IMPACTO DE LA PERCEPCIÓN DE LA CALIDAD
DEL AIRE SOBRE EL PRECIO DE LAS VIVIENDAS
EN CONCEPCIÓN-TALCAHUANO, CHILE
CRISTIÁN MARDONES*
Universidad de Chile
CUADERNOS DE ECONOMÍA, VOL. 43 (NOVIEMBRE), PP. 301-329, 2006

Hipótesis nula: la percepción de la calidad del aire (“malos olores”) en las proximidades de las plantas de industria pesquera de Talcahuano, Concepción, no tiene ningún efecto relevante en el valor de las viviendas.
La vivienda es un producto diferenciado, que a pesar de características estructurales, es transado en un solo mercado. Por sus diferencias no existe un precio único, aunque el mercado es competitivo. Dependerá de su costo de producción y de las desiciones de maximización de beneficio de las firmas. El stock de casas existentes domina el mercado. La demanda es fija solo a corto plazo, es la que determina los precios.
Los precios hedónicos capturan la disponibilidad al pago por diferencias en las amenidades y sus consecuencias, ejemplo, efectos en la salud a largo plazo, por la calidad ambiental, pero las personas que no estén consientes de este efecto no revelarán esta diferencia.
Para medir la variable ambiental “malos olores” se realizó una encuesta en distintas áreas de la comuna, que por disponibilidad de recursos, en lugar de utilizar un muestreo aleatorio, se limitó a un muestreo probabilístico. Si bien la medición de “malos olores” dependía de la subjetividad del encuestado, otras mediciones más específicas (concentraciones del contaminante en partes por millón o cm3) no resulta relevante para la percepción del público ni en su toma de decisiones, por eso el análisis combina medidas subjetivas y objetivas, replicando Palmquist 2003.
Por recursos también, se limita a la primera etapa del análisis de PH y no a la segunda (cálculo de las demandas individuales), por eso indica que el efecto en el bienestar por cambios en la calidad ambiental no es medida de manera exacta.
El modelo teórico se basa en Freeman 1993. El producto vivienda se define por un set de parámetros y sus características Z. La función PH da el precio por algún modelo de Y, según sus características: Py1= Py1 (zi1, zi2, zi3,…zij, zin). El consumidor, que solo puede adquirir una unidad de Y en el período relevante, maximiza su función de beneficio sujeto a su restricción presupuestaria adquiriendo determinadas características de Y y de otros bienes, X, siendo M su ingreso: u= u(X, Z) y M-Py1-X=0. El individuo escoge distintos niveles de características para alcanzar (δu/ δzj)/ (δu/ δX)= δPy/ δzj. La disponibilidad marginal a pagar por zj es igual al costo marginal de adquirir más zj, todo lo demás constante. Se obtiene así la curva de indiferencia que da la máxima cant. que el individuo pagaría por obtener un modelo función de zj, manteniendo los otros bienes constantes (δPy/ δzj): Bj= Bj (zj, Z*, u*). Donde u* es la solución para el problema de la cantidad restringida y Z*es la catidad óptimamente escogida de las otras características. Por las diferencias en las preferencias / ingresos, esta función puede variar según individuo.
Los costos de producción de las firmas, dependen de los niveles de las caraterísticas z. Si las firmas son heterogéneas los costos de producción son diferentes. Invirtiendo su función de beneficio, se obtiene la curva de oferta de las características: Cj = Cj (zj, Z*, π*). Donde π* es el máximo beneficio obtenible.
