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ARQ (Santiago)

versión On-line ISSN 0717-6996

ARQ (Santiago)  no.102 Santiago ago. 2019

http://dx.doi.org/10.4067/S0717-69962019000200120 

Lecturas

Especulación, renta de suelo y ciudad neoliberal. O por qué con el libre mercado no basta

Felipe Encinas1 

Ricardo Truffello2 

Carlos Aguirre3 

Rodrigo Hidalgo4 

1 Centro de Desarrollo Urbano Sustentable (CEDEUS) Escuela de Arquitectura, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile. felipe.encinas@uc.cl

2 Centro de Desarrollo Urbano Sustentable (CEDEUS) Observatorio de Ciudades (OCUC), Instituto de Estudios Urbanos y Territoriales, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile. rtruffel@uc.cl

3 Escuela de Construcción, Universidad de las Américas, Santiago, Chile. caguirre@udla.cl

4 Instituto de Geografía, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile. rodrigohidalgogeo@gmail.com

Resumen

Si la especulación financiera es la posible ganancia a futuro de una acción realizada en el presente, el margen de ganancia se justifica por el riesgo que se corre. Esta investigación, sin embargo, demuestra que en el suelo urbano la ganancia a futuro se debe a su localización y no a lo que se construya sobre él. Así, como la localización no es permutable, la compra de suelo urbano casi no implica riesgos. Más que especulación, es un negocio garantizado.

Palabras clave: especulación; ciudad; desarrollo; procesos; investigación

El mercado inmobiliario en Chile corresponde, sin lugar a dudas, a un mercado liberalizado, de acuerdo a la definición de Roca y Burns (2000). Bajo esta lógica se espera que las externalidades negativas que se generan para la ciudad, los barrios o las propias viviendas sean resueltas a través de la competencia y compensación de los propios desarrolladores, suponiendo que las fuerzas del mercado sean capaces de distribuir los recursos de la manera más eficiente posible.

En ese contexto aparece una palabra clave en la discusión inmobiliaria: la especulación, que podemos definir como el tiempo y espacio de espera a potenciales ganancias. Su determinación es difícil, pues la tendencia nacional ha ido más por el sendero de las columnas de opinión que por la investigación rigurosa y metodológica-mente consistente. Lo cierto es que pertenece al grupo del capital ficticio y la financiarización a través de productos bancarios como las hipotecas, que posteriormente son convertidas en bonos transables en las bolsas globales de valor, difíciles de rastrear y casi imposibles de recuperar (Coq-Huelva, 2013; Gasic, 2018; Santana, 2017).

Dado el proceso de acceso a la vivienda, se establece una relación importante entre lo que posteriormente deno-minaremos valor de uso, que representaría la suma de las valoraciones de los atributos, y el valor de cambio, que es la disposición a pagar mediante la adquisición de deuda. La hipótesis que orienta este artículo - representada en el mo-delo de la Figura 1 - es que este último punto constriñe al valor de uso, potenciando los atributos localizacionales dentro de la ciudad y ocupando el poder monopolístico del suelo, el cual, a su vez, captura el excedente del consumidor casi en su totalidad. Esto se manifiesta en fenómenos im-plícitos de segregación socioespacial, movilidad, accesibili-dad a la ciudad bien servida y equipada, entre otros.

Fuente: Elaboración propia

Figura 1 Modelo de interacciones para la explicación de la especulación inmobiliaria propuesta en este artículo. 

Parte importante de esta discusión se puede trazar desde la adopción de la Política Nacional de Desarrollo Urbano del año 1979, la cual «limitó profundamente la aplicación de los instrumentos de planificación urbana» (Hidalgo, 2018) en nuestro país. Esta reforma - denominada «modernización» por sus detentores - se basó en la idea de que el perímetro urbano constituye un límite artificial que, por un lado, encarece el suelo urbano (ya que lo convierte en un bien escaso) y, por otro, disminuye el precio de los terrenos periurbanos (que son abundantes, pero no están en el mercado). De acuerdo a esto, en teoría, «eliminando el perímetro, se restablecería la relación económica normal y la escasez artificial en la ciudad será superada» (Harberger, 1979). En palabras del ministro Miguel Kast (1979), principal ideólogo de esta nueva política que liberaliza el suelo urbano, esta lógica funcionaría «a menos que el mercado contenga serias imperfecciones».

