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Fitch Osuna, Jesús Manuel; Soto Canales, Karina; Garza Mendiola, Ricardo
Valuación de la calidad urbano-ambiental. Una modelación hedónica: San Nicolás de los Garza, México
Estudios Demográficos y Urbanos, vol. 28, núm. 2, mayo-agosto, 2013, pp. 383-428
El Colegio de México
Distrito Federal, México
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Estudios Demográficos y Urbanos,
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Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto
Valuación de la calidad urbano-ambiental.
Una modelación hedónica:
San Nicolás de los Garza, México
Jesús Manuel Fitch Osuna*
Karina Soto Canales**
Ricardo Garza Mendiola***
En esta investigación se aborda la teoría de la formación espacial de valores inmobiliarios (vivienda) en el municipio de San Nicolás de los Garza, México. Ese ámbito se encuentra inmerso en una dinámica metropolitana, de ahí que se evalúe el proceso inmobiliario frente a las fuerzas centrales y periféricas que generan el crecimiento y el ciclo de
vida urbano e inmobiliario, así como la calidad urbana ambiental. El resultado es un
modelo de precios hedónicos que definen los atributos que explican con mayor grado de
significancia el cambio en el valor del suelo. Todo ello coadyuva a la implementación
de una política de suelo.
Palabras clave: dinámica inmobiliaria, método de precios hedónicos, San Nicolás de los Garza, México.
Fecha de recepción: 25 de enero de 2012.
Fecha de aceptación: 9 de mayo de 2012.
Assessment of Urban-Environmental Quality. A Hedonic Modeling:
San Nicolás de los Garza, Mexico
This research deals with the theory of spatial information in real estate values (housing)
in the municipality of San Nicolás de los Garza, Mexico, an area is immersed in a
metropolitan dynamic. Consequently, the real estate process is evaluated in the context
of the central and peripheral forces that generate growth and the urban and housing life
cycle as well as urban environmental quality. The result is a hedonic pricing model to
define the attributes that explain, with a greater degree of significance, the change in
land value. All this contributes to the implementation of a land policy.
Key words: real estate dynamics, hedonic pricing method, San
Nicolás de los Garza, Mexico.
*** Profesor e investigador de la Facultad de Arquitectura de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL). Correo electrónico: <jesusfitch@hotmail.com>.
*** Doctoranda de la Facultad de Arquitectura de la Universidad Autónoma de
Nuevo León (UANL). Correo electrónico: <karinasoca@gmail.com>.
*** Doctorando de la Facultad de Arquitectura de la Universidad Autónoma de
Nuevo León (UANL). Correo electrónico: <ricogza@hotmail.com>.
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
Introducción
La presente investigación se centra en la teoría de la formación espacial
de valores inmobiliarios (vivienda) analizada desde la teoría de métodos de precios hedónicos (MPH). Se estudia el fenómeno de la entidad
municipal dentro de una dinámica metropolitana conforme a las
teorías y metodologías que se han generado en la economía urbana,
el mercado inmobiliario y la geografía urbana. La zona de estudio
forma parte del Área Metropolitana de Monterrey (AMMty)1 en Nuevo
León, México; San Nicolás de los Garza (SNG) es el tercer municipio
más poblado de dicha metrópoli. La unidad de estudio se caracteriza
por presentar homogeneidad socioeconómica respecto al resto de los
municipios metropolitanos, pues 58% de su población económicamente activa percibe cinco salarios mínimos o más, y en el año 2000 el
precio del valor del suelo oscilaba entre 150 dls/m2 y 300 dls/m2
(Guajardo, 2003: 672).
La situación del mercado inmobiliario actual en el municipio de
SNG responde a las influencias de varios factores (entre otros la localización, la metropolización y las características demográficas). Con el
análisis de los aspectos socioeconómicos, ambientales y de accesibilidad
es factible identificar cuál de éstos tiene un mayor impacto en la configuración de los valores del suelo y de qué manera éste produce
plusvalías o minusvalías ante ciertas acciones, como la planeación urbana, el equipamiento, la infraestructura y otras). El objetivo general del presente documento es modelar econométricamente por medio
de la MPH la calidad urbano-ambiental en relación con el valor del
suelo en el municipio de SNG.
En una primera parte se presenta una aproximación teórica sobre
la estructura y formación de valores inmobiliarios; se consideran los
aspectos relativos a la composición del mercado inmobiliario y las
teorías y modelos de organización espacial, así como la teoría de la
formación de valores inmobiliarios. En la segunda se describe la dinámica territorial del AMMty; se establecen las características evolutivas
de su crecimiento y de su distribución urbana, así como de las cualidades socioeconómicas de su población. En la tercera parte se desarrolla la estimación econométrica que deriva en un conjunto de variables a utilizar en la construcción de un modelo de precios hedónicos,
1 El AMMty está conformada por el municipio de San Nicolás de los Garza, Monterrey, que es la ciudad capital, y Apodaca, Escobedo, García, Guadalupe, Juárez, San
Pedro Garza García y Santa Catarina.
384
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
el cual muestra la relación entre las variables independientes y la variable dependiente y también el correspondiente excedente del consumidor para cada una de las variables independientes. Finalmente se
exponen las conclusiones dentro de una perspectiva teórica y metodológica, lo cual contribuye a reflexionar y construir aportaciones en
cuanto a la valoración de la calidad urbano-ambiental.
Estructura y formación espacial de valores inmobiliarios
Mercado inmobiliario
Las personas adquieren en el mercado bienes cuyos atributos los hacen
útiles, pues satisfacen alguna necesidad. La escuela de la economía
clásica sostiene que tienen valor de uso. La posesión de la vivienda
cumple una serie de utilidades sociales, económicas y ambientales; a
partir de ellas se realiza parcialmente una clasificación del territorio
mediante la disposición de las personas a pagar por el bien, que incluye una limitante que se presenta en cualquier adquisición de bienes:
el nivel de ingresos.
Salgado (2002: 22) expone un enfoque social de la vivienda: “la
vivienda es como un hecho humano concebido y realizado como el
producto de un sistema cultural, pero al mismo tiempo es el medio
ambiente y privado de un individuo o de una familia”. Observa que el
ser humano tiende a jerarquizar los factores que se incluyen en el estudio de la vivienda; hace hincapié en que el problema debe considerarse con una visión cuantitativa y cualitativa como una síntesis de
ambos factores. Dulce María Barrios (2002) conceptúa desde el punto
de vista del diseño arquitectónico que la vivienda es el espacio más
íntimo del ser humano donde lleva a cabo su desarrollo físico, intelectual, social y moral; durante todas las etapas de su vida es el lugar
donde aprende a amar, a caminar, a comer, a dar y recibir, a vivir en
sociedad y consigo mismo; merece por lo tanto la atención más profunda para encontrar e integrar todas las cualidades que hagan de cada
uno de los espacios que la constituyen un recinto adecuado para la
potencialización de los atributos humanos.
A diferencia de la mayoría de los bienes económicos, la vivienda
es un bien heterogéneo que posee una diversidad de atributos físicos,
funcionales, de localización y de durabilidad, a la vez que provee una
gama de servicios, como el confort, la seguridad, la proximidad al
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empleo y los medios de transporte, entre otros, que la hacen prácticamente única e irrepetible. Sin embargo, como lo que se negocia en el
mercado es el bien compuesto, esto es, la vivienda, incluida la “canasta” de atributos que conlleva, no es posible observar los precios o valoraciones marginales específicos de cada uno de ellos. Debido a esta
particularidad es relevante conocer cuál es el precio implícito (precio
hedónico) de cada uno de los atributos que conforman la vivienda.
Mediante la localización, cualidad inamovible de los bienes inmuebles, se obtienen simultáneamente en el momento de la adquisición
atributos derivados del proceso histórico (amenidades físico-espaciales
y socioeconómicas) que complementan el objeto de uso del bien. Esto
implica la existencia de externalidades inherentes a la localización
decidida (Fitch y García, 2008: 674).
Ante esto la teoría indica que hay una relación de competencia
imperfecta entre el mercado laboral (población económicamente
activa, PEA) y los atributos endógenos y exógenos que determinan la
selección de la localización residencial (Alonso, 1964: 12; Granelle,
1975; Maragall, 1978: 90; Goodman, 1978: 473; Goodall, 1987; Roca,
1988; Fitch y García, 2008: 674; Marmolejo y Frizzera, 2008: 28; Humarán, 2010: 75).
Como antecedente general se ha de establecer que en una economía de mercado el valor de los bienes está determinado por el equilibrio de la oferta y la demanda. Particularmente en el mercado inmobiliario son varias las áreas de estudio, las cuales integran el cúmulo
de conocimientos y la ejecución de la técnica de la valoración, como
la compraventa de inmuebles, el financiamiento, la planeación urbana,
la gestión urbana y los impuestos, entre otros.