Según el modelo de Rosen de 19474, la función de PH está compuesta por las curvas de utilidad de todas las familias y beneficio de todas las firmas. Para que estén en equilibrio, sus curvas deben ser tangentes a la función PH. El precio de una característica determinada podrá ser calculado diferenciando la función de precio hedónico con respecto a la misma: δPy/ δzj = Pzj (zi1, …zij, …zin). Esto es el incremento del gasto en Y para obtener una unidad adicional de Zj, si todo lo demás se mantiene constante. Si la función es lineal, los precios para los individuos son constantes. Si no lo es, el precio depende de la cantidad adquirida de Zj. Si la función implícita es lineal en zj no es posible indicar la curva de demanda por zj .El precio es igual para todos los individuos. Pero pzj indica la disposición marginal a pagar (DMP) o beneficio marginal por cada cantidad adicional de zj para cada individuo.Si la función es no lineal, entonces distintos individuos tendrán distintos pzj. El modelo PH es insuficiente para identificar como los individuos responden a distintos precios implícitos e ingresos, requiere una 2ª etapa de estimación. Para Rosen (1974) la 1ª etapa define la función Py y sus parámetros. La DMP por un atributo se obtiene por la derivada de la función con respecto al mismo. Los cambios de bienestar se miden sobre la curva de la derivada, lejos de la tangencia con la función hedónica. La 2ª etapa identifica la función de demanda inversa por el atributo zj que se utiliza para medir el cambio exacto de bienestar. Indica dos métodos de cálculo de esta función.
PH para medir calidad ambiental difiere en método según el atributo ambiental a medir, el precio de las transacciones, y el período de tiempo considerado. Si el efecto del cambio ambiental es localizado, la función PH no cambia. Si afecta a una gran proporción del mercado, se produce el cambio en la función. Otra consideración es la movilidad de las familias en respuesta al cambio ambiental, esté dada por los precios de relocalización o la duración de los períodos analizados. Dos modelos alternativos a PH: bidding aleatorio y utilidad aleatoria, sugieren cantidades de consumo discretas y no contínuas como en PH. Se basan en modelos logit multinomial y logit anidado. Éstos y la 2ª etapa de PH necesita más información sobre las características de las viviendas y socioeconómicas, no siempre están disponible y rara vez llegan a utilizarse.
Los factores de elección de las viviendas pueden clasificarse en estructurales de la vivienda, localizacionales y ambientales. La función se escribe p=p (z1i, z2j, z3k), donde z1i son atributos estructurales (i=1,…I), z2j localizacionales (j=1,…J) y z3k ambientales (k=1,…K). Indica tabla con las variables medidas (dependiente, precio + independientes) indicando signo esperado y código. Wilhelmsson (2000) indica que los atributos estructurales más utilizados en PH son área interior, cant. de baños, antigüedad, garage y área exterior. El trabajo sólo utiliza áreas interiores y exteriores. Las variables localizaciones describen la posición en relación a amenidades urbanas y el trabajo selecciona la distancia a centros comerciales y urbanos, plazas, parques y áreas verdes naturales. Para el trabajo, la variable ambiental es la percepción subjetiva de malos olores. Otra variable considerada a nivel subjetivo es la percepción de seguridad. La función es:
Precio= f (área exterior, área interior, dist. Concepción, dist. Talcahuano, plaza, parque, área verde, mal olor, seguridad).
Los datos corresponden a los precios de las transacciones realizadas en Tacahuano y Concepción en el 2003, sólotransacciones entre personas físicas y/o jurídicas, para acotar análisis al segmento residencial. El trabajo solo se acota a la 1ª etapa del método PH. Para la 2ª etapa se necesitarían más información socioeconómica, sobre todo ingreso, lo que es muy difícil de conseguir mediante encuestas. La solución propuesta es cruzar la BBDD fiscal con el nombre del comprador. De los 360 casos preseleccionados, la muestra se acotó a los 239 de los cuales pudo obtenerse toda la información. Al principio se analizaron casas y departamentos juntos, pero como en general son considerados como mercados separados, y los casos eran insuficientes para correr dos regresiones, el estudio se limitó a casas, total 158 observaciones. Las variables de distancia urbana se midieron en ml medidos según las manos de las calles. La variable seguridad se midió mediante muestreo no aleatorio de 292 personas en 32 sectores, se consultó sobre el nivel de delincuencia en los sectores conocidos y representativos de la comuna. Los encuestados calificaron los sectores por ellos conocidos, no sólo donde vivían, generando una comparación relativa en una escala creciente de 1 a 5, utilizando la media y la mediana de las respuestas como indicadores de inseguridad.
