IMPACTO EN EL PRECIO DE DEPARTAMENTOS NUEVOS DEL ANUNCIO DE LA LÍNEA 4 DEL FERROCARRIL METROPOLITANO DE SANTIAGO DE CHILE

Impacto en el precio de departamentos nuevos del anuncio de la línea 4 del ferrocarril metropolitano de Santiago de Chile (Resumen)

La red de metro de Santiago de Chile, carecía de una línea que no fuera ortogonal con las ya existente rodeando las comunas del pericentro, hasta la materialización de la Línea 4., que presenta particularidades, como conectar sectores de diferentes estratos socioculturales, accesibilidades y acceso al los centros de trabajos a comunas que estaban mal conectadas, además de presentar tres modalidades de construcción en viaducto, en superficie y subterráneo.

Se estiman los efectos mediante dos modelos de precio hedónico de departamentos nuevos, en función de dos cortes transversales consecutivos.  Las principales conclusiones nacen de las diferencias en cada uno de los sectores definidos. Esta capitalización de plusvalías en los inmuebles, es disímil entre cada una de las comunas.

Impact on the price of departments new listing of  metropolitan rail line 4 inSantiago of Chile (Abstract)

The underground network of Santiago de Chile, lacked a line that is not orthogonal to the existing surrounding communes of pericentro until the materialization of the Line 4. Which presents particularities, as connecting different sectors of socio-cultural strata, accessibility and access to places of work in communes that were poorly connected, in addition to introducing three types of viaduct construction, surface and underground.

It estimated the effects using two models of hedonic price of new departments, according to two consecutive cross. The main conclusions arise from differences in each sector defined. This capitalization of capital gains on real estate, is dissimilar between each of the communes.

La fuerte expansión que ha sufrido la ciudad de Santiago de Chile se ha acompañado de un aumento en la densidad poblacional, en las zonas de expansión de los años 80, lo que ha llevado al Estado, y sus empresas relacionadas, a invertir recursos para mejorar la conectividad de estas comunas. Estas inversiones se desarrollaron al final del Gobierno de Ricardo Lagos (2000 a 2006), entre las cuales se destacan la construcción de nuevas autopistas, en modelo de concesión, repavimentación de las arterias principales, licitaciones en el transporte público, entre otros. Ahora bien, uno de los sistemas de transporte mejor evaluados por los habitantes de la ciudad, en ese periodo, es el Metro de Santiago, el cual a través de los años se ha desarrollado para ampliar sus actuales líneas de servicios con el fin de conectar comunas periféricas de la capital, integrando nuevos usuarios a este sistema de transporte público, satisfaciendo la necesidad de un desplazamiento eficiente a los distintos centros laborales, comerciales y de servicios públicos y privados.

Particularmente, la aparición de la nueva línea 4 del metro ha contribuido a revalorar sectores de la capital que antes estaban desprovistos de este sistema de transporte público. A partir de esto, una de las razones que explica la realización de esta investigación se refiere a la generación de plusvalía en las viviendas cercanas al trazado del proyecto de la línea 4 del metro, vale decir, el alza del precio de los bienes inmuebles dentro de un radio de acción determinado. Todo esto sustentado en que la valoración que los compradores le entregan a una vivienda en particular depende de una serie de características implícitas en el bien, por lo que es de esperar que si alguno de los atributos con los cuales cuenta una vivienda se vean modificados, se genere un cambio en el precio de los inmuebles.

Con lo expuesto anteriormente, la relevancia del presente estudio radica en determinar el efecto empírico de la línea 4 del metro de Santiago sobre la valoración de las viviendas, el cual abre las posibilidades de expandir dichos mercados a sectores que por su ubicación geográfica no eran rentables para el sector privado de la industria inmobiliaria.

El objetivo del presente trabajo establecer que ha sucedido en las zonas cercanas al metro, medidos en perimisos de edificación otorgados y  estimar la variación que experimentan los precios de las propiedades producto de la aparición en una mejora en accesibilidad, mediante la metodología de precios hedónicos.

Si bien existen estudios que logran cuantificar la variación que experimenta el valor de las propiedades frente a una mejora en accesibilidad, el presente trabajo de investigación introduce procedimientos no tradicionales en el análisis de las bases de datos, como también en la forma en medir la variable en estudio, con el fin de poder visualizar si dichas variaciones son significativas a la hora de realizar un análisis de regresión lineal y contrastar los resultados con la literatura existente en temas de esta índole.