Algunos autores (Alonso, 1964: 76; Roca, 1986: 27-28) afirman que
el equilibrio que se ejerce entre la oferta y la demanda es efecto directo de la localización e interacción de algunas actividades, como el
empleo, la formación, los servicios y el comercio, entre otras, dado que
al interactuar entre ellas se dan intercambios económicos. En dicho
proceso éstas se localizan en áreas que optimizan las posibilidades de
intercambio y que a la vez maximizan la utilidad de localización (Alonso, 1964: 52; Alonso Villar, 2002a: 76). Por lo tanto, el consumidor
elegirá localizaciones que combinen la accesibilidad con las demás
actividades con las cuales se relaciona económicamente y que a su vez
le permitirán consumir espacio construido y suelo en las cantidades,
tipos y precios que mejor satisfagan sus necesidades, gustos y preferencias, restringido por sus ingresos.
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Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
Teorías y modelos de organización espacial
Los antecedentes que expone Von Thünen en el estudio de El Estado
aislado (1820) desentrañan las leyes que inciden en los precios de los
productos agrícolas y el modo en que las variaciones de precios afectan
la organización del espacio agrícola. Para desarrollar su idea supone
una ciudad aislada que se encuentra en el centro de una llanura grande y fértil sin vías de comunicación y con idéntica calidad y fertilidad
del suelo en toda el área. Esta llanura indiferenciada en que los costos
de transporte están simplemente en función de la distancia es la llanura isomorfa. Una hipótesis esencial de su modelo es que en cada
parcela se da el cultivo más rentable; es decir, el agricultor ante todo
pretende maximizar su beneficio, para lo cual se le supone perfectamente informado de todas las alternativas.
La ciudad en esta línea se estudia a partir de la ecología factorial,
teoría que fue acuñada por los seguidores de la Escuela de Sociología
de Chicago, quienes realizaron estudios inspirados en modelos biológicos de Darwin: Park, Burgess y McKenzie (1925). Posteriormente
vinieron los estudios de Burgess (1925), Hoyt (1939) y Harris, y Ullman
(1945) que definieron el modelo clásico de las zonas concéntricas.
En la ley de Clark (1951) se establece que la densidad residencial
decrece a medida que aumenta la distancia respecto al centro principal
de la ciudad (CBD).2 Esta ley es la base de un modelo matemático en
que por primera vez se ejecuta dicha relación (Bailly; 1978). Otros
autores incluyen los postulados de Wingo sobre el costo generalizado
de transporte en sus análisis económicos, entre ellos Alonso (1964) y
Muth (1969). Los modelos de los franceses Maarek (1964), Mayer
(1965) y Mills (1967) completan y mejoran algunos aspectos de los
modelos de Wingo y Alonso (Derycke, 1971 y 1983).
William Alonso (1964: 184) expone dentro de su análisis el modelo de equilibrio espacial de las unidades de producción, con el cual se
determina la estructura de los precios territoriales en función de las
preferencias de localización de las familias y las empresas para un nivel
dado de satisfacción, de lo cual se obtiene una curva relativa al precio
máximo que la familia o empresa esté dispuesta a pagar por un área
específica de terreno.
Algunas de las teorías que abordan la organización espacial se han
establecido de acuerdo con los comportamientos generales en las
2
Central Business District, Distrito Central de Negocios.
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ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
ciudades occidentales y americanas. Sin embargo, para el caso de Latinoamérica son otras las condiciones de las que se derivan los patrones
de organización. Un aspecto a considerar es el relativo a las ordenanzas que establecieron los imperios que fundaron o colonizaron las
ciudades (Borsdorf, 2003: 40).
Kunz (2003) comenta al respecto que en la estructura de usos de
suelo se refleja la base económica de una localidad, y según sean la
naturaleza, eficiencia y modernidad de ésta se darán ciertos arreglos
territoriales. Explica que:
los usos del suelo en una ciudad representan mucho más que un agregado de áreas de actividades homogéneas. Son en primera instancia la
materialización de la economía y de las condiciones sociales. En la estructura de usos del suelo se refleja la base económica de la localidad y según
sean la naturaleza, eficiencia y modernidad de ésta se darán ciertos arreglos territoriales [Kunz, 2003: 24].
Asimismo expone que la estructura social de una ciudad ha de
formar un tipo de estructura social territorial particular, por lo que en
las ciudades que presenten una fuerte polarización social se encontrarán espacios muy segregados: se tiene, por un lado, una amplia ocupación de colonias populares, y por otro desarrollos residenciales de alto
nivel, generalmente segregados y de carácter exclusivo para la población
de mayores recursos. Por el contrario, en una ciudad con fuerte presencia de la clase media y sin grandes desigualdades socioeconómicas
los niveles de segregación social del territorio serán menores.
Por otra parte, Herce (2005: 49-50) expone que en las áreas metropolitanas europeas la construcción de redes de infraestructura,
fundamentalmente las de transporte, propicia la extensión de expectativas urbanísticas a ámbitos territoriales cada vez más amplios, que
simultáneamente provocan procesos de especialización por tipos de
uso y renta.
El modelo de ocupación del territorio que se produce sólo es
posible, con profundas diferencias en el acceso a los servicios, como
resultado de diferentes gradientes en su producción espacial mediante el financiamiento privado. Esto obliga a los ciudadanos de la periferia a pagar por servicios urbanos que son gratuitos o más baratos
para los ciudadanos del espacio central, lo cual resulta en un incremento a sus diferencias de renta.
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Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
Teoría de la producción de valores inmobiliarios
El sustento teórico se genera conforme al supuesto de que la variación
espacial de los precios está en primer término en función de la accesibilidad al centro principal de actividad económica, y en segundo a
la de los subcentros económicos. En el siglo XX se prosigue a partir del
planteamiento de Von Thünen, y la construcción teórica relativa a las
rentas de accesibilidad mediante los estudios de Hurd (1903: 13), Haig
(1926), Ely y Werhwein (1928), citados en Bailly (1978). Asimismo las
rentas de externalidad urbanística fueron estudiadas por Hoyt (1939),
con base en los antecedentes de Marshall (1963: 256 y 288-290).
En cuanto a la teoría de la formación de los valores del suelo,
autores como Smith (1776: 49) exponen que el valor de los bienes
inmobiliarios se conforma con la suma de los salarios, el capital, los
beneficios y la renta de la tierra. Para Marx (citado en Roca, 1986: 14)
la formación de los precios no está determinada por el costo de producción marginal, sino por las condiciones específicas de la relación
entre la oferta y la demanda. Sin embargo Roca (1986: 27) observa
que otros factores intervienen directamente en el valor, ya que a lo
largo del tejido urbano existen diferencias que modifican los atributos
del valor del suelo. Se fundamenta en tres planteamientos teóricos:
la accesibilidad, las externalidades urbano-ambientales y la jerarquización social.
El primer planteamiento teórico, la teoría de la accesibilidad se basa
en la formación espacial de los valores urbanos a partir de la mayor o
menor accesibilidad a los centros de empleo. Por ello, conforme a las
características espaciales de la distribución se generarán anillos concéntricos centrífugos a partir de los denominados centros y subcentros
urbanos, que serán monocéntricos o policéntricos. Duranton y Puga
(1999: 18) observan que de acuerdo con la estructura urbana algunas
zonas tienen que pagar costos por congestionamiento, pues por ejemplo, en una ciudad monocéntrica un trabajador que resida en la periferia habrá de pagar más altos costos por movilidad y accesibilidad que
uno mejor ubicado. Otros estudios centrados en la condición de accesibilidad son los de Muth (1969) y Mills (1967).
Las externalidades urbano-ambientales, segundo planteamiento teórico, se producen una vez que el espacio cercano al centro o los subcentros urbanos es limitado e inaccesible por su costo, de ahí que los
agentes económicos creen equipamientos o servicios que les proporcionan una diferenciación en la calidad física del espacio. Así, los
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usuarios del espacio urbano establecen su localización residencial a
partir de un conjunto de amenidades o atributos que se agrupan por
su uso habitacional en tres bloques: físicos, sociales y desertización
urbana. Marmolejo y Frizzera (2008: 23) exponen que es posible que
sea difícil evaluar algunos aspectos de este concepto en particular,
como en el caso de la valoración del ruido, que se relaciona directamente con la funcionalidad del espacio urbano, ya que algunos usuarios, por su perfil socioeconómico, requieren ante todo silencio.
Con el tercer planteamiento, la teoría de la jerarquización social, se
explica que el patrón de valores es el producto de actividades y comportamientos cuyo fundamento social se percibe en la relación entre
los diferentes grupos socioeconómicos, como en el caso de la diferenciación en la composición multirracial de un espacio urbano. Además
se establece que la localización de los diferentes usuarios urbanos no
sólo se basa en la optimización de sus apetencias físicas y espaciales,
sino que resulta de la dominación de la estructura urbana por los
grupos sociales más acomodados, de ahí que se relacione directamente con otro fenómeno urbano: el de la segregación social, urbana o
territorial,3 que se concibe como el resultado de la distribución en
barrios o zonas homogéneas que son producto de relaciones hegemónicas y dominantes (Janoschka, 2002: 21; Lindón, 2006: 21-22; Sabatini, 2003: 3-4; González, 2005: 81-85; Rodríguez, 2008: 51-52).