Como los datos de niveles de contaminación (PM10 y SO2) no son suficientes ni están bien monitoreados, se utilizó la encuesta en los sectores afectados, utilizando un índice subjetivo de seis categorías crecientes, calificando qué sectores, que ellos conocieran, eran afectados por los malos olores de las plantas de industria pesada y harina de pescado. La calificación de los sectores debe ser ingresada en las regresiones como un valor único (promedio). Si la persona no conocía el sector, la observación no se incluyó en la media.
Como la medida de seguridad y malos olores son aleatorios los valores pueden definirse como una proxy de la verdadera medida + un error aleatorio, lo que sería un problema si éste estuviese correlacionado con el error de la función de PH, condición que se subsanaría si son considerados como “percepciones subjetivas” de los atributos y no del verdadero nivel. El Cuadro 2 ilustra la estadística descriptiva de los datos obtenidos.
Se presentan los supuestos considerados para el modelo de PH según Palmquist, los test estadísticos utilizados y las soluciones adoptadas.
- Magnitud del mercado: Si se estimaran ecuaciones para dos sectores de la ciudad y un test F rechazara la hipótesis de que los coeficientes son iguales, esto podría deberse a que se trata de dos mercados separados, o las formas funcionales y ecuaciones no eran apropiadas. Por los grandes tamaños de muestra típicos en los estudios hedónicos hoy, los test F rechazarán casi siempre áreas combinadas en las regresiones hedónicas. Considerado en término de transacciones, si los consumidores consideran localizaciones alternativas entonces se trata de un solo mercado. Usualmente, un área urbana es tratada como un único mercado, del cual siempre puede considerarse un subconjunto si es relevante a la investigación. Con áreas más limitadas, no puede evitarse la complejidad de especificar totalmente todas las características importantes que varían a través de un área urbana, pero no dentro de un vecindario. El trabajo considera Talcahuano y Concepción como mercados separados e indica el test F que lo demuestra. Los resultados se muestran en el cuadro 3 (atención a los sustitutos cercanos entre ambos mercados).
- Forma funcional: Al principio era lineal, semilog, log-log. Con la computación puedieron obtenerse formas complejas como Box-Cox cuadrática, donde se anidan la mayoría de las formas funcionales actuales. Pero debido al impacto que puede tener la inadecuada transformación de una de las variables (ambiental) se utilizan formas + simples. Otro problema de BC cuadrática, es que cuando existen variables omitidas o mal especificadas/ medidas se comportan mejor las funciones mas simples o BC lineal.
- Medida de las variables ambientales: Dificultad cuando existen indicadores en una única variable, pero si se toman medidas múltiples hay riesgo de correlación entre ellas. La consideración de una medida única, puede no tomar fuentes contaminantes diversas y sus efectos. Además son típicamente objetivas, pero si los valores de las propiedades están siendo afectados, hay percepción de los residentes. En algunos casos la medidas objetivas pueden estar correlacionadas con las de percepción. Por eso se introduce en el trabajo la medida subjetiva (ver Palmquist 2003) El precio de una casa dependerá de un mercado compuesto por la interacciones de todos los potenciales compradores, por eso es útil el conocimiento de la relación entre la “percepción media” y las medidas objetivas. El análisis de la percepción no tiene por qué limitarse al los individuos del área para la cual se calcula la función de PH.
- Problemas de Multicolinealidad: En un estudio de Palmquist del 93, de precios hedónicos en 14 ciudades incluyendo variables contaminantes. En sólo una se detectó colinealidad entre variables contaminantes, y en 3 casos, entre contaminantes y no contaminantes. La colinealidad fue más frecuente entre variables del mismo vecindario, datos censo, pero no involucraban variables ambientales. En el paper hay sólo una variable que mide efectos ambientales, lo que anula la colinealidad entre múltiples variables, pero no lo probabilidad entre las demás. Esto se analizó con VIF (Variance Inflation Factors), todos dieron por debajo de 4. A mayor valor, mayor colinealidad. Si es mayor a 10, es un problema para la ecuación.