Sin embargo, al poco andar, esta aproximación ideológica evidenció fisuras en su aplicación práctica. En efecto, dos influyentes trabajos de principios de los años ochenta (Donoso y Sabatini, 1980; Trivelli, 1982) establecieron que: (1) el mercado de suelo es efectivamente imperfecto; y (2) la segregación espacial que ya se observaba en la ciudad de Santiago era consecuencia de la operación del mercado inmobiliario bajo una lógica desregulada, atentando contra la «consecución del bien común como objetivo de política aplicado al medio urbano» (Trivelli, 1982).

«Por qué con el libre mercado no basta» cuestiona, desde esta afirmación, la visión económica que surgió junto con la Dictadura militar y que, con algunas varia-ciones, todavía persiste sobre la especulación y su impac to en los mercados de suelo, los proyectos inmobiliarios y, finalmente, la ciudad1. De esta manera pretende actualizar un debate que comenzó hace casi cuarenta años y que con la actual crisis de acceso a la vivienda2 ha alcanzado particular vigencia.

Mecánica de la especulación inmobiliaria.

Proyectos inmobiliarios y su relación con el precio del suelo

Dentro del discurso de los desarrolladores inmobiliarios resulta un lugar común decir que existe una relación entre el precio del suelo y los proyectos a los que da sustento. Así, no resulta extraño que dichos agentes afirmen que el valor del suelo acaba aumentando de forma directa el precio al que tienen que vender o alquilar los productos inmobilia-rios que sobre él se localizan. Sin embargo, este precio o disposición a pagar está condicionado por las capacidades financieras de los demandantes y, por tanto, tiene un límite superior determinado por su capacidad de deuda. En esa lógica, el (alto) precio del suelo no sólo determina los (altos) precios de los inmuebles, sino que, además, condiciona su diseño, tipología y calidad constructiva.

No resulta extraño, entonces, que en los estudios de factibilidad los desarrolladores inmobiliarios partan del precio del suelo y con él se calcule la rentabilidad que el proyecto les puede redituar. En este sentido, tampoco es raro que dichos operadores clamen por una liberalización o disminución de las restricciones edificatorias del suelo como vía para absorber los costos de construcción de la vivienda. En síntesis, la discusión se encuentra entre el modelo de rentas urbanas de los desarrollares inmobiliarios y los demandantes que restringen su decisión de compra al precio de la vivienda, asociado al crédito a obtener en la banca.

Esta postura generalmente aceptada por el grueso de los agentes inmobiliarios topa con la teoría fundacional de la economía urbana, según la cual el mecanismo de formación del precio del suelo es precisamente el contrario: son los usos, las intensidades de usos y lo que los individuos están dispuestos (y pueden) pagar por ellos los que acaban incidiendo sobre su valor. Ricardo (1819) sugirió que el suelo no tiene un valor en sí mismo, sino que lo forma a través de una transferencia de renta establecida por la diferencia entre el precio que tienen en el mercado los productos a los que da sustento menos el conjunto de costes de producción distintos al suelo. De esta forma, cuanto más dispuestos estén los demandantes a pagar por aquello que se desarrolla en una determinada localización - ante una igualdad de costos de producción - tanto mayor es la renta que se puede pagar por el suelo. Por ejemplo, para una localización costosa resulta más factible densificarla y obtener mayores réditos de las inversiones en el suelo. En términos económicos esto se expresa por la condición de monopolio localizacional del proyecto inmobiliario, elemento central de la discusión presentada en este artículo.

Renta de monopolio

De acuerdo a la literatura, el concepto de «monopolio» se utiliza para describir las situaciones «en las que una empresa o pequeño grupo de empresas tiene el control exclusivo de un producto en un determinado mercado» (Varian, 1978). Esto contrasta con el caso de las empresas competitivas, cuyas ventas se reducen a cero si se cobra un precio superior al vigente en el mercado; de manera que estas son «precio-aceptantes», mientras que el monopolio es «precio-decisor».

De acuerdo a Vives (1999), el elemento crucial para determinar la competitividad en el mercado es el grado de sustituibilidad de los productos. Si consideramos que una importante fuente de diferenciación de los productos es su localización (Samuelson y Nordhaus, 1999), cada proyecto inmobiliario - al no poder competir directamente en este aspecto - constituirá naturalmente un ‘monopolio localizacional’. Luego, se realiza una ‘competencia’ entre monopolistas, que cambian sus mercados al diferenciarse entre sí - mediante el diseño de su producto inmobiliario - desde su producto base a los atributos de la vivienda, de la edificación donde se ubica la vivienda (en el caso de edificios de departamentos) y del entorno (Roca, 1988).