La evidencia teórica que refieren Krugman y Livas Elizondo (1996)
y Alonso Villar (2001), citado por Alonso Villar (2002a: 25-29) revela
que cuanto mayor sea la extensión de una ciudad o metrópoli mayor
será la diversidad de su industria y sus servicios, entre otros elementos;
asimismo, junto con dichos beneficios se presentan aspectos negativos,
como el alto precio de la vivienda, los costos de la movilidad, el tráfico
urbano y la contaminación medioambiental.
Con lo anterior se justifica que hasta épocas recientes se explicara
la formación espacial del valor del suelo respecto al tamaño de la ciudad en función de la fuerza de aglomeración dominante en la misma
(Fujita y Thisse, 1996).
3 Segregación social: proceso distintivo cuyos efectos llevan al alejamiento y agrupamiento entre la población. Segregación urbana: combinación de disparidades sociales y geográficas entre los diferentes sectores de la población. Segregación territorial:
división de acuerdo con ámbitos administrativos por barrios, colonias, municipios/
ciudades o puntos geográficos donde se habita.
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Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
Dinámica territorial de San Nicolás de los Garza
Su caracterización en un contexto metropolitano
El origen de San Nicolás de los Garza (SNG) se remonta a 1596, cuando Diego de Montemayor fundó la Ciudad Metropolitana de Nuestra
Señora de Monterrey. En el México independiente el Congreso del
estado creó el 16 de diciembre de 1830 un nuevo distrito municipal
transformando la Estancia de los Garza en la Villa de San Nicolás de
los Garza. El 13 de mayo de 1971 se elevó a la antigua villa a la categoría de ciudad y se inició así su historia metropolitana, ya que fue entonces cuando la ciudad capital, Monterrey, integró tanto a San Nicolás de los Garza (SNG) como a Guadalupe a su mancha urbana.
Colinda al norte con los municipios de Escobedo y Apodaca, al sur con
Monterrey y Guadalupe, al este con Guadalupe y Apodaca, y al oeste
con Monterrey.
Hacia 1986 contaba con una superficie urbanizada de 5 479 hectáreas, lo cual representaba 90% del total. Los principales riesgos de
orden natural se relacionan con los problemas por volteo o deslizamientos en el flanco sureste del cerro del Topo Chico, y de manera
intermitente con el foco de riesgo natural por inundación que representa el canal del Topo Chico delimitado por las avenidas Jorge Treviño y Cristina Larralde.
La concentración poblacional del municipio se incrementó de 2.7%
(10 543 habitantes) en 1950 a 17% (436 603 habitantes) hacia 1990;
posteriormente ha aumentado el número de pobladores, pero no su
concentración metropolitana. Entre los últimos dos censos de población
se presentó un fenómeno particular en los municipios de SNG y San Pedro
Garza García, ya que se observó un decrecimiento; en el área de nuestra
investigación éste fue más importante, ya que representó una pérdida de
12%, lo que equivale a una disminución de 53 605 habitantes.
Las características socioeconómicas de la población dentro del
municipio de SNG se analizan a partir de algunas variables que ofrece
la información censal: 58% de los hogares percibe más de cinco salarios
mínimos (SM).4 El nivel de estudios en el municipio alcanza un grado
4
El salario mínimo era de $37.90 ($4.01 USD al considerar el tipo de cambio promedio en 2000 de $9.45 pesos por dólar) para Monterrey, pues pertenece al Área Geográfica
B determinada por la Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP) a través de la Comisión Nacional de los Salarios Mínimos publicada en el Diario Oficial de la Federación el 23
de diciembre de 2010.
391
GRÁFICA 1
Crecimiento demográfico evolutivo del Área Metropolitana de Monterrey, 1950-2010
1 200 000
1 000 000
Apodaca
Escobedo
800 000
García
Guadalupe
600 000
Juárez
Monterrey
400 000
San Nicolás
San Pedro
200 000
Santa Catarina
0
1950
1960
1970
1980
1990
1995
2000
2010
FUENTE: Elaboración propia con información de Guajardo, 2003: 245; Sousa, 2009: 191, e INEGI, Censo de Población y Vivienda 2010.
GRÁFICA 2
Distribución de las percepciones (salarios mínimos) de la población económicamente activa, 2000
AMMty
24
25
38
Santa Catarina
24
27
41
San Pedro
21
San Nicolás
20
Monterrey
25
Juárez
24
35
25
Apodaca
< 2 S.M.
13
28
36
40
27
20
6
39
27
22
0
16
39
25
32
Escobedo
19
27
23
García
29
39
28
Guadalupe
8
30
23
19
13
40
< 5 S.M.
8
42
60
< 10 S.M.
4
10
80
100
> 10 S.M.
FUENTE: Hipotecaria Nacional (2008), “Estudio de mercado de vivienda: estado de Nuevo León”.
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ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
promedio de escolaridad (GPE) de 10.75 años (lo que implica haber
terminado la educación básica primaria y secundaria y haber cursado
1.75 años del bachillerato); es la segunda entidad que concentra el
más alto porcentaje de población de quince años y más con educación
posbásica (EPB) con 54.4% en ese segmento.
En cuanto a los servicios de agua potable, drenaje sanitario y electricidad se observa que en casi la totalidad de las viviendas del municipio se cuenta con ellos: 98%. Sin embargo éste es un patrón casi
generalizado, de ahí que sea necesario corroborar la homogeneidad
del nivel socioeconómico con otra variable, como la cantidad de bienes
electrodomésticos y aparatos electrónicos dentro de las viviendas particulares habitadas. Así se advierte que sólo 39.80% de las mismas
cuenta con televisión, refrigerador, lavadora y computadora.
Una variable que también revela la situación del territorio de
análisis es el comportamiento del valor del suelo, que en SNG oscila
entre 55.42 dls. y 365.29 dls., este último en la colonia La Joya de Anáhuac. Guajardo (2003: 672) comenta que de acuerdo con los valores
catastrales del año 2000, en ese municipio se presenta un mayor grado
de homogeneidad respecto a los valores del suelo. No obstante, en el
cuadro 1, que muestra los valores catastrales para 2010, se observa una
modificación en el patrón de formación de valores en la desviación
estándar. El municipio de Apodaca presenta una menor variabilidad y
una mayor homogeneidad.
Para obtener un estudio con el método de precios hedónicos se
evalúa la accesibilidad respecto a la dotación de servicios de transporte público en una zona, en este caso el municipio SNG. El sistema de
transporte colectivo está conformado por cinco tipos de rutas: periféricas, radiales, circuitos, metrobús y microbús, de ellas hay un total de
111 rutas de acuerdo con el Consejo Estatal de Transporte y Vialidad,
CETYV,5 cuyos recorridos se generan en un solo municipio o en varios.
Por San Nicolás de los Garza transita 35% de las mismas y en la ciudad
capital se concentra 87 por ciento.
5
394
<www.cetyv.gob.mx>.
CUADRO 1
Valor catastral por m2 de suelo en colonias del Área Metropolitana de Monterrey, 2010 ($USD)a
Mínimo
(USD/m2)
Máximo
(USD/m2)
Mediana
(USD/m2)
Desviación estándar
(USD/m2)
Apodaca
11.88
150.44
55.42
26.84
Escobedo
11.88
237.53
63.34
46.08
Guadalupe
23.75
316.71
71.26
49.41
Monterrey
3.96
514.65
102.93
90.18
San Nicolás
55.42
365.29
126.68
59.14
San Pedro
43.86
468.17
321.93
119.95
3.96
356.29
59.38
58.35
Santa Catarina
El tipo de cambio promedio durante 2010, de acuerdo con el Banco de México, fue de $12.63 pesos mexicanos por dólar.
FUENTE: Elaboración propia con información de “Valores de terrenos, 2010” del Catastro del Estado de Nuevo León <http://www.
nl.gob.mx/?P=valores_terreno>.
a
MAPA 1
Distribución de los valores de las variables GPE y EAPC
MAPA 2
Zonificación de los valores observados y residuales
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
Hacia una estimación de los valores inmobiliarios
en San Nicolás de los Garza
Método de la estimación de valores hedónicos MPH
(metodología de precios hedónicos)
La argumentación teórica de la valoración económica ambiental está
definida por las externalidades. El estudio teórico ha sido ampliamente
desarrollado por la escuela americana a partir de Coase (1960). Su
cuantificación, que generalmente se basa en inferencias experimentales
obtenidas por métodos estadísticos, ha sido aplicada por Constanza
(1991), Hartwick (1977), Tietemberg (1988), Daly (1989), Johansson
(1990), Hausman (1993), Pearce y Turner (1990), Pearce (1993), Cummings y Harrison (1995), por nombrar algunos ejemplos relevantes
entre otros muchos. En la década de 1990 se desarrollaron numerosas
aplicaciones en España a partir de Naredo y Parra (1993). Asimismo
cabe destacar las obras de Azqueta (1994), Azqueta y Pérez y Pérez (1996),
Campos y Riera (1996), Riera (1994 y 1995: cap. 1) y Riera et al. (1994).