Se agradece el aporte significativo de los Constructores Civiles UC, Cristian Figueroa, Francisco Gonzalez y José Sepúlveda, a quienes se debe una parte importante de este producto, a Mapcity Chile, por los el acceso a los datos de transacciones inmobiliarias a nivel censal y al departamento de estudios de la Cámara Chilena de la Construcción, por su desinteresada ayuda y apoyo en materias econométricas.

Antecedentes generales

El metro, nombre coloquial e imagen de marca del ferrocarril metropolitano de Santiago, es una parte integral del sistema público de transporte. Sus líneas corren por la parte central de la ciudad y se extienden a varias partes de ella,(Figura Nº1).Desde su inauguración, el metro ha sido el principal causante de la transformación de la ciudad de Santiago hacia el desarrollo, y ha mejorado la calidad de vida de muchos capitalinos.

Figura 1. Plano general red del Metro de Santiago
Fuente: Metro S.A.

Cuadro 1
Resumen línea 4 del metro de Santiago

En lo que se refiere a la nueva línea 4 del metro (Tobalaba – Américo Vespucio – Puente Alto), que entró en operación el 30 de noviembre de 2005 en la mayoría de sus estaciones,  tiene aproximadamente 25 kilómetros de extensión y su inversión ascendió a US$1.070 millones. Esta línea presenta tres tramos diferentes (Cuadro Nº1), ya que cambia de subterráneo a superficie y a viaducto. Se estimó un incremento en la afluencia media diaria del orden de los 324.000 pasajeros, lo que se traduce en un beneficio directo para cerca de un millón de personas del sector sur oriente de Santiago, quienes experimentarán un considerable ahorro en sus tiempos de viaje y de conmutación hacia los mercados centrales de trabajos y servicios de la ciudad. Además del beneficio que significa en sí extender la red, la llegada del metro a distintos barrios ha contribuido sustantivamente en la revalorización y repoblamiento de comunas tradicionales de la ciudad, al desarrollo económico y cultural, y a la revitalización de la actividad inmobiliaria e industrial, junto con otorgar plusvalía a los terrenos colindantes. En ese sentido, esta obra está generando una externalidad a lo argo de su trazado, y es de vital importancia para los fines de materia pública (política tributaria y planificación territorial) y privada (guía de asignación de recursos).

Las nuevas instalaciones del metro pueden modificar la calidad medioambiental vía un mayor tráfico de personas y vehículos, mayores niveles de contaminación y de ruido (Palmucci, 2005). Por lo tanto el beneficio neto que está ejerciendo el metro en su entorno cercano depende del resultado de estas fuerzas opuestas.

En ese sentido, la medición de estos impactos puede ser variada. Por ejemplo, se puede citar impactos en el mercado del trabajo, impactos para propietarios de viviendas cercanas a las mejoras en transporte. Por otra parte, existen externalidades negativas que deben ser consideradas en los estudios y que tienen relación con aspectos medioambientales, problemas de congestión, aumento del nivel de ruido, tasa de criminalidad.

A partir de esto, los enfoques con que se aborda el problema van desde determinar cuáles son los tipos de transporte público más adecuados (Fouracre, 2003) hasta cuantificar los beneficios directos de una nueva línea de metro (Bajic, 1983; Benjamín 1996; Bowes, 2001; Gibbons 2005; entre otros) o la aparición de nuevas autopistas (Asabere, 1996), de los cuales la mayoría de los estudios tienen relación con el grado de capitalización en el precio de las viviendas que produce la mejora en transporte por concepto de reducción en tiempos de viaje.

La metodología más empleada para cuantificar el impacto en el precio de bienes inmuebles es el uso de técnicas de Precios Hedónicos (Rosen, 1974), herramienta que es ampliamente utilizada al momento de analizar o tratar de responder las variaciones de precios de viviendas, tanto de venta como de arriendo, en relación a sus atributos (físicos, accesibilidad y características socioeconómicas del vecindario, por ejemplo). Su ventaja radica en que al tratar el bien en cuestión como un paquete de características (Lancaster, 1966, Aguirre, 2005), éstas pueden tomarse individualmente y determinar cuál es el precio que le atribuyen los demandantes en determinadas condiciones de mercado. Así, es posible encontrar estudios que asocian el precio de venta de propiedades con las más distintas variables que pueden explicar su valor: existencia de inversiones inmobiliarias, tanto de desarrollo como rehabilitación (Ding, 2000), la presencia de proyectos de viviendas subsidiadas por el estado, el tipo de método de construcción empleado en la materialización de la vivienda, esto es, si se realiza in-situ o es prefabricada (Vanderford, 2005), o simplemente la intención de presentar un modelo predictivo para la valoración de edificios de departamentos, testeado empíricamente en Portland, EE.UU. (Frew, 2003).