Este artículo indaga la especulación inmobiliaria asumiendo el modelo de renta de monopolio estudiado por Harvey (2005), el cual se aborda desde la relación entre oferta y demanda establecida en la Figura 2, y donde la explotación monopolística logra captar los beneficios del consumidor. Con ello, el mercado de la vivienda generaría esta explotación en base a la localización como monopolio y se provocarían dos efectos: la captación de todo el valor en la localización y la segregación sociorresidencial (Sabatini, Cáceres y Cerda, 2001).

Fuente: Elaboración propia

Figura 2 Modelo de renta de monopolio y especulación 

Valor de uso y valor de cambio

Siguiendo la lógica anterior, los atributos pueden ser entendidos como aquellas características del producto inmobiliario que son capaces de generar una diferen-ciación en la vivienda, contribuyendo a su construcción de valor. Luego, de acuerdo a Smith (1776), este último concepto, según sus características y restricciones, puede denominarse ‘valor de uso’ (entendido como la utilidad de un objeto en particular) o ‘valor de cambio’ (expresado en el poder de compra de otros bienes que confiere la propie-dad de dicho objeto). Estos valores pueden relacionarse de forma dialéctica resumiendo los elementos propios de la valoración de los demandantes y oferentes, de manera que - a decir de Harvey (1973) refiriéndose a Marx - «ad-quieren significado (cobran vida, si se quiere) a través de la relación del uno con el otro (y con otros conceptos)».

En relación con esto último, existen una serie de modelos de análisis que pretenden explicar la mecánica que subyace en un mercado inmobiliario residencial. La aproximación económica tradicional - discutida en Encinas, Aguirre y Truffello (2019) - establece un equilibrio entre el uso y la inversión asociado a las decisiones generales de compra y venta de viviendas, pero olvida dos aspectos fundamentales: la generación del espacio urbano y el alto nivel de deuda para los demandantes de viviendas. Sin embargo, otro enfoque ha estudiado este proceso desde la óptica de los valores de uso y de cambio (Robin 2018; Boano y Astolfo 2015; Abramo 2006), estableciendo conceptos propios de la economía urbana y, en especial, el efecto de la especulación como derivada del valor de cambio.

De esta manera, el suelo como elemento primordial establece que los atributos propios del espacio urbano (accesibilidad a servicios, transporte, áreas verdes, etc.) se vean reflejados en su precio. Asimismo, si bien existe un valor de uso, el valor de cambio se mantiene como sujeto de inversión por parte de terceros. Este proceso implica la existencia de una clara explotación monopolística en el mercado el suelo, más aún en condiciones de baja regulación en la generación del espacio urbano. Esto consiste en que el valor de cambio del suelo supera con creces su valor de uso al incorporar la especulación económica sobre un uso potencial asociado a la competencia localizacional por la ubicación en la ciudad.

Ecuaciones estructurales e interacciones

De acuerdo a los argumentos anteriores, el precio inmo-biliario se determina a partir de la relación entre el precio de oferta y el precio de demanda, lo que constituye un binomio que se influencia mutuamente. Esta interacción estará determinada por la elasticidad que ambos precios presenten, asociados al margen de utilidad esperado por el inversionista y la capacidad de pago o renta presente y proyectada de los demandantes.

A partir de las formulaciones matemáticas desarrolladas previamente en Encinas, Aguirre y Truffello (2019), el precio de la vivienda desde la perspectiva de la oferta estará asociada al punto (1) de la Figura 1 e integrará la inversión en el suelo y los costos de construcción3. Por otra parte, desde la perspectiva del demandante inmobiliario, la definición del precio presentará dos posibles espacios: la percepción de valor asociado a los atributos de la vivienda, de la edificación y del entorno, y el proceso en que estos pueden establecer su máximo precio a pagar. Dada la discusión, estos elementos se asociarán a los conceptos de valor de uso y valor de cambio, respectivamente4. Considerando el valor de cambio como el elemento prevalente en la ecuación inmobiliaria (por su capacidad de constreñir el valor de uso), asociaremos la segunda expresión de los demandantes al punto (2) de la Figura 1.