Las personas adquieren bienes en el mercado con la intención de
incrementar su nivel de bienestar porque consideran que poseen una
serie de atributos que les permiten satisfacer algunas necesidades, pues
tienen un valor de uso. Muchos bienes no tienen un solo valor de uso,
ya que no satisfacen una única necesidad humana, sino que son bienes
multiatributos porque satisfacen varias necesidades al mismo tiempo.
Los atributos de los bienes le interesan al comprador, que está dispuesto a pagar por ellos determinada cantidad de dinero. La MPH intenta
descubrir todos los atributos que explican el precio del bien y discrimina la importancia cuantitativa de cada uno de ellos. En otras palabras,
trata de atribuir a cada característica del bien su precio implícito: la
disposición marginal de la persona a pagar por una unidad adicional
de la misma.
La teoría de precios hedónicos supone la existencia de un mercado en donde se ofrecen bienes heterogéneos; para el consumidor cada
uno de ellos es un paquete que contiene una serie de componentes.
Lancaster (1966: 136) se refiere a la relación que existe entre las preferencias y las características de los bienes. Éstos se estiman diferentes
dado que varía la cantidad que poseen de cada componente.
La presencia o ausencia de dichos atributos determina que las
personas estén dispuestas a pagar un precio mayor o menor por ellos
(Griliches, 1961: 177; Rosen, 1974: 36; Roca, 1988; Fitch y García Al400
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
mirall, 2008: 677; Humarán, 2010: 12). A partir de los resultados obtenidos se conoce el excedente del consumidor, esto es lo que está
dispuesto a pagar por los atributos explícitos e implícitos que adquiere. Por ejemplo, si se encontraran dos viviendas con iguales características excepto una, por ejemplo la exposición al ruido, la diferencia de
precios entre ellas reflejaría el valor de dicho atributo.6
El modelo de Rosen (1974: 38-44) suele utilizarse para justificar
teóricamente la relación entre los precios de mercado y las características de los bienes. Triplett (1990: 220) se refiere a los índices de precios
hedónicos como una “aproximación” de una medida real del bienestar
del consumidor; el comprador por lo general no busca una sola característica en un bien dado, y de manera similar, el mismo atributo se
encuentra en más de un bien. Asimismo en numerosas ocasiones las
características que desea un consumidor no se adquieren directamente en el mercado.
Cabe advertir que dentro de un grupo de individuos que deciden
adquirir el mismo tipo de vivienda, cada uno valora sus componentes
en forma distinta; algunos estarán dispuestos a pagar más que otros
por tener un jardín amplio, una cochera para dos vehículos, una recámara extra o un diseño vanguardista. Consecuentemente, cuando se
emplea un modelo de precios hedónicos el precio que se asigna a cada
componente corresponde al valor que tiene ese elemento para el
consumidor marginal.
Al proseguir con este mismo análisis Marmolejo y Frizzera (2008:
22) y Fitch y García Almirall (2008: 677) subrayan que el MPH asume
que el precio de mercado de los activos inmobiliarios internaliza los
precios implícitos de las externalidades. Como se ha expuesto, el método consiste en desglosar el precio de un bien privado en función de
varias características, las cuales tienen un precio implícito cuya suma
determina, en una proporción estimable, el precio del bien de mercado que se observa, de ahí que el precio de una vivienda se determine
por la agregación de los precios implícitos de sus características y de
las del entorno en que está ubicada. El peso de las variables que determinan el precio final de la vivienda se calcula mediante procedimientos econométricos (por ejemplo la superficie de la casa y del predio,
la tipología arquitectónica, el número de habitaciones y de baños, la
antigüedad, la distancia al centro de la ciudad, el nivel de contamina6 Especificada una función, su derivada parcial respecto a una de las características
(δP/δXi) indicaría la disposición marginal a pagar por una unidad adicional de la misma; su precio implícito.
401
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
ción atmosférica, el atractivo del paisaje, entre otros) y, conforme a
determinados supuestos, se estiman los precios de dichas características.
Clark y Herrin (1997: 37-39) plantean que los factores de calidad
de vida son determinantes de una ciudad sustentable. Realizan un
estudio mediante el MPH bajo la hipótesis de que además de los factores físicos, influyen los relacionados con la etnia en la determinación
del valor del suelo. Para analizar este fenómeno agrupan las variables
en tres bloques: variables de amenidades y desamenidades ambientales,
variables fiscales y variables nocivas, correlacionadas con los precios
implícitos de la vivienda de tres categorías de personas: blancos no
hispánicos, negros, e hispanos. Este tipo de estudios contribuye a reconocer que los efectos sociales son parte de las externalidades ambientales que se materializan en el territorio.
Por tanto se concluye que la técnica de precios hedónicos consiste en estimar econométricamente ecuaciones cuya variable dependiente es el precio o valor del bien o servicio en cuestión, y cuyas variables
independientes son los atributos o características del mismo. La idea
central es que los atributos no se negocian explícitamente en los mercados, sino que componen un paquete de características que se transfieren junto con los derechos de propiedad del servicio o bien.
Asimismo, para que la persona pueda expresar su disposición a pagar
por un bien cualquiera deberá poder elegir entre distintas cantidades de
dicho bien. Es decir, los costos de transacción no han de ser prohibitivos,
sino suficientemente móviles para que exista la posibilidad de seleccionar,
por ejemplo, viviendas en donde el nivel de ruido difiera.
Sobresale que este tipo de regresiones hedónicas e índices de
precios hedónicos tienen otras aplicaciones además de utilizarse en el
mercado inmobiliario, como: computadoras (Tripplet, 1990), automóviles (Berry et al., 1996; Raff y Trajtemberg, 1995; Flores y Arteaga
García, 2004), industria aérea (Good et al., 2005), transporte público
(Villarreal, 2000; Wallace, 1996) y medicamentos (Cockburn y Anis,
1998), entre otros campos.
Definición de variables teóricas (construcción del MPH)
La configuración de valores en la entidad municipal se estudia a nivel
AGEB (área geoestadística básica).7 El análisis integra aspectos socioecoEl área geoestadística básica (AGEB) es una unidad territorial determinada por el
en los censos y conteos de población y vivienda en México.
7
INEGI
402
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
nómicos8 de la población y de las viviendas dentro de la zona de estudio; algunos de los indicadores que se utilizan tienen implicaciones
espaciales, como la densidad, que incluye población y vivienda y promedio de ocupantes por vivienda, entre otras cuestiones. También se
toman en cuenta elementos de la accesibilidad, que se evalúan considerando las longitudes con servicio de transporte urbano público, los
cocientes locacionales y la ubicación de los subcentros urbanos. De
igual manera se integran aspectos medioambientales, entre ellos el
espacio abierto público que se destina a las unidades mínimas de análisis espacial (AGEB), y la proporción de servicio de transporte urbano
analizado atendiendo a la externalidad sonora que produce la circulación diaria.
En la definición de variables teóricas se desarrollaron 42 variables;
algunas de ellas presentan valores continuos de los cuales se derivan
proporciones, porcentajes y cocientes de localización, por lo que se
conforman 21 variables idóneas para emprender el análisis inicial
(véase el cuadro 2).
La base de datos en que se fundamenta el sistema de información
geográfica (SIG)9 se construye a partir de las fuentes secundarias: Conteo de Población y Vivienda 2005 (CPV2005) (INEGI), archivo digital
sobre las rutas de transporte urbano del Área Metropolitana de Monterrey (CETYV), fotografía aérea del Google Earth de 2011, Base de
datos de los valores de suelo residencial para SNG 2008 (VSR) (CVNL).10
Una vez realizados los análisis de correlación de tipo Pearson (que
se describen más adelante) se utilizan quince variables; su procedimiento, cálculo y descripción se presentan a continuación: La medición
de $M2V se establece en pesos mexicanos considerando su conversión
a dólares de Estados Unidos en 2008, año correspondiente a la base
de información.11 La referencia de datos se ajustó a los parámetros
territoriales de los AGEB, por lo que algunos de ellos se construyeron
a partir de ponderaciones, ya que los datos de origen se obtuvieron
por el valor del metro cuadrado del suelo en cada colonia.
De acuerdo con los resultados del Conteo de Población 2005 del INEGI.
Los software que se utilizaron para construir las variables fueron: Arc View 3.2,
Eviews 7.0, SPSS ver. 15. y Excel 2007.
10 Colegio de Valuadores de Nuevo León, A.C. En la estimación de los valores colaboraron los miembros del Colegio mediante análisis de mercado y ajustes a partir de
opiniones en mesas de trabajo.
11 El tipo de cambio promedio durante el 2008 según el Banco de México fue de
$11.14 pesos mexicanos por dólar de Estados Unidos.