Dentro de la última década han aparecido estudios que buscan relacionar la accesibilidad con otros temas distintos del precio de viviendas, para lo cual utilizan otras metodologías que buscan asociar la migración de personas a la búsqueda de mejores oportunidades de trabajo en Holanda (Van Ham, 2005), relacionando directamente el acceso a los lugares de trabajo con la movilidad producida por la búsqueda de aminorar los costos de desplazamiento, lo cual se logra a través de modelos de regresiones logísticas para estimar el efecto del acceso a trabajos y las ubicaciones residenciales estratégicas en la migración relacionada con empleos, para lo cual se contabilizó el número de empleos que se encuentran a no más de 30 minutos de viaje desde la residencia. Finalmente, los resultados indican que la probabilidad de mudarse por razones laborales decrece con el aumento de oportunidades de trabajo cercanas; de esta forma, las personas que viven en lugares que poseen un buen acceso a empleos pueden evitar costos por movilidad espacial cuando se cambian de trabajo, pero la evidencia no es suficiente como para especificar si las personas que viven en las grandes ciudades poseen una ventaja con respecto a aquellas que viven en localidades intermedias.

Otro estudio que no relaciona la aparición de nuevas estaciones de metro con los precios de viviendas es el estudio de los impactos del metro en Copenhagen (Vuk, 2005), el cual realiza un análisis del impacto de la nueva línea sobre el tráfico en el sector del puerto en base a la contabilización de tráfico, entrevistas y modelos predictivos, llegando a la conclusión de que la mayor parte del público se cambia del uso de buses a metro (entre el 70% y 72%) mientras que sólo una pequeña parte deja de viajar en su propio automóvil por ir en metro (entre 8% a 14%). Otros efectos directos son los cambios en el crecimiento del tráfico en el sector (un aumento de 4,2% en el número de viajes en el sector del puerto), y cambios en el destino elegido por las personas (disminución entre los años 2002 y 2003 en la longitud del viaje en automóvil de 13km a 11km, en promedio, lo cual sugiere que aquellos que realizaban grandes viajes en automóvil se cambiaron al transporte público, concordando con el aumento en la longitud de viaje en metro, de 9,4km por viaje en el año 2002 a 9,6km en el año 2003).

El aporte de ambos estudios en esta investigación radica en que muestran aristas que no necesariamente serán tratadas en el presente trabajo, pero sin embargo exponen impactos que van más allá de meros números. La aparición de nuevas alternativas de transporte público no sólo mejora las condiciones de los habitantes, parte de los cuales reciben los beneficios directos en cuanto a accesibilidad (disminución en los costos de transporte y acceso a trabajos mejor remunerados), situación que debiera capitalizarse total o parcialmente en el precio de terrenos y viviendas (Alonso, 1964), sino que además pueden alzar y fomentar el desarrollo inmobiliario o la renovación urbana (Fouracre, 2003), además de los beneficios para la ciudad misma en cuanto a su crecimiento eficiente y la estructura que se le pretende otorgar.

Volviendo a los estudios que miden de alguna forma el impacto de mejoras de transporte sobre el precio de viviendas, éstos difieren en el enfoque exacto con que abordan el problema, pero la idea general es emplear información empírica para implementar un modelo que analice las variaciones de precios entre antes y después del fenómeno estudiado, utilizando un grupo de viviendas afectadas y otro grupo como control, en el cual los efectos de la mejora en accesibilidad no deberían observarse. Dentro de estas investigaciones, la variable dependiente es el precio de transacción o de arriendo de las propiedades observadas, mientras que las variables explicativas son los atractores propios de las viviendas y el entorno y la cercanía a la mejora en acceso, la cual se mide según las posibilidades de cada autor, siendo comúnmente utilizada la distancia en línea recta a la estación más cercana, y menos empleada el tiempo de desplazamiento hacia ella (Bajic, 1983) y ahorros en tiempos de transporte.

En esta línea existen numerosos trabajos que han relacionado el valor de las propiedades con la cercanía a estaciones de metro u otro sistema de transporte en base a rieles, teniendo como ejemplo los que tratan el sistema BART (Bay Area Rapid Transit) en San Francisco, el cual cuenta con el mayor número de documentos que estudian sus impactos (Diaz, 1999), de acuerdo a los cuales se ha demostrado que los precios de arriendo de viviendas cercanas al BART (dentro de un cuarto de milla) son mayores que aquellas que están más alejadas, diferencia que depende de las características propias de la edificación (número de dormitorios, baños, tamaño, etc.) y del área en estudio, lo cual ayuda a demostrar que los beneficios en las valoraciones de propiedades varían de acuerdo al sector de la ciudad.