Finalmente, a partir de la ecuación propuesta en la Figura 1, podemos entender la especulación como la diferencia entre el precio de oferta y el precio de demanda asociado al valor de cambio. Resolviendo la expresión matemática5, podríamos concluir que la especulación inmobiliaria se puede explicar conceptualmente como:

Especulación inmobiliaria = valor de cambio - costo del suelo - costos de construcción

A través del análisis empírico que se presentará a continuación, se pretende reflejar los puntos clave en la conformación de la especulación inmobiliaria, así como los factores que están captando la plusvalía que se genera en el proceso.

Efectos de la especulación inmobiliaria sobre la ciudad

Metodología

El presente artículo se desarrolla en el contexto del área metropolitana de Santiago, la cual se compone de 40 comunas y 1.752 zonas censales - considerando el área urbana consolidada principal (INE; MINVU 2017) - con 6.375.463 habitantes, 2.144.706 viviendas y una superficie de 83.789 hectáreas. Dadas las diferentes dinámicas del crecimiento urbano al alero del desarrollo inmobiliario y sus facetas específicas dentro del territorio de la metrópolis, se decide realizar las modelaciones para demostrar la discusión ya planteada.

Para probar lo expuesto en las ecuaciones estructurales, a nivel de comuna o zona censal, se estableció una base de datos con los precios de suelo en el área metropolitana de Santiago, distribuida por cada una de las zonas mediante un método kriging6 normal. Este método permite establecer una distribución espacial continua de los precios en base a testigos discretos de transacciones realizadas en cada una de las zonas.

Además, se estableció un análisis de datos secundarios obtenidos de la Cámara Chilena de la Construcción, co-rrespondiente a índices de precios de vivienda, zonificado y costos de construcción por componentes (CChC, 2019). En ese sentido, como la construcción es intensiva en el uso de materiales, y asumiendo que cuentan con economía de tamaño7, sería pertinente el índice de precios de materiales.

Para el análisis se tomó el período de 2008 a 2018 y se hicieron diversos estudios. En primer lugar, se indexaron los cambios en los precios de suelo por año, tomando como base el 2008, en coincidencia con el inicio del úl-timo ciclo económico. Luego, se analizó la evolución de los precios de vivienda y costos de construcción, asociados a los precios del suelo. Por último, se realizó un Análisis de Componentes Principales y una Regresión Geográficamente Ponderada (GWR), que permite estimar un manto de valores territoriales mediante regresiones locales.

Estos análisis buscan establecer las relaciones entre los indicadores de segmentación socioeconómica mediante el indicador sociomaterial territorial (ISMT) y los precios de suelo territorializados. El ISMT responde a la construcción social del territorio y su materialidad, y resulta de una dialéctica socioespacial donde se reconoce que el componente social estructura los territorios, al mismo tiempo que los territorios dan forma a la sociedad8. La hipótesis es que existe un efecto claro y medible de especulación inmobiliaria en el último ciclo económico, expresado en un aumento de los precios de los suelos, desacoplados de los costos de construcción, además de ser un factor de segregación sociorresidencial.

Análisis espacial de indicadores socioeconómicos, materiales y económicos

Los análisis de las ecuaciones estructurales configuran un equilibrio monopolístico que se debería observar en una maximización de los atributos de localización, expresados en el poder de aumento de precio del suelo versus el costo de materiales en edificación en altura. Incluso dentro de este proceso, dado que existe una captación del valor de cambio por parte del precio inmobiliario y del precio del suelo, el aumento en los valores debería responder especial-mente replicando la segregación socioespacial de la ciudad.

Como observamos en la Figura 3, la variación no es homogénea para toda el área metropolitana y mantiene una estructura de contigüidad a nivel de comunas. De la misma forma, en la Figura 4 se observa un cambio a nivel de zona censal, en la que aparecen diferencias muy marcadas. Al analizar los valores comparados con la puntuación de ISMT (Figura 5), y por ende el sector socioeconómico, se observa una relación evidente. En ese sentido, se establece una relación inicial entre el aumento del precio del suelo en el período y los sectores socioeconómicos, lo cual es consecuente con un proceso de captación del valor de cambio mediante la competencia monopolística que se da en el mercado inmobiliario.

Fuente: © OCUC | Observatorio de Ciudades UC

Figura 3 Índice de variación de precios de suelo por comuna para el período 2008-2018 en el área metropolitana de Santiago. 

Fuente: © OCUC | Observatorio de Ciudades UC

Figura 4 Índice de variación de precios de suelo por zona censal para el período 2008-2018 en el área metropolitana de Santiago. 

Fuente: © OCUC | Observatorio de Ciudades UC

Figura 5 Indicador sociomaterial territorial (IS MT) en base a información censal del año 2017, para el área metropolitana de Santiago. 