8
9
403
CUADRO 2
Variables teóricas utilizadas para el MPH de SNG
Clave
$M2V
Descripción
Valor del precio del metro cuadrado de terreno
de uso habitacional en SNG
Fuente
Unidad
VSR
precio/ m
Conteo de Población
y Vivienda 2005
Habitantes/hectárea
2
Jerarquía social
DENSP
Densidad de población bruta
GPE
Grado promedio de escolaridad
Años
PP15EPB
Porcentaje de población de 15 años y más con educación
posbásica
Habitantes
PPSS
Porcentaje de población que cuenta con algún servicio
de salud médico (público o privado)
Habitantes
PHNV
Promedio de hijos nacidos vivos
Habitantes
POVPH
Promedio de ocupantes por vivienda particular habitada
Habitantes
DENSV
Densidad de vivienda
Vivienda/hectárea
PVCS
Porcentaje de vivienda con servicios
(agua entubada, luz y drenaje sanitario)
Viviendas
PVTB
Porcentaje de vivienda con todos los bienes
(televisión, refrigerador, lavadora y computadora)
Viviendas
Accesibilidad
LQSTU
Cociente de localización del Servicio de Transporte
Urbano (STU)
CETYV
/ INEGI
Unidades de transporte público
urbano/ hectárea
MLSTUA
Proporción en metros lineales del STU en el AGEB
respecto a SNG
CETYV
Metros
CA
Distancia de los centroides de los AGEB al centroide
del AGEB donde se ubica la Plaza Fiesta Anáhuac
Elaboración propia
con información del INEGI
Metros
CFE
Distancia de los centroides de los AGEB al centroide
del AGEB donde se localiza el Centro Comercial La Fe
Metros
Distancia de los centroides de los AGEB al centroide del
donde se localiza el Palacio de Gobierno Municipal
Metros
Distancia de los centroides de los AGEB al centroide del
donde se localiza la plaza comercial Santo Domingo
Metros
CUANL
Distancia de los centroides de los AGEB al centroide
del AGEB donde se localiza la Universidad Autónoma de
Nuevo León
Metros
C
Contigüidad de vecindad entre las unidades AGEB
INEGI
AGEB
PES
Ponderación de la externalidad sonora del STU
CETYV
Unidades de transporte por
metros lineales por hora
PAREA
Proporción de área de espacio abierto del AGEB respecto
a sí mismo
Google Earth / INEGI
Metros cuadrados
EAPC
Área de espacio abierto per cápita
PAREM
Proporción del área de espacio abierto del AGEB respecto
al área de espacio abierto del municipio de estudio
CPALACIO
AGEB
CSD
AGEB
Externalidad
FUENTE: Elaboración propia.
Metros cuadrados/habitante
Google Earth
Metros cuadrados
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
La densidad bruta es aquella que sólo cuantifica al territorio habitado según la densidad residencial urbana sin tomar en cuenta las
fronteras administrativas. Esta fórmula se utilizó con las variables
DENSP12 y DENSV,13 cuyas fórmulas son:
DENSP
DENSV
=
=
Población 2005
Área de AGEB
Viviendas particulares habitadas
Área de AGEB
La unidad de estudio de la variable de GPE es el año concluido.14
Para fines prácticos en México se consideran las siguientes cifras de
acuerdo con el grado de avance académico: primaria 6 años, secundaria 3 años, bachillerato 3 años, licenciatura 5 años, entre otros.
La variable PP15EPB se construye con un ejercicio de proporción,
considerando la población de 15 años y más con educación posbásica
respecto a la población de 15 años y más.15
La PPSS16 se calcula midiendo el valor porcentual resultante de la
población con servicio de salud en relación con la población total.
Las variables de PHNV17 y POVPH son valores promedio; la primera
considera el promedio de hijos nacidos vivos por mujer y la segunda
el promedio de ocupantes por vivienda particular habitada. Tanto
PVCS como PVTB describen el valor porcentual de las viviendas con
todos los servicios, las viviendas particulares habitadas y las que cuentan con todos los bienes (especificados en el cuadro A1 del anexo);
su valor porcentual se estima respecto a la cantidad de viviendas particulares habitadas.
Las variables que se relacionan con la accesibilidad se calcularon
a partir de la generación de una base de datos cartográfica que contiene la información proporcionada por el CETYV. Los valores se generaron mediante la traza de los tramos de cada ruta de transporte urbano junto con su correspondiente información, incluyendo las unidades
Véase Myrtho y Wang, 2010: 128-132; Bertaud, 2004: 6-12 y Wang y Zhou, 1999: 280.
Véase Fuentes, 2008: 72; Weng, 2010: 99 y Cho et al., 2009: 62.
14 Véase Becker, 1993: 37-45; Gronau, 1977: 1102-1104 y Coneval, 2005 <www.
coneval.gob.mx> (21 de septiembre de 2011).
15 Ejemplificado en Chakraborty y Bosman, 2005: 400; Gu y Liu, 2005: 172, y Gronau,
1977: 1114.
16 Ibid. y Coneval <www.coneval.gob.mx> (21 de septiembre de 2011).
17 Coneval <www.coneval.gob.mx> (21 de septiembre de 2011).
12
13
406
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
en circulación, la modalidad de la ruta y el horario en función, entre
otros elementos. La variable LQSTU18 cociente de localización, mide las
unidades de transporte y área. Para calcular MLSTUA se utilizaron los
metros lineales de vialidad con servicio de transporte urbano por AGEB
respecto a los metros lineales con servicio de transporte urbano en la
entidad de estudio. Tales fórmulas son:
Unidades de transporte en AGEB
Unidades de transporte SNG
LQSTU =
Área de AGEB
Área de SNG
MLTSUA
=
ML STU AGEB
ML STU SNG
La variable
externalidad sonora se construye al asumir que
entre mayor sea la proporción de servicio de transporte urbano del
AGEB respecto al recorrido total de la ruta de transporte urbano (ml),
respecto al valor sobre las horas de funcionamiento por día y por AGEB,
mayor será la emisión sonora, todo esto calculado por cada ruta de
transporte que circule en cada unidad espacial de estudio. La variable
se construye de esta manera debido a que no se cuenta con registros
auditivos (decibeles) que midan el ruido en el área de estudio. La base
de datos con que se trabaja corresponde a un contexto metropolitano,
por lo que se identificó la relación entre un mayor tránsito de unidades
de transporte urbano y una mayor cantidad de ruido provocado por
el servicio. Su fórmula se compone de la sumatoria del impacto de
cada ruta que circula por el AGEB, y su medición particular se genera
de la siguiente forma:
PES19
PES
=
Frecuencia de recorrido
∗
Horas en circulación
Recorrido en AGEB
Recorrido AMMty
Para el cálculo de las variables PAREA,20 PAREM21 y EAPC22 fue necesario generar nueva información cartográfica a partir del contenido
Citado en Reid, 2009: 12-16.
Señalado en Torrens, 2000: 23-26.
20
Descrita en Reyes y Figueroa, 2010: 93-94.
21
Véase Huang et al., 2007: 186-188; Gu et al., 2005: 180-182.
22
Referida en Fialho et al., 2006: 279-280; Bascuñán et al., 2007: 100; García et al.,
2009: 52; Tsai, 2005: 145-146.
18
19
407
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
de la fotografía aérea que proporciona Google Maps; así se cuantificó
el espacio abierto, incluyendo camellones, parques, plazas y espacios
abiertos, entre otros elementos. Las fórmulas que componen cada una
de dichas variables son las siguientes:
PAREA
PAREM
=
EAPC
=
m2 de espacio abierto AGEB
Área de AGEB
m2 de espacio abierto AGEB
m2 de espacio abierto municipal
=
m2 de espacio abierto AGEB
Población del AGEB
Los subcentros localizados dentro del área de investigación son
cinco: CA, CE, CPALACIO, CSD, CUANL.23 En algunos de éstos (CA, CFE y
CSD) el uso de suelo predominante es de comercio y servicios; allí se
encuentran los denominados shopping malls, o centros comerciales con
tiendas ancla y de cadena. Tienen carácter intermunicipal porque
atraen consumidores de diversos municipios vecinos como Monterrey,
Escobedo, Apodaca y Guadalupe. CPALACIO es el único subcentro al
que se considera de tipo político administrativo, pues aloja las oficinas
del gobierno municipal y por ende su carácter de estructura metropolitana es municipal. El subcentro CUANL es el único de carácter educativo; allí se localiza el campus universitario; se le puede considerar
internacional porque entre su alumnado y profesorado hay personas
de diversas nacionalidades.
Con la variable C,24 que se refiere al análisis de la contigüidad,
se calcula la cantidad de vecinos por unidad AGEB a partir de un
análisis de matriz de tipo reina. Dicha matriz se elabora por medio
de GEODA.
23 Información detallada en Sudhira et al., 2004: 33-37; Huang, 2007: 187-189;
Schwarz, 2010: 31-36; Torrens, 2000: 28-29.
