultado es sensiblemente inferior a la DAP de un estudio de VC realizado por MARMOLEJO & FRIZZERA (2008) equivalente, de manera aproximada, a 30,99 2005-Euro/dB/hogar/año. Lo cual podría indicar que en su estudio los encuestados evaluaron no sólo el impacto del ruido en el confort residencial, sino también, la interferencia negativa sobre la habitabilidad de otros espacios como los públicos no necesariamente ubicados junto a su vivienda (p.e.: calles y parques). Asimismo, en la línea de la discusión iniciada por FEITELSON & al. (1996) se refuerza la idea de que el precio implícito del silencio en el mercado inmobiliario es diferente de la DAP en tanto tienen curvas con pendientes diferentes como se ha explicado en la FIG. 1. De manera que el mercado inmobiliario refl eja, solo parcialmente, el cambio de bienestar experimentado por el empeoramien- to de la calidad ambiental. 7. Bibliografía ACHARYA, G. & L.L. BENNETT (2001): “Valuing Open Space and Land-Use Patterns in Urban Watersheds”, Journal of Real Estate Finance and Economics, 22 (2-3): 221–37. AGUIRRE, C. & R. RAMOS (2005): “Impacto del ruido urbano en el valor de los departamentos nuevos: un estudio de pecio hedónico aplicado a bienes ambientales”. Revista de la Construcción, 4 (1): 60-70. ALHADDAD, B. & C. MARMOLEJO & A. GARCIA & L. CAMPRUBI & J. 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