- Precio de Arriendo vs. Precios de vivienda: Los precios de venta son el valor capitalizado de los servicios futuros anticipados proporcionados por la casa. El precio del arriendo es el valor de esos servicios a través del mes u otro periodo de contrato de arriendo. La diferencia de interpretación entre ambos tendrá que ver con la previsibilidad del efecto en el futuro (que afectará el precio venta + que el alquiler).
- Costos de la búsqueda y tiempo en el mercado: Los mercados de bienes raíces están sujetos a una variedad de costo de transacciones y mudanza. Los costos de búsqueda particularmente pertinentes para determinar si las condiciones ambientales con capturados por los precios. El paper determina que los beneficios de una mejora en la calidad ambiental son superiores a los costos de búsqueda y mudanza de la familia. Ver Gráfico 3.
Se presentan los resultados según las formas funcionales sencillas (lineal, semilog, semilog inversa, log-log) Como en algunas especificaciones no se pudo eliminar la heterocedasticidad con mínimos cuadrados ponderados, se utilizó la estimación con la matriz de varianzas y covarianzas de White. También se presenta el modelo Boc-Cox lineal, más sencillo y flexible. A continuación compara los resultados obtenidos por las formas funcionales sencillas y su ajuste estadístico. Señala algunos resultados no esperados como el área exterior tenga en ocasiones signo positivos y en otros negativos, pero lo atribuye a que quizás en zonas + rurales, los terrenos son más amplios y más baratos, o a la omisión de otras variables explicativas relevantes, por falta de recursos/ información. El resultado más importante es que la variable ambiental malos olores es de signo negativo en todos los modelos de función pero significativo solo en tres de ellas. Las áreas verdes tienen signo positivo y significativo en todos los modelos. Presenta en el cuadro 6 la comparación de las elasticidades de todas las funciones. Cómo se mide el efecto económico de los malos olores? Evaluando el efecto del aumento o disminución de la percepción en una vivienda representativa, calculando el efecto conjunto de las otras variables sobre el valor promedio de las mismas. Se verifica que la caída del precio depende de la forma funcional utilizada. Los valores caen considerablemente cuando existe percepción en el área de la vivienda. Se concluye que los efectos descontaminadotes no son despreciables para los propietarios.
En cuanto al modelo Box-Cox con distintas especificaciones de transformación, los resultados son mejores cuando se utiliza el mismo parámetro de transformación para variables pendientes e independientes.
Conclusiones
El modelo de precios hedónicos es aplicable a la evaluación económica de la contaminación. Para el caso del paper, el efecto es negativo en el precio de las viviendas en tres de las cuatro especificaciones funcionales simples. Los resultados obtenidos pueden soportar una análisis costo-beneficio del nivel óptimo de contaminación y determinar los efectos redistributivos de la población afectada por actividades económicas que empeoran la calidad del aire.

Bibliografía citada principal
- Palmquist, R.B. (2003). .Property Value Models., In: Karl-Gören Mäler and Jeffrey Vincent, Ed., Handbook of Environmental Economics, Vol. 2 (North- Holland, Amsterdam).
- Figueroa et al. (1996). .An Estimation of the Economic Value of Air Quality Improvement
Program in Santiago de Chile., Estudios de Economía, Vol. 23, agosto, pp.!101-114.
- Freeman, A. M. III (1974). .On Estimating Air Pollution Control Benefits from Land Value Studies., Journal of Environmental Economics and Management 1: 74-83.
- Freeman, A.M. III (1993). The Measurement of Environmental and Resource Values (Resources for the Future, Washington DC).
- Rosen, R. (1974). .Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure
Competition., Journal of Political Economy 82: 34-55.
- Chattopadhyay, S. (1998). .An Empirical Investigation Into the Performance of Ellickson.s
Random Bidding Model, with an Application to Air Quality Valuation., Journal of Urban Economics 43: 292-314.
- Wilhelmsson, M. (2000). .The Impact of Traffic Noise on the Values of Single-Family
Houses., Journal of Environmental Planning and Management, 43!(6), 799-815.