24 Puntualizada en Huang et al., 2007: 188; Zhang, 2008: 676.
408
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
Análisis correlacional
La aplicación de mínimos cuadrados ordinarios, generalizados o ponderados para calcular la regresión, depende de la existencia o no de
heterocedasticidad. Para eliminar problemas de multicolinealidad
y heterocedasticidad y contar con un modelo final se procede en una
fase inicial a descartar variables conforme a los siguientes criterios:
a) Un nivel de correlación superior a 0.85 (Wooldridge, 2004: 682).
b) Un factor de varianza inflacionario (VIF) inferior a 5 (Berenson
et al., 2008: 637-644).
Como ya se ha mencionado, para la construcción del MPH se cuenta con 15 variables. Una vez establecido lo anterior se procede a una
primera fase exploratoria de tipo correlacional (correlación Pearson);
se observa que existe correlación entre ciertas variables, por lo que
conviene eliminar algunas. Las quince variables referidas son: PES,
LQSTU, MLSTUA, GPE, PHNV, POVPH, PP15EPB, DENSV, PVCS, PVTB, PPSS,
PAREA, PAREM, EAPC y C.
Para continuar con el análisis de depuración de variables se encontró que hay una alta correlación (Pearson) entre la variable GPE y
las variables PP15EPB y PVTB, de 0.906 y 0.966 respectivamente, por lo
que se procedió a eliminarlas y a dejar, considerando su importancia,
a GPE. Se esperaba una alta correlación entre estas variables, dado que
PP15EPB toma en cuenta únicamente a las personas que son mayores
de 15 años de edad y que cuentan con más de nueve años de educación.
Igualmente, entre GPE y PVTB se preveía un alto nivel de correlación,
dado que la teoría de capital humano, descrita en el libro de Gary
Becker (1993: 96-101), especifica que cuanto mayor sea el nivel de
escolaridad (para nuestro caso el grado promedio de escolaridad),
mayor será el nivel de ingreso que alcance la persona, por lo que cabe
esperar que con cierto nivel de ingreso se tenga acceso a adquirir una
mayor cantidad y diversificación de bienes.
Al continuar la exploración y depuración de variables se advirtió
que entre GPE y PHNV hay un bajo nivel de correlación, de 0.62, por lo
que se supone que no se presentan problemas de multicolinealidad
entre estas dos variables. Sin embargo en el desarrollo de la prueba VIF
se encontró que entre ellas había valores superiores a 5. Dada la importancia que la literatura otorga a la variable GPE, se procedió a eliminar PHNV.
409
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
Por otra parte, una serie de variables presentó altos niveles de
correlación: las referentes a la estimación del espacio abierto. Se encontró que PAREA presenta una correlación relativamente alta respecto a PAREM, que muestra un nivel de correlación de 0.823. Además, en
el análisis de VIF se presentan entre estas variables niveles que superan
el valor límite de 5, pues son 6.504 y 5.683 respectivamente, de ahí que
se prescindiera de la variable PAREA.
Una variable que presenta un comportamiento singular es DENSV,
que si bien en las correlaciones no mostró niveles altos de correlación,
al correr el análisis VIF obtuvo un resultado de 6.437, por lo que se
procedió a eliminarla.
De esta manera se llegó a las siguientes diez variables explicativas:
PES, LQSTU, MLSTUA, GPE, POVPH, PVCS, PPSS, PAREM, EAPC y C.
Se procedió a realizar un estudio similar de datos. En el procedimiento correlacional no se obtuvieron resultados superiores a 0.85, por lo que
se empleó el análisis VIF y en esta etapa se encontró que las variables PPSS
y PAREM presentan valores de 5.433 y 20.603, mayores que 5, lo cual las
descarta. Por tanto, las variables independientes que se aceptan para
elaborar el MPH son: PES, LQSTU, MLSTUA, GPE, POVPH, PVCS, EAPC y C.
Elaboración del MPH
En esta fase se desarrollan regresiones con datos continuos, esto es,
sin haber transformado las variables a algún método de linealización,
como por ejemplo logaritmos naturales, a valores inversos o a incluir
valores cuadráticos, entre algunos otros. Cabe resaltar que se procedió
de esta manera, sin transformar variables, para detectar problemas de
colinealidad, homocedasticidad, heterocedasticidad o autocorrelación
de los errores entre las variables.
Por tanto se procedió a realizar la correspondiente prueba de
Glejser25 en el paquete econométrico Eviews 7.0 y se encontró que para
un nivel de confianza de 95%, con siete grados de libertad, se rechaza
la hipótesis nula de homocedasticidad; esto es, se acepta que existe
heterocedasticidad.26
25
La prueba se realiza mediante una regresión de los valores absolutos de los residuos al cuadrado de la ecuación de regresión principal de las variables en cuestión. Bajo
la hipótesis nula de homocedasticidad de la prueba estadística, nR2, se distribuye asintóticamente como χ2 (h), donde h es el número de variables en cuestión, n es el tamaño
de la muestra, y R2 es el coeficiente de determinación de la prueba de regresión.
26
La variable $M2V se considera variable dependiente.
410
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
Además, el estadístico Durbin-Watson (DW) tiene un valor de 1.309.
Se sospecha que hay problemas de autocorrelación de tipo error positivo, por lo que se confirma que los datos presentan problemas estadísticos y se procede a transformar las variables con la intención de
aminorar la situación econométrica presentada.
Así, en una primera etapa de transformación y de acuerdo con
Johnston y Dinardo (1997: 166-168) y Maddala (2002: 203-205), se
procede a transformar únicamente la variable dependiente $M2V a
logaritmos naturales. De este modo se tiene un modelo semilogarítmico y se realiza la correspondiente prueba Glejser; se encuentra que aun
cuando los valores estimados tendieron a la baja, se presentan problemas de homocedasticidad y el estadístico DW se mejora ligeramente a
1.356, por lo que nuevamente se rechaza la hipótesis nula de homocedasticidad y se presenta autocorrelación de tipo positivo.
En una segunda etapa de transformación y nuevamente considerando a Johnston y Dinardo (1997: 166-168) y Maddala (2002: 203-205),
se procede a transformar el resto de las variables a logaritmos naturales (cabe resaltar que la variable dependiente ya contaba con la correspondiente transformación a estos valores). Por lo tanto, se desarrolla
un modelo doble logarítmico.27
En algunas AGEB no se contaba con la información pertinente
en una o varias variables, de ahí que se eliminaran, por lo que del
total de 126 AGEB con que cuenta el municipio de SNG, se terminó
con 102 y sobre éstas se desarrolló el análisis que a continuación se
describe.
Se realizó la correspondiente prueba Glejser; para esta prueba
estadística se calcula en n*R2 = 11.3625 y el valor X295(7) = 14.0671, por
lo que, de acuerdo con esta prueba, se acepta la hipótesis nula de
homocedasticidad, de ahí que se utilice el procedimiento de mínimos
cuadrados ordinarios.
Por lo tanto, el modelo econométrico resulta de la siguiente forma:
= ∝0 + ∝1PES + ∝2LNLQSTU + ∝3LNMLSTUA + ∝4LNGPE +
∝5LNPOVPH + ∝6LNPVCS + ∝7LNEAPC + ∝8LNC + εi
LN$M2V
Al utilizar mínimos cuadrados ordinarios y con el paquete econométrico Eviews 7.0 se obtiene:
27
Los coeficientes se interpretan como una elasticidad con respecto a la característica en cuestión.
411
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
LN$M2V =
0.0406LNLQSTU
0.0810LNPES
4.9050
+
−
(2.9665)
(1.1851)
(−1.4903)
−
0.8839LNGPE
0.8114LNPOVPH
0.0741LNMLSTUA
+
−
( − 3.0303)
(5.4497)
(−1.8179)
+
0.2444LNPVCS
0.0236LNEAPC
0.0263LNC
−
−
+ εi
(0.2665)
( − 1.0498)
( − 0.4630)
R2= 0.6646, R2Ajustado = 0.6357 y Fcalc= 23.037; entre paréntesis valores
t-estadísticos. El coeficiente de determinación ajustado revela que
63.57% de la variación en el valor del suelo se explica por el modelo
arriba expuesto.
Por ello el resultante estadístico DW continúa relativamente bajo,
dado que su valor calculado es de 1.2088. Si se observa el DW de tablas
se encuentra que, con siete grados de libertad, los valores dL y dU son
1.526 y 1.826. Consiguientemente, se concluye que existe autocorrelación de los errores de tipo positivo.
En esta regresión se advierte que los atributos significativos dado
el estadístico t, con un 5% de confianza, son LNPES, LNGPE y LNPOVPH,
y con un 10% de confianza, el cual es aceptable (Berenson, 2008: 638),
las características son LNLQSTU y LNMLSTUA. Por lo tanto, los componentes que resultan no significativos de acuerdo con el estadístico
mencionado son: LNPVCS, LNEAPC y LNC.