A pesar de los aportes de la teoría económica, en general, no hay evidencia consistente con respecto a la relación entre la cercanía a la mejora de transporte y el valor de las propiedades (Palmucci, 2005). Varias investigaciones hechas en Estados Unidos a distintos sistemas de trenes llegan a resultados mixtos, como es el caso del estudio de viviendas unifamiliares dentro de 21 millas alrededor de estaciones del sistema de Metrorail en Miami-Dade Conty, Florida (Gatzlaff,1993), donde en un estudio de ventas de propiedades entre 1971 (13 años antes de la inauguración de la línea, en 1984) y 1990 las viviendas cercanas a las estaciones fueron transadas en un 5% más que aquellas ubicadas en otros lugares de Miami, pero también se encontraron diferencias en los precios al aproximarse a la línea y al estudiar el comportamiento de los precios según los vecindarios, llegando a la conclusión de que aquellas propiedades ubicadas en barrios en crecimiento presentaron incrementos mayores que aquellas propiedades ubicadas en barrios en decadencia. Pareciera contradictorio al compararlo con el estudio de Nelson (1992) del MARTA (Metropolitan Atlanta Rapid Transit Authority) en Atlanta, pero analizando la causa de dichas diferencias vemos que no lo es, pues en ambas investigaciones se llega a la conclusión de que  la relación positiva entre cercanía y el precio de la propiedad depende del nivel de valoración entregado a la mejora en accesibilidad. Ahora bien, estudiando el mismo sistema MARTA, Bowes (2001) aplica un modelo hedónico bajo el cual concluye que las propiedades dentro de un cuarto de milla (400 metros aproximadamente) de la estación de trenes se venden en un 19% menos que propiedades mas allá de 3 millas de la estación. Sin embargo propiedades que están entre 1 milla y 3 millas de la estación de trenes tienen un valor significativamente alto comparado con aquellas más lejanas. Los resultados de este estudio sugieren que las propiedades que están muy cerca de las estaciones son afectadas por las externalidades negativas, pero aquellas ubicadas en una distancia intermedia están por sobre éstas y el beneficio del acceso de transporte proporcionado por la estación. Además, el premio pagado por estar cerca (pero no excesivamente) a las estaciones es mayor en el estrato de vecindarios con altos ingresos que en los de bajos ingresos. Este resultado contradice a Nelson (1992) y sugiere que aquellas personas con mayores ingresos valoran más el hecho de tener una estación cercana, puesto que su costo de oportunidad de viajar es más alto, pero nuevamente llegamos a la misma conclusión de fondo.

Gibbons (2005), analizan los efectos sobre los precios de viviendas de una innovación de trasporte público que altere la distancia a la estación de metro más cercana, afectado a algunas unidades de estudio pero dejando otras sin efecto. En este caso la innovación mencionada corresponde a la construcción de  nuevas estaciones de metro en Londres, específicamente en el sector sureste de la ciudad, dentro de los años noventa. Para cuantificar los beneficios económicos se emplean los precios de las viviendas para valorar el acceso a la línea del metro, la cual se mide en dos formas: a través de la distancia a la estación y según la frecuencia del servicio de acercamiento hasta dicha estación. Para ello modifican el modelo hedónico tradicionalmente usado en evaluaciones de características urbanas, agregando variables que permiten observar qué ocurre antes y después de la innovación de transporte en áreas afectadas y áreas no afectadas, determinando un radio de 2km para ello (distancia máxima que la gente está dispuesta a caminar para llegar a la estación, unos 20 a 30 minutos), llegando a un modelo hedónico que refleja las diferencias en el tiempo (antes y después de la innovación).

Bajic (1983) estudió el efecto de la nueva línea del metro en Toronto, Canadá, sobre el precio de viviendas. Para ello cuantificó los beneficios directos de la línea de metro a través de un “Modelo de Elección Modal (Modal Choice Model)”, el cual resulta ser un modelo logarítmico binario que encierra la posibilidad de emplear un automóvil particular o el sistema de transporte público. De acá logra cuantificar el beneficio directo del metro en un ahorro anual de C$120 por vivienda, lo que posteriormente es contrastado con los resultados del modelo hedónico semilogarítmico empleado para  incluir los cambios distintos a los relacionados con la nueva línea de metro, para lo cual se mide la accesibilidad como el tiempo total necesario para llegar al punto de destino, esto es, la suma del tiempo en caminar a la estación, esperar por el tren y viajar en él. Finalmente llega a la conclusión de que el cambio en la valoración del tiempo total de viaje (descrito anteriormente) es irrelevante, pero que el principal efecto sobre la valoración de las viviendas es identificado como el impacto directo debido a la disminución de dicho tiempo de viaje. El modelo estima que en promedio, la valoración en el área del metro es de C$2.237, lo cual corresponde a la capitalización del ahorro promedio en costo de transporte para una vivienda que posea sólo una persona que utilice el metro, necesitando de una tasa de descuento de 4% anual para igualar el ahorro cuantificado como beneficio directo por medio del “Modal Choice Model” a un horizonte temporal de 35 años, difiriendo de los estudios de Dewees (1976) sobre el metro en Toronto, pero en la línea subterránea Bloor. En él llega a una estimación de C$2.370 por tiempo de viaje ahorrado para sitios dentro de los 20 minutos caminando, necesitando una tasa de descuento de 17% para  el mismo horizonte de 35 años, lo cual sugiere que parte de los ahorros en costos de transporte no se capitalizan en el precio de las propiedades.

En el caso del Metro de Santiago de Chile, existen investigaciones que intentan explicar la variación del precio de las propiedades producto de mejoras en accesibilidad, Anderson (1997), cuantifican la capitalización en el precio de terrenos colindantes a las líneas 1 y 2 del metro de Santiago, pero sólo para estaciones de La Cisterna, San Miguel, Las Condes, Providencia, Santiago, Estación Central y Lo Prado, realizando un análisis ex-post del precio de terrenos. Para ello consideran como variables explicativas el acceso a comercio, la distancia a la estación de metro más cercana y a la avenida principal. Según Palmucci (2005), la investigación presenta sesgos que tienden a sobrestimar el verdadero aporte del metro, dado que estima la capitalización anticipada de la nueva línea 4 sobre el precio de viviendas mediante la utilización de regresiones hedónicas, adaptando el modelo general de renta del suelo presentado por Alonso (1964), y a su vez la literatura relacionada con la evaluación de programas sociales, identificando el cambio promedio en el precio de las viviendas. Los resultados de las estimaciones indicaron la existencia de un efecto de capitalización anticipada en el precio de los departamentos de entre 3,3 % y 4,4 % después del anuncio de la construcción de la línea 4 (mayo de 2001), y entre un 4,4 % y 5,7 % después del proyecto de ingeniería básica (octubre 2001). La distribución de estos efectos no es homogénea, sino que varía con la distancia a la estación de metro más cercana. La tasa de apreciación media para un departamento localizado a una distancia de entre 0 y 200 metros de la estación es de 3,7% y 4,68% después del anuncio y proyecto de ingeniería básica respectivamente, mientras que para una distancia entre 800 y 1000 metros es de 1,76% y 2,9% en cada caso. Por otra parte se estima el valor del beneficio generado por el metro en la recaudación del impuesto si se re-avaluaran las propiedades, de acuerdo al aumento de valor mencionado anteriormente. El cambio medio en la recaudación es de UF 5.440 anuales, esto es, un aumento medio de la recaudación de entre 6,29% sólo para los departamentos que se encuentran dentro del área de influencia de las estaciones.

La mayoría de los autores concuerda en que los beneficios vienen dados principalmente por la disminución de los costos de transporte de los usuarios, en relación a la situación antes y después de la mejora en accesibilidad, pero no siempre se consideran todos los factores que de alguna manera influyen en el precio de transacción de las viviendas, siendo este uno de los motivos por lo que el enfoque con que se aborda la investigación y los resultados obtenidos no son uniformes, incluso en estudios de un mismo caso (como lo ocurrido con MARTA en Atlanta). Según Palmucci (2005), las divergencias vienen dadas por diferencias metodológicas, capacidad de controlar factores relevantes, tipo de estudio (corte transversal, series temporales y antes y después), como también la imposibilidad de separar efectos.

