Efectos de la seguridad ciudadana en el precio de las viviendas: un análisis de precios hedónicos.

El negocio de la construcción ha sido reconocido como uno de los sectores económicos más relevantes en la actividad económica del país. La influencia directa del sector en la creación de empleo2 y su estrecha relación con el ciclo económico ha llevado a que los resultados del sector sean utilizados, en determinadas ocasiones, como indicadores importantes del dinamismo de la economía. De esta forma, no es de extrañar que tanto las autoridades públicas como los diversos agentes privados presenten una preocupación significativa sobre dicho rubro, a sabiendas que es uno de los motores del desarrollo del país3. Uno de los sub-sectores más importantes dentro del rubro de la construcción corresponde a la edificación de viviendas, representando aproximadamente una participación del 2.8% del sector. La inversión residencial no sólo influye directamente, a través de su participación en la inversión agregada, en el dinamismo de la economía si no que además repercute fuertemente en el patrimonio de las personas. Según los datos provenientes de la Encuesta Casen4 2003 el 69,9% de los chilenos es propietario de la vivienda que reside, representando esta un importante patrimonio y potencial vía de ingreso a través de conceptos de arriendo5. De esta forma, variaciones en el valor de las viviendas tendrán importantes repercusiones en el patrimonio de los chilenos y en la actividad economía. El análisis de la evolución del precio de las viviendas se ha realizado, por lo general, a través de la construcción de índices que permiten ver la evolución agregada del valor de estas. Para construir estos índices se han utilizado metodologías de precios hedónicos, las cuales identifican la importancia relativa de una serie de atributos en el valor final de mercado de cada vivienda en particular. Las características individuales de cada vivienda constituyen un bien único, situándonos en un mercado en donde el bien transado es altamente heterogéneo. Por ejemplo, supongamos que tenemos dos viviendas idénticas con la única diferencia que están localizadas en diferentes sectores de la esperarse que la ubicación sea relevante en determinar su precio de mercado. El precio de mercado observado para cada vivienda es el resumen de múltiples características de esta, del contorno en el que se encuentra y de la interacción de ellas. Estas características son valoradas en forma conjunta, sin especificarse de manera detallada y aislada la importancia relativa de cada una de ellas independiente de las demás. El trabajo que se presenta a continuación, realiza una valoración de dichas características para cuatro tipos de viviendas: casas nuevas y usadas y departamentos nuevos y usados. Todas las viviendas utilizadas corresponden a transacciones de las comunas de la ciudad de Santiago. Uno de los aspectos más importante y novedosos que se presenta en este estudio corresponde a la valoración de la seguridad en el precio de las viviendas. Para tales efectos se procedió a incluir en las estimaciones indicadores de frecuencia relativa de la actividad delictual comunal. Es de esperarse que mayores niveles de actividad delictual diminuya el valor final de las viviendas. La metodología utilizada se basa en la estimación de un modelo de precios hedónicos mediante regresiones no lineales. Esta metodología se caracteriza por la capacidad para asignar precios a características que, en general, suelen venir “en paquete” y a entregar mejores ajuste en comparación a los modelos lineales que son utilizados generalmente en trabajos de este tipo. Si bien ya se han realizado algunos trabajos similares a nivel local, el trabajo que aquí se presenta posee varias fortalezas, destacando principalmente tres: la primera, tiene relación con la base de datos que se utilizó. Todos los trabajos anteriores se caracterizan por utilizar datos recogidos de los medios de comunicación. La recolección de la información de acuerdo a esta metodología sesga los resultados al incluir características de las viviendas con error de medición. Las características publicadas por los oferentes representan solo el conjunto de atributos positivos de la vivienda, omitiendo posibles defectos o características que interesan a los demandantes. Una segunda y quizás más importante omisión realizada al utilizar estas bases de datos es la inclusión del precio de oferta como variable dependiente y no el de transacción efectiva. Estos problemas se minimizan en este trabajo al utilizar una base de datos del Conservador de Bienes Raíces de Santiago, la que consigna todas las transacciones efectivas realizadas durante el año 2001 a 2004. La segunda fortaleza presente en este trabajo es la utilización de una especificación no lineal mediante la aplicación de la metodología Box Cox. Elemento importante que marca diferencia con los trabajos anteriores y que entrega argumentos técnicos para identificar el mejor ajuste del modelo. Por último, pero no menos importante, la tercera fortaleza se refiere a la identificación de la importancia de la seguridad ciudadana en la determinación del precio de las viviendas. Para esto se incluyó en las estimaciones la diferencia entre las tasas de denuncia de delitos de cada mes. Estadísticas provenientes del Ministerio del Interior, a través de la división de Seguridad Ciudadana. Las conclusiones encontradas en este trabajo señalan que la actividad delictual tiene un impacto negativo en el precio de las viviendas. Los resultados obtenidos son robustos y significativos a diferentes especificaciones. La variaciones en la tasa de denuncia de delitos dsimuye el valor de las viviendas, con mayor importancia en el mercado de las casas que en el de departamentos. Reflejando, posiblemente, la mayor seguridad presente en las viviendas de departamentos. El trabajo se desarrolla en 6 secciones. La siguiente sección entrega una completa revisión a la bibliografía existente; la tercera parte del trabajo describe y analiza univariadamente los datos a utilizar en las estimaciones; la cuarta sección analiza la metodología a utilizar en las estimaciones presentadas en la quinta sección. Finalmente se entregan las principales conclusiones en la sección 6.