Si transformamos los valores del ISMT a valores del sector socioeconómico predominante, podemos categorizar cada una de ellas. Al cruzar las 1.742 zonas censales, su distancia al distrito central de negocios9, las variaciones de aumento del precio de suelo, medidas en porcentaje y en número índice, se obtienen los valores de la Tabla 1. El distrito central de negocios se situó en el nuevo barrio financiero de Santiago (en consistencia con el análisis de Garreton, 2017), ubicado en la confluencia de las comunas de Providencia y Las Condes, y conocido popularmente como ‘Sanhattan’.

Tabla 1 Valores promedio de indicadores para el área metropolitana de Santiago, según sectores socioeconómicos predominantes en la zona censal 

Los valores muestran una relación entre el sector predominante más alta en los sectores AB y C1a de la variación porcentual de precios el suelo en el período y, además, un aumento directo en el número índice. Se observa una segregación importante de los sectores en relación a la distancia de las zonas censales al distrito central de negocios, siendo las clases medias altas, C1a y C1b, las que pueden competir de mejor manera y posicionarse más cerca de este, de forma consecuente con una economía basada en servicios y comercios10.

Siguiendo esta perspectiva, se analiza lo que sucede en dos comunas en particular: Ñuñoa y Estación Central. Ambas comunas han concitado la atención pública en los últimos años debido a la repercusión mediática de su densificación y las tipologías edificatorias que han poblado estas zonas. Las variaciones de precio de suelo no son parejas en todas las zonas de la comuna (Figura 6), con lo que se replica el patrón identificado a nivel metropolitano, que también está acorde al análisis del modelo espacial realizado para Ñuñoa por Marmolejo, Skarmeta y Aguirre (2015).

Fuente: CChC (2019) para precios de materiales y de vivienda en altura y Observatorio de Ciudades UC para precios de suelo.

Figura 6 Números índices (2008=1) de precio de suelo, precio de vivienda en altura y precio de materiales de construcción, para las comunas de Ñuñoa y Estación Central. Elaboración propia. 

En estas comunas se operativiza un indicador de precios de vivienda en altura y se compara con el índice de precios de los materiales de construcción, haciendo énfasis en su evolución en el último ciclo económico. Como se observa en la Figura 7, el índice de precios de vivienda está acoplado al índice de precios de suelos, mientras que el costo de los materiales de construcción se encuentra completamente desacoplado. Esto demostraría que existe una clara relación entre este valor de cambio, expresado por el precio de las viviendas, y el valor de uso, expresado en la ubicación en la ciudad y en la comuna, en detrimento de los atributos vinculados a la vivienda.

Figura 7 Números índices (2008=1) de precio de suelo según sector socioeconómico predominante para las comunas de Ñuñoa y Estación Central. 

Existe una relación concreta entre el aumento de valor del suelo y el aumento del valor de la vivienda que se potencia en los sectores medios altos de la sociedad (C1a y C1b), en general más cercanos al distrito central de negocios, y en las comunas del denominado cono de altos ingresos, al cual pertenece Ñuñoa. Por el contrario, en la comuna de Estación Central el mayor aumento se encuentra en los sectores C3 y D (Figura 8).

Fuente: © OCUC | Observatorio de Ciudades UC.

Figura 8 Dimensión 1 del Análisis de Componentes Principales incluyendo IS MT y precio de suelo 2018. 

Al aplicar un Análisis de Componentes Principales, incluyendo las variables del ISMT y el precio de suelo, se forma una única dimensión (Figura 9), que es capaz de concentrar el 75 % de la varianza. Esta es capaz de concentrar con total claridad las zonas censales que poseen mayor escolaridad y menor hacinamiento de sus habitantes, junto con una mejor calidad en la materialidad habitacional y mayores precios de vivienda.

Fuente: © OCUC | Observatorio de Ciudades UC.

Figura 9 Regresión Geográficamente Ponderada (GWR) incluyendo ISMT y precio de suelo 2018. 

Al modelar el precio de suelo, considerando un modelo de Regresión Geográficamente Ponderada (GWR), se obtiene un manto de valores como el que se observa en la Figura 10, además del ajuste de indicadores referidos a coeficientes de determinación locales que se presenta en la Figura 11. Con este modelo se puede probar que los valores de precios de suelos y del ISMT de la sección son dos caras de la misma moneda, se distribuyen espacialmente de la misma forma y están altamente correlacionados. Esta correlación espacial revela que el elemento de decisión es la localización, cuya intensidad es capaz de capturar casi en su totalidad el valor de cambio dentro de la ecuación inmobiliaria.