El atributo relacionado con la ponderación de la externalidad
sonora del STU, LNPES, es significativo a 5%. No obstante, su signo es
contrario al esperado; se preveía que la relación entre este atributo y
el valor por metro cuadrado fuera negativa. Implica que el comprador
marginal de viviendas, quien determina el valor de cada componente
que las integra, aprecia las que muestran mayor exposición a este
atributo. Además, por cada unidad sonora extra la propiedad incrementa su valor 0.0810 por ciento.
El atributo LNLQSTU, referente al coeficiente de localización del
STU, es significativo a 10%. Presenta un signo negativo dado que cuando el cociente entre la proporción de las áreas del AGEB respecto al
área del municipio y el área que utiliza el STU en el AGEB respecto
al área que utiliza en el municipio, se incrementa, e indica que el valor
de la vivienda decrece. Esto revela que un comprador marginal depre412
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
ciaría el valor de una vivienda cuando se incrementara este atributo.
Así, se concluye que por cada adición de este cociente de localización
el valor de la propiedad se reduce 0.0406 por ciento.
En el mismo análisis el atributo relativo a la proporción de metros
lineales del STU en el AGEB respecto a SNG, LNMLSTUA presenta un
signo congruente con el atributo anterior, negativo; esto es, a medida
que el STU recorra metros lineales en el AGEB tenderá a depreciar el
valor del metro cuadrado de las viviendas. Dicho atributo es significativo a 10%. Cuando se permite que el STU recorra más metros lineales
del AGEB el valor de la vivienda se contrae 0.0741 por ciento.
Un atributo que teóricamente presentaría un signo positivo y que,
además, mostraría un alto grado de significancia (de 5%) por la descripción de la literatura mencionada, es el relativo a la educación
(LNGPE). Así, un comprador marginal aumenta el valor de una vivienda
cuando se incrementa este atributo. Por cada adición en el grado promedio de escolaridad el valor de la vivienda se eleva 0.8839 por ciento.
Otro atributo que es significativo al 5% y presenta un signo negativo, congruente con la literatura revisada, es el referente a la densidad
de habitantes por vivienda (LNPOVPH). Así, entre mayor sea la densidad
demográfica en torno a una vivienda, un comprador marginal reducirá la valoración de la unidad habitacional. Cuando se incrementa la
densidad habitacional bruta, la propiedad tiene un valor menor, de
0.8114 por ciento.
Los siguientes atributos no presentan significancia: porcentaje de
viviendas con servicios, área de espacio abierto per cápita y contigüidad:
LNPVCS, LNEAPC y LNC respectivamente. Sin embargo en la literatura
revisada se reconoce la importancia de incluirlos, así como su relación
con el valor del metro cuadrado del suelo.
Por ejemplo, el atributo LNC no muestra el signo esperado, pues
se obtuvo un resultado negativo. Se esperaba que tuviera un signo
positivo, dado que cuanto mayor fuera el grado de accesibilidad de
una vivienda en un AGEB, mayor apreciación generaría dicha vivienda;
de acuerdo con lo establecido en el modelo de Alonso (1964: 44). Sin
embargo esto se justifica dentro de la teoría de segregación urbana al
observar que se propicia la exclusión (Janoschka, 2002: 21; Lindón,
2006: 21-22; Sabatini, 2003: 3-4).
A partir del modelo descrito es posible conocer los cambios en el
precio por metro cuadrado del municipio de SNG, dadas las variaciones
de los atributos del municipio. Esto nos permite analizar los cambios
en el excedente del consumidor, ya que sabemos cuánto varía la dis413
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
posición de pago y es posible conocer el verdadero valor del gasto del
usuario, por lo que las alteraciones en el atributo explicarán los cambios
en el precio ceteris paribus.
Así, los cambios en los atributos de externalidad sonora, grado
promedio de escolaridad, promedio de ocupantes por vivienda, cociente de localización entre transporte urbano-área y metros lineales del
transporte urbano en el AGEB influyen en el valor del precio por metro
cuadrado de las viviendas y, ahora, conocemos su respectiva magnitud.
Evidentemente las políticas de desarrollo urbano influyen en cierta
medida en las variables independientes que maneja el modelo.
Por otra parte, los resultados arrojados por la anterior regresión
permiten desarrollar un tópico que apunta Rosen (1974: 37): el hecho
de que la persona decide entre las distintas características del bien y las
combina libremente para alcanzar lo que desea y maximiza su función
de utilidad. Sobre lo mismo, Varian (1999: 70) hace referencia a una
investigación que efectuaron Domenich y McFadden (1975) en la que
estudiaron la demanda de transporte urbano dado un conjunto de preferencias entre el transporte en automóvil o en autobús considerando
como variables el tiempo total que tarda una persona en caminar a la
parada del autobús, el tiempo total del recorrido y el costo del recorrido.
En esta obra los autores se refieren al intercambio entre los distintos bienes que conforman una función de utilidad. A esta sustitución
de los bienes se refiere la teoría microeconómica clásica como tasa
marginal de sustitución, que es la razón de un coeficiente a otro. Esto
indica que el individuo está dispuesto a ceder una unidad de un bien
con el fin de obtener una unidad de otro bien.
Para este estudio, siguiendo el mismo análisis, la tasa marginal de
sustitución −el cociente entre la externalidad sonora (LNPES) y la densidad de transporte urbano (LNLQSTU)− indica que el consumidor marginal estima que el ruido es casi dos veces más oneroso que la densidad
del transporte urbano, por lo cual estaría dispuesto a ceder dos unidades
de transporte urbano para bajar una unidad de la externalidad sonora.
Conforme al mismo análisis, el cociente entre la densidad de
transporte urbano (LNLQSTU) y la proporción de metros lineales del
AGEB respecto a SNG (LNMLSTUA), el cual indica la relación de sustitución entre estos dos atributos, el consumidor marginal valora la densidad del transporte urbano respecto a la proporción de metros lineales en los que pasa el transporte urbano en 0.5479. Se establece que se
estaría dispuesto a ceder una unidad de transporte urbano a cambio
de dos de metros lineales del AGEB libres del STU.
414
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
Del mismo modo, la relación de sustitución entre LNMLSTUA y el
grado promedio de escolaridad (LNGPE) es 0.08383. De acuerdo con
el análisis de la unidad de estudio, cuanto mayor sea el GPE menor será
la utilización del servicio de transporte urbano, lo cual refiere al comportamiento del transporte público como un bien inferior. La relación
entre LNGPE y el promedio de ocupantes por vivienda (LNPOVPH)
muestra que a mayor grado de escolaridad menor cantidad de ocupantes por vivienda; la tasa marginal de sustitución índica que por un incremento de un año de educación hay una reducción promedio de
1.05 ocupantes por vivienda.28
Conclusiones
La relevancia de la investigación se aprecia en dos líneas. La primera,
respecto al objeto de estudio, es la situación que enfrenta el municipio
en el proceso de metropolización y su dinámica inmobiliaria frente a
las fuerzas centrales y periféricas que generan el crecimiento y el ciclo
de vida urbano e inmobiliario. A partir de ello conviene reflexionar
profundamente sobre las transformaciones que acarrean, dado que
SNG se proyectó originalmente como una zona de industria y vivienda.
Actualmente hay un crecimiento demográfico negativo, ya que perdió
poco más de 50 mil habitantes en diez años, lo que representa 12%
(según el censo de 2010), algo que no ocurre en ninguna otra entidad
de la metrópoli.
La segunda línea de importancia del estudio está en el ámbito
metodológico, en la aplicación de la MPH en territorios metropolitanos
de México, que en este caso en particular se enfoca en la situación
inmobiliaria de un municipio del Área Metropolitana de Monterrey,
una de las tres metrópolis más pobladas del país, junto con la Zona
Metropolitana de la Ciudad de México y el Área Metropolitana de
Guadalajara. Otro aspecto relevante en esta línea es que la construcción
de variables y la estimación del MPH se ejecutan por medio de herramientas computacionales que se emplean en la generación, la administración y el análisis estadístico-espacial.29
28 Lo cual estaría dentro de los parámetros de la teoría de capital humano de Becker (1993: 23).
29 Arc View 3.2, Arc Map 9.0, SPSS 17.0, Eviews 7.0.
415
ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
En esta segunda línea de importancia surge uno de los fenómenos
ligados al valor del suelo estudiado por la teoría de la fragmentación
urbana, que establece que a partir de la invasión de las clases media y
media-alta de zonas que habitualmente ocupaba la clase baja se intensifican las desigualdades sociales en escala reducida. (Thuillier, 2001:
41-56; Prévôt, 2000: 408 y 420). Establece también que los barrios
ubicados en donde hay más riqueza acceden a mejores niveles de
educación, a mejores relaciones y a oportunidades para insertarse en
los mejores trabajos, lo cual propicia la reducción de las oportunidades
de interacción entre grupos o estratos socioeconómicos distintos.
(Lazcano, 2005; 26).
La modelación econométrica permite conocer los atributos que
explican con mayor grado de significancia el cambio en el valor del
suelo en SNG. Estos atributos se agrupan en los rubros: accesibilidad y
transporte, externalidades ambientales, morfología espacial y variables
socioeconómicas. Las variables con un grado de explicación mayor son
las de externalidad ambiental, seguidas por las socioeconómicas. Dichas
variables se determinan en su conjunto por el ciclo de vida de la localización, por el nivel de metropolización, por la distribución y por las
características demográficas, entre otros condicionantes.
Por otra parte, el modelo de crecimiento urbano a partir de suburbios se adoptó en el AMMty en los años cuarenta como consecuencia del acelerado crecimiento industrial.30 Se constituyeron tres suburbios o subcentros poblacionales en tres municipios conurbados a
Monterrey, la ciudad capital. En el municipio de San Pedro Garza
García se inició en 1944 la urbanización de la colonia Del Valle; en esta
misma década se fundaron las colonias Linda Vista en Guadalupe, y
Anáhuac en SNG. Cabe mencionar que en estas colonias se establecieron familias de nivel socioeconómico alto y se favorecieron gradientes
del valor respecto a otras en donde no se asentaron familias de este
tipo. Además, en el caso de SNG esto continúa presentándose en la
colonia Anáhuac, que marca el gradiente de valor del municipio, a
diferencia de los otros casos mencionados.
En términos de política pública, la investigación sirve para elaborar propuestas que coadyuven a aplicar cambios que vayan desde las
30 El crecimiento urbanístico de las ciudades anglosajonas, con la suburbanización,
estuvo asociado muy fuertemente con el asentamiento de los sectores sociales de niveles
económicos medios y altos de baja densidad, al estilo de la ciudad jardín y a la utilización
del automóvil como medio de transporte individual y familiar.
31 Ley de Ordenamiento Territorial de los Asentamientos Humanos para el Desarrollo Urbano del Estado de Nuevo León.
416
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
tasas impositivas (impuesto predial) hasta la provisión de bienes públicos (áreas verdes, determinadas por la misma LOTAH31 indiferente
para cualquier densidad habitacional). Además, según lo revisado,
dichos planes deberán conceder mayor importancia a la localización
de actividades, a los sistemas de transporte público y a los espacios
abiertos. Se recomienda que posteriormente se desarrollen estudios
enfocados en el resto de los municipios que conforman el AMMty y de
carácter metropolitano. Así corresponderían los resultados con los
planes de política pública.
Asimismo la investigación es un insumo para los planes de desarrollo urbano y ordenamiento territorial, pues éstos suelen elaborarse
sin tomar en cuenta de manera sistemática las consecuencias de la
zonificación que proponen sobre la localización de actividades, sobre
el mercado inmobiliario y sobre el sistema de transporte privado y
público.
417
Anexo
CUADRO A1
Estadísticos de variables utilizadas en el MPH
Variable
$M2V
Media
1 817.88
Mediana
1 700
Desviación
estándar
539.85
Valor
mínimo
1 100
Valor
máximo
4 000
4 160.59
119.53
43.49
3 129.59
1 697.61
3 128.53
10.87
55.13
75.42
1 007.84
2.13
4.11
986.73
404.14
28.41
97.85
39.58
4 187
118.99
36.35
3 138
1 652
3 093
10.85
56
75.9
983
2.12
4.09
972
384
29.62
98.3
39
1 467.31
55.78
29.34
1 059.39
764.57
1 088.39
1.82
19.79
6.61
335.11
0.36
0.47
326.99
229.71
11.80
1.79
18.42
389
2.71
11.38
303
62
243
7.11
11.5
37.3
107
1.47
3.24
99
14
0.75
85.7
6.97
8 793.00
229.32
209.87
6 480.00
3 561.00
6 536.00
14.58
89.60
91.00
2 062
3.08
5.8
2 008
974
51.02
99.8
77.5
Jerarquía social
POBLACIÓN2005
DENSP
HECTÁREAS
POB15AÑOSYMÁS
P15AÑOSYMÁS C/EPB
POBLACIÓN CSS
GPE
PP15EPB
PPSS
VIVIENDA PARTICULAR HABITADA
PHNV
POVPH
VIV C/ AGUA ENTUBADA, DRENAJE Y ENERGÍA ELÉCTRICA
VIV C/TBIENES
DENSV
PVCS
PVTB
Accesibilidad
LQSTU
UNIDADES DE TRANSPORTE URBANOP/AGEB
UNIDADES DE TRANSPORTE URBANOSNG
NUMERADOR LQSTU (UNIDADES DE TRANSPORTE)
DENOMINADOR (HECTÁREAS)
MLSTUA
LONGITUD DE STU AGEB
LONGITUD DE STU SNG
CA
CFE
CPALACIO
CSD
CUANL
C
16.84
206.78
1 769.00
0.12
0.01
0.01
1 820.18
160 583.10
5 224.55
5 349.15
3 952.86
3 202.05
4 640.01
5.34
14.08
145.00
1 769.00
0.08
0.01
0.01
1 533.84
160 583.10
5 159.56
5 417.59
3 610.05
3 315.76
4 529.60
5
14.85
214.33
0.00
0.12
0.00
0.01
1 178.90
1.75E-10
2 493.02
2 676.16
2 139.11
1 511.60
1 888.04
1.52
0
0
1 769
0
0.0019
0
0
160 583.1
0
0
0
0
0
2
78.38
898
1 769
0.51
0.03
0.04
7 187.72
160 583.10
10 808.24
11 186.92
9 082.95
6 423.68
9 176.80
9
83.35
0.06
0.01
5.37
2.07
250.37
53.58
0.05
0.01
4.77
1.95
250.37
121.07
0.40
0.01
4.80
1.56
1.99E-13
0
0
0
0
0
250.37
876.41
0.25
0.043
36.15
10.77
250.37
Externalidad
PES
PAREA
PAREM
EAPC
ESPACIOABIERTOP/AGEB (HA)
ESPACIOABIERTO SNG (HA)
$M2V
C
EAPC
PAREM
1
PES
.320
1
LQSTU
.135
.564
1
MLSTUA
.087
.680
0
GPE
.747
-.015
0
0
1
PHNV
-.473
.241
.254
.208
-.838
1
POVPH
-.676
-.108
0
0
-.615
.471
1
PP15EPB
.614
.089
0
0
.765
-.584
-.554
1
DENSV
-.468
-.393
0
-.364
0
0
-.197
.114
1
PVCS
.115
.103
0
0
.182
0
-.064
.155
.165
1
PVTB
.669
-.017
0
0
.961
-.808
-.572
.765
-.110
.186
1
PVCS
.341
-.118
0
0
.539
-.452
-.745
.538
.447
.200
.508
1
PAREA
-.084
-.356
0
-.297
0
0
.136
.246
.523
-.038
.033
.166
PAREM
.285
.007
0
0
.447
-.361
-.306
.500
.140
.044
.441
EAPC
.417
-.019
0
0
.547
-.445
-.577
.348
-.109
-.039
.465
.015
.291
** Significativa al 5%.
** Significativa al 10%.
0
.219
0
0
.048
.030
-.119
-.021
.075
C
PAREA
PVCS
PVTB
PVCS
DENSV
PP15EPB
POVPH
PHNV
GPE
MLSTUA
LQSTU
PES
$M2V
CUADRO A2
Matriz de correlaciones
1
1
.442
**
.766
1
.617
.357**
.774
1
-.014
-.292**
-.024
-.077
1
Fitch, Soto y Garza, VALUACIÓN DE LA CALIDAD URBANO-AMBIENTAL
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Acerca de los autores
Jesús Manuel Fitch Osuna es arquitecto (Mención Honorífica) y maestro
en Valuación Inmobiliaria (Premio a la Mejor Tesis de Maestría en el Área
de Ciencias Sociales, 2002) por la Universidad Autónoma de Nuevo León.
Es doctor en Gestión y Valoración Urbana por la Universidad Politécnica
de Cataluña (Mención Sobresaliente Cum-Laude). Sus intereses de investigación están relacionados con la estructura, la organización y la dinámica de la ciudad y el territorio. Es miembro del SNI. Actualmente es
profesor titular de la Universidad Autónoma de Nuevo León.
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ESTUDIOS DEMOGRÁFICOS Y URBANOS, VOL. 28, NÚM. 2 (83), 2013, 383-428
Karina Soto Canales es arquitecta por la Universidad de Monterrey y
maestra en Planificación y Asentamientos Humanos por la Universidad
Autónoma de Nuevo León. Su experiencia profesional se vincula al
desarrollo urbano y al regional, así como al mercado inmobiliario.
Actualmente realiza estudios de doctorado en la Facultad de Arquitectura de la Universidad Autónoma de Nuevo León.
Ricardo Garza Mendiola es licenciado y maestro en Economía por la
Universidad Autónoma de Nuevo León. Actualmente realiza estudios
de doctorado en Asuntos Urbanos en la Facultad de Arquitectura de
dicha universidad. Es consultor privado en materia de economía para
diversas áreas jurídicas y empresariales, así como profesor de asignatura en instituciones privadas de educación superior.
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