De cualquier forma, a pesar de las diferencias entre las variables empleadas por cada autor, pareciera ser que el modelo que mejor representa los valores observados en todos los estudios, ya sea en las transacciones de viviendas como en el precio de arriendo de ellas, es el modelo semi-logarítmico. Tanto es así que incluso en el caso de la capitalización anticipada de la Línea 4 (Palmucci, 2005) se emplea dicho modelo para obtener la relación entre precio de vivienda y distancia al metro, por lo tanto lo lógico es suponer que nuestra forma funcional será la citada por los investigadores estudiados, siguiendo el siguiente modelo genérico:

ln(P_i) = ln(β₀) + ln(β₁) F_i + ln(β₂) S_i + ln(β₃) L_i + ε_i

donde la variable dependiente es el logaritmo natural del precio de venta de la vivienda i-ésima (P _i), F_i es una matriz de atributos físicos de la vivienda, S_i es una matriz que recoge características del sector (resumidas en comuna a la que pertenece y sector de la Línea 4 en que se encuentra), Li es una matriz que identifica los atributos de localización y accesibilidad, y finalmente εi que es el término de error. Para validar la elección de dicho modelo se emplearán los estadígrafos R² ajustado, t de Student y el test de Fisher (F), basados en las pruebas más comunes en las investigaciones citadas.

Análisis de la regresión de precio hedónico.

Para realizar este estudio, se contó con dos bases de datos, asociadas a un Censo de transacciones inmobiliarias del periodo en la zona. Fuera de ello, se coordino con los proyectos y su oferta inmobiliaria, con miras a controlar las diferentes variables inmobiliarias o asociadas al producto y al proyecto. Estos se muestran en la Figura 2.

Figura 2. Proyectos en la zona de estudio
 Fuente: Elaboración propia en base a datos de Permisos de edificación, y transacciones.

Como estrategia, se estableció un análisis que abarca dos etapas, la primera la estimación de un modelo genérico de regresión del precio. En el cual, los modelos genéricos elaborados cumplan con los supuestos del modelo de regresión lineal, se presentan los siguientes estadígrafos y gráficos de validación para cada hito. En la segunda, se segmenta la muestra de departamentos y se establece una regresión hedónica midiendo variables mas específicas en cada una de los segmentos identificados.

a) Modelo general

En la primera etapa, se construye el modelo en base a las variables seleccionadas, que incluyen las de los otros estudios en conjunto con nuevas medidas de distancias a unidades específicas. Los resultados  estadísticos se muestran los  cuadros 2 al 7.

Cuadro 2
Resumen modelo genérico para anuncio de construcción L4

Cuadro 3
Modelo genérico para anuncio de construcción L4

Según los resultados entregados para cada modelo es posible observar que las estimaciones, tanto para el anuncio como para la ingeniería básica, son altas y significativas, obteniendo una capacidad de predicción de un 87,8% y 87,9% para cada uno, respectivamente. En lo que respecta al estadístico Durbin-Watson, los valores obtenidos para ambos modelos están sobre los rangos de aceptación (1,567 para Anuncio y 1,570 para Ingeniería Básica).Los resultados entregados por el test de Fisher indican que las variables explicativas del modelo en su conjunto son significativas al 5%, rechazando la hipótesis nula de que los coeficientes en forma global serán iguales a cero.Los resultados recién expuestos permiten afirmar que los modelos generados se ajustan a los supuestos de regresión lineal, respaldando satisfactoriamente los coeficientes estimados por la regresión. Los coeficientes parciales de las regresiones analizados mediante la prueba t son en su mayoría estadísticamente significativos al 5%, rechazando la hipótesis nula referente a que los coeficientes estimados individualmente pueden ser iguales a cero. En ambos casos la variable número de dormitorios es no significativa y sin el signo esperado, lo que se justifica con la correlación existente entre ésta y la superficie total del departamento, que es aquella con mayor peso sobre la variable dependiente.

Cuadro 4
Resumen modelo genérico para ingeniería básica L4

Cuadro 5
Modelo genérico para ingeniería básica

Al analizar las variables en estudio, todas tienen el signo esperado, pero la dummy anuncio es no significativa, por lo tanto no es posible afirmar con un nivel de confianza adecuado que luego del anuncio de la construcción de la línea 4 los departamentos aumentan su valor en un promedio de UF 26,162. Sin embargo, luego de este anuncio, aquellas viviendas ubicadas dentro de trayectorias no mayores a 1.000m aumentan su valor en un promedio de UF 116,299, lo cual es confirmado por la prueba t aplicada al citado estimador, por lo tanto es posible afirmar que el hito 1 causa un efecto positivo en la valoración de las viviendas afectadas por la cercanía del metro.

Por otra parte, para el caso del anuncio de la ingeniería básica de las estaciones, ambas variables analizadas poseen la significancia y signos esperados, presentando alzas en sus valores en comparación a la situación del anuncio de la construcción. Es así como las viviendas más cercanas a las estaciones (trayectorias no superiores a 1.000m) son valoradas, en promedio, UF 122,663 más que aquellas que se encuentran entre los 1.000 y 2.000m de alguna estación nueva, correspondiendo a un alza de UF 6,364 entre anuncios. En cuanto al efecto que tiene el conocimiento por parte de la demanda de la ubicación de las estaciones, las viviendas aumentan su valor en un promedio de UF 81,632 para todas aquellas que se encuentran dentro de los 2.000m de trayectoria a una de ellas.

El valor de los departamentos ubicados dentro de trayectorias no superiores a los 2.000m hacia una de las estaciones de la línea 4 experimenta un alza promedio que va desde un 3,49% a un 4,77% (en Providencia y Macul, respectivamente), sólo por el hecho de que se anunciase la construcción y posterior ubicación de las estaciones del nuevo tramo del metro de Santiago. Al analizar el impacto de los anuncios, se tiene que aquel con mayor efecto sobre el precio de los departamentos resulta ser el anuncio de la ubicación de las estaciones (ingeniería básica), lo cual se repite para todas las comunas que forman parte del estudio (Cuadros Nº 6 y Nº 7). Sin embargo, es conveniente ser cauto al entregar estos resultados, pues el estimador que mide el efecto del anuncio de construcción resultó no ser significativo al 5% de significancia, lo cual decanta en que la variable puede no ser relevante sobre el precio de los departamentos.

Cuadro  6
Resumen impacto Línea 4, por hitos

Resulta importante destacar que el impacto total no sucede en forma inmediata, por lo que los coeficientes de las variables para el anuncio de construcción e ingeniería básica representan el cambio marginal entre un hito y otro. De esta forma, el aumento debido a la ingeniería básica ocurre sobre el precio resultante del anuncio de construcción, mientras que la capitalización anticipada del metro corresponde a la diferencia entre la situación antes del hito 1 y posterior al hito 2, por lo que no es apropiado asumir que ambos porcentajes se suman.

Cuadro 7
Resumen impacto Línea 4, viviendas dentro de 1.000m de trayectoria

b) Modelo por zonas

En una segunda parte del análisis, se estima un modelo por zonas,  en el cual reemplaza la variable  de presencia en los 1000 metros adyacentes al trazado (dummy_1000) por la trayectoria del peatón, en metros, desde la vivienda a la estación del metro más cercana de la línea 4. (Trayectoria_Est_Metro). Así, el coeficiente que la acompaña señala el valor marginal de aumentar en un metro la trayectoria recorrida, por lo tanto es de esperar que en todos los casos para después del anuncio de construcción este valor sea negativo, es decir, que la aparición del nuevo tramo del metro provoque un aumento en aquellas viviendas que se encuentran más cerca (el signo negativo indica que las variables son inversamente proporcionales, lo cual significa que si disminuye la trayectoria recorrida a la estación, el precio del departamento aumenta).

Con el fin de determinar el impacto que ocurre en cada sector es que se realizaron modelos para las zonas compuestas por comunas que presentan similitudes en cuanto al comportamiento de sus mercados inmobiliarios, avalados por pruebas estadísticas de semejanzas muéstrales. De esta forma se reconocen tres zonas: norte (Las Condes y Providencia), centro (Ñuñoa) y sur (Macul y La Florida), a las que se les aplicaron modelos de precios hedónicos para antes y después de cada hito (1 y 2), resultando un total de 12 regresiones donde “trayectoria a la estación de metro” vendría a ser la variable independiente a analizar.  A pesar de intuir que el impacto no es homogéneo en todos los sectores afectados por el fenómeno de una nueva línea de metro, no fue posible obtener resultados satisfactorios al trabajar las tres zonas antes mencionadas, pues no todos los pares de valores correspondientes a antes y después del hito estudiado resultaron estadísticamente significativos. Solamente para la zona norte se obtienen coeficientes estadísticamente significativos al 1%, mientras que para el resto de las zonas uno o ambos valores observados (antes y después de los hitos) no resultaron con la significancia necesaria (5%), lo cual imposibilita el intentar realizar conclusiones respecto de la magnitud del impacto en cada zona.