Fuente: © OCUC | Observatorio de Ciudades UC.

Figura 10 Ajuste de indicadores de la Regresión Geográficamente Ponderada (R2 local = 0,682). 

Conclusiones

Los componentes y actores del sector inmobiliario, rentistas, presentan un comportamiento que se puede caracterizar como competencia monopolística, cuyo equilibrio se produce con la valoración de un bien complejo y con la capacidad de establecer una valoración diferencial de sus atributos. Este proceso logra dos efectos medibles: el primero es el desacople entre el precio de suelo y otros factores productivos de la construcción como el precio de los materiales. El segundo corresponde a la generación de procesos de segregación socioespacial en base a la capacidad de pago, donde los precios altos tienden a concentrarse espacialmente. A través de los análisis realizados, se observa la presencia de ambos efectos en las comunas de Ñuñoa y Estación Central, además de existir un proceso de segregación acorde al aumento de precios de la vivienda, lo que genera especulación inmobiliaria en base al precio del suelo.

Como se propuso en el modelo inicial de la Figura 1, la interacción entre oferta y demanda en un modelo de competencia monopolística logra que el valor del suelo - expresado como la suma de las valoraciones de los distintos atributos - capte el valor de cambio de los demandantes, expresado como la máxima capacidad de endeudamiento, tensionando y acotando el valor de uso de la vivienda. Esto se expresa a través del poder monopolístico del suelo, el cual, a su vez, captura el excedente del consumidor casi en su totalidad y potencia los atributos localizacionales dentro de la ciudad. En ese contexto, el sistema bancario juega un rol importante, dado que financia a los actores del sistema, lo que genera renta financiera y capta parte de los beneficios de todos ellos.

Referencias

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1 Este artículo se ha realizado con financiamiento del Concurso de Investigación Interdisciplinaria 2017 de la Vicerrectoría de Investigación de la Pontificia Universidad Católica de Chile. También ha contado con el apoyo del Centro de Desarrollo Urbano Sustentable (CEDEUS), Proyecto CONICYT/FONDAP 15110020. Los autores agradecen, también, la colaboración del arquitecto Agustín Sepúlveda en la elaboración de las figuras contenidas en este artículo.

2Si bien es un tema que ha estado rondando hace tiempo en círculos académicos, cobró particular notoriedad al ser mencionado públicamente desde la Cámara Chilena de la Construcción (CChC). En efecto, en un encuentro ante autoridades y empresarios - entre los que se encontraba el presidente de la República, Sebastián Piñera - el presidente de la organización gremial, Patricio Donoso, declaró: “no exagero si digo que estamos frente a una crisis de acceso a la vivienda que está pronto a transformarse en una crisis social” (PULSO, 2019).

La expresión matemática estaría determinada por:

donde Isuelo corresponde al precio de suelo, C son los costos de construcción, Q es la cabida máxima de la edificación, j es la tasa de descuento del inversionista inmobiliario, i es la cantidad de períodos de construcción.

En este caso, la expresión matemática correspondería a las siguientes ecuaciones:

donde el precio está determinado, en primer lugar, por las apreciaciones marginales (matriz de α, β o γ) multiplicado por la matriz de atributos inmobiliarios y, en segundo lugar, donde f corresponde al alcance familiar del ahorro máximo posible e ingresos, r es la tasa de endeudamiento y c es la cantidad de períodos de la hipoteca.

Siguiendo la ecuación propuesta en la figura 1, la especulación inmobiliaria (ε) estaría determinada por:

6Para asegurar una correcta modelación se realizó un ESDA (análisis estadístico espacial exploratorio), análisis y ajuste de la variografía para cada uno de los años con datos entre el 2008 y 2018. En los casos de alta entropía se optó por interpolaciones basadas en el método empirical Bayesian kriging, lo que permitió mejorar ajustes locales en zonas con autocorrelación espacial con menor difusión.

7Asumiendo que mientras más grande es el proyecto, mayor es la capacidad de negociación por los costos de materiales.

8La elaboración del ISMT se realizó tomando en cuenta cuatro indicadores con especificidad territorial (Rodríguez-Iglesias y López 2011), rescatados del Censo 2017 mediante REDATAM. Estos son los índices de escolaridad del jefe de hogar, la materialidad de la vivