The marginal price of housing energy-efficiency in Metropolitan Barcelona: issues of sample selection biases
Authors: Chen Ai , Marmolejo Duarte Carlos Ramiro 
Published: June 2019

Propósito: La eficiencia energética de la vivienda se ha convertido en un problema desde la obligatoriedad impuesta por la EPBD de exhibir un certificado de eficiencia energético (EPC) al realizar transacciones de bienes raíces. Numerosos estudios se han centrado en precios marginales de la eficiencia energética utilizando modelos de precios hedónicos. Sin embargo, en algunos mercados como el español, una importante proporción de propiedades en alquiler o venta no exhiben los EPC en el anuncio inmobiliario. Al no considerar este tema, el impacto de las EPC en los precios de la vivienda puede resultar sesgado. En otras palabras, estos casos sin etiquetas EPC no pueden ser considerados. Este desconocimiento del sesgo de la selección de la muestra puede reducir la precisión de los resultados, o incluso dar una estimación adversa. En este caso, el objetivo de este trabajo es explorar la presencia del sesgo en la selección de la muestra y corregirlo, para mejorar los siguientes estudios.MetodologíaSe utilizan, como principal fuente de información, los listados de propiedades inmobiliarias de Habitaclia, empresa líder en Internet en Cataluña y se aplica el modelo de Heckman para identificar la probabilidad de sesgo de la selección en la Barcelona Metropolitana, mediante el método de dos pasos, que incluye el modelo de Selección y el modelo de Precios Hedónicos. Después de probar la robustez y cuantificar el sesgo de las propiedades no etiquetadas con EPC, se revisará eficiencia energética Premium y se comparará con los resultados de la estimación tradicional de OLS.ConclusiónEn la Barcelona Metropolitana, los resultados de la estimación sugieren que la selección de la muestra es efectiva y que si importa la eficiencia energética Premium. Esta prima aumenta del 9.6% al 12.6% en el caso de viviendas que mejoran su ranquing energético desde G a A, o desde 0,9% a 2%, con cada aumento de clasificación, después de corregir el sesgo de selección de muestra. Al mismo tiempo, encontramos el efecto que el efecto del sesgo de selección de la muestra es más fuerte en las propiedades son más grandes con una superficie media-alta.
Propòsit: L'eficiència energètica de l'habitatge s'ha convertit en un problema des de la obligatorietat imposada per la EPBD d'exhibir un certificat d'eficiència energètica (EPC) en realitzar transaccions de béns arrels. Nombrosos estudis s'han centrat en preus marginals de l'eficiència energètica utilitzant models de preus hedònics. No obstant això, en alguns mercats com l'espanyol, una important proporció de propietats en lloguer o venda no exhibeixen els EPC en l'anunci immobiliari. En no considerar aquest tema, l'impacte de les EPC en els preus de l'habitatge pot resultar esbiaixat. En altres paraules, aquests casos sense etiquetes EPC no poden ser considerats. Aquest desconeixement del biaix de la selecció de la mostra pot reduir la precisió dels resultats, o fins i tot donar una estimació adversa. En aquest cas, l'objectiu d'aquest treball és explorar la presència del biaix en la selecció de la mostra i corregir-ho, per millorar els següents estudis.MetodologiaS'utilitzen, com a principal font d'informació, els llistats de propietats immobiliàries de Habitaclia, empresa líder a Internet a Catalunya i s'aplica el model de Heckman per identificar la probabilitat de biaix de la selecció a la Barcelona Metropolitana, mitjançant el mètode de dos passos , que inclou el model de selecció i el model de Preus Hedònics. Després de provar la robustesa i quantificar el biaix de les propietats no etiquetades amb EPC, es revisarà eficiència energètica Premium i es compararà amb els resultats de l'estimació tradicional de OLS.ConclusióA la Barcelona Metropolitana, els resultats de l'estimació suggereixen que la selecció de la mostra és efectiva i que si importa l'eficiència energètica Premium. Aquesta prima augmenta del 9.6% al 12.6% en el cas d'habitatges que milloren la seva rànquing energètic des G a A, o des 0,9% a 2%, amb cada augment de classificació, després de corregir el biaix de selecció de mostra. Alhora, trobem l'efecte que l'efecte del biaix de selecció de la mostra és més fort en les propietats són més grans amb una superfície mitjana-alta.
Purpose: Housing energy-efficiency has become a hot issue in the residential sector along with the mandatory requirement by EPBD to exhibit an energy performance certificates (EPC) when transacting real estate. Numerous studies have focused on energy-efficient marginal price using hedonic price models. Nevertheless, in some markets such as the Spanish one a vital proportion of properties to be let or sold do not exhibit the EPCs in the real estate advertisement. By not considering this issue the impact of EPCs on housing prices may result biased. In other words, those cases without EPC labels that are not considered, when analyzing impacts of energy label on housing prices, do actually matter to them. This ignorance of sample selection bias may reduce the accuracy of results, or even give an adverse estimation. In this case, we aim to explore the presence of sample selection bias and correcting these biases for better the following studies.MethodologyA collected selling listing prices from Habitaclia, one of the leading web-based real estate listings in Catalonia is the main source of information and Heckman model is used to identify the likelihood of selection bias in metropolitan Barcelona by the two-step method, including a Selection model and a Hedonic Price model. After tested robustness and quantized the bias from those non-EPC-labeled properties, an energy-efficient premium will be revised and compared with the traditional OLS estimate results.ConclusionThe estimation results suggest that the sample selection indeed exist and does matter to energy-efficient premium in Barcelona Metropolitan. This premium increases from 9.6% to 12.6% when houses improve energy ranking from G to A, or from 0.9% to 2% with every ranking increasing after correcting those sample selection bias. At the same time, we found that the effect of sample selection bias is stronger where properties are higher with medium-high floor area size.