Un fenómeno interesante de discutir es el único coeficiente de la trayectoria que resulta significativo en el caso de la zona sur. Se esperaba que después del anuncio de la construcción el valor marginal para la variable trayectoria resultara negativo, situación que debiera mantenerse de ahí en adelante, pero en el caso de esta zona el coeficiente de la variable en estudio, después del anuncio de la ingeniería básica, resulta ser positivo, lo cual hace pensar que los beneficios percibidos por la demanda de las comunas de Macul y La Florida no son suficientes como para contrarrestar las externalidades negativas del eje por donde pasa el nuevo trazado, esto es, las avenidas Américo Vespucio y Vicuña Mackenna, por lo menos después del primer anuncio (mayo del 2001). Esta situación no ocurre en la zona centro, donde a pesar de no tener la significancia requerida los estimadores son siempre negativos. Por otra parte, el resumen de los resultados obtenidos en las regresiones por zona es el que se presenta en las siguientes tablas.

Cuadro 8
Resumen estimadores de variable trayectoria metro, anuncio de construcción

Cuadro Nº9
Resumen estimadores de variable trayectoria metro, ingeniería básica

Según lo expuesto, en todas los casos en que ambos estimadores analizados son significativos, el impacto resultante tiene valor negativo, lo cual quiere decir que una vez realizado el respectivo anuncio las personas valoran más estar cerca de las nuevas estaciones, puesto que por cada metro que la vivienda se aleja de la estación, el precio del departamento cae de manera más brusca que antes de los anuncios. Ahora bien, como no todos los coeficientes resultan significantes al 5%, no es posible aventurarse en concluir respecto cuál es la zona donde se genera el mayor efecto, lo cual sería bastante interesante de analizar.

Conclusiones

Con base en el análisis de precios hedónicos realizado, se está en condiciones de afirmar que la aparición de la línea 4 del Metro de Santiago tiene un efecto positivo en el precio de los departamentos nuevos. Si bien en el modelo genérico la dummy correspondiente al anuncio de la construcción (dummy anuncio) resultó ser no significativa, el coeficiente de la variable para aquellas viviendas ubicadas dentro de trayectorias no mayores a 1.000m (dummy 1000) tiene signo positivo y es estadísticamente significativo al 1%, lo cual cubre la falencia recién mencionada en cuanto a determinar el sentido del impacto. Por otra parte, al utilizar la variable dicotómica de ingeniería básica, tanto ésta como la variable que muestra la presencia de la observación en el radio de 1000 metros desde la estación, son estadísticamente significativas y con signo positivo, lo cual respalda esta conclusión. De acuerdo a los resultados del modelo, el mayor impacto sucede con el anuncio de la ubicación de las futuras estaciones (ingeniería básica), presentando valores promedios que van desde el 2,62% al 3,57% para aquellos departamentos ubicados dentro de los 2.000m de trayectoria a cualquiera de ellas, mientras que por el anuncio de la construcción los departamentos aumentan su precio entre 0,85% y 1,16%, correspondiendo en ambos casos a las comunas de Providencia y Macul, respectivamente. Luego, el impacto promedio de la nueva línea está entre el 3,47% 4,73%.

Al analizar los coeficientes entregados para la variable dicotómica de presencia en el radio de 1000 metros, se concluye que aquellos departamentos con trayectoria a alguna de las estaciones de la línea 4 menor o igual a 1.000 m tienen un valor promedio entre 3,88% y 5,26% mayor que aquellos más alejados. Finalmente, al ordenar las comunas según la magnitud del impacto, en forma creciente, resulta Providencia, Las Condes, Ñuñoa, La Florida y Macul, siguiendo la lógica de que en aquellas zonas donde la mejora de accesibilidad es mayor (zona sur) se producen los mayores efectos. Si bien una de las variables de análisis resulta no ser estadísticamente significativa (“dummy anuncio”), el modelo genérico cumple con su propósito de dar una respuesta al fenómeno en forma general, pudiendo analizar cada comuna según su respectiva variable dicotómica, manteniendo el resto de las variables constantes. Sin embargo, se sabe que las preferencias de la demanda entre las comunas son distintas, diferencia que el modelo genérico no alcanza a mostrar pues, si bien las variables ficticias de las diferentes comunas, difieren unas de otras, el resto de los precios marginales obtenidos en el modelo se mantienen constante, lo cual, en estricto rigor, no es correcto.

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Referencia bibliográfica:
AGUIRRE, Carlos. Impacto en el precio de departamentos nuevos del anuncio de la Línea 4 del ferrocarril metropolitano de Santiago de Chile . Diez años de cambios en el Mundo, en la Geografía y en las Ciencias Sociales, 1999-2008. Actas del X Coloquio Internacional de Geocrítica, Universidad de Barcelona, 26-30 de mayo de 2008. <http://www.ub.es/geocrit/-xcol/115.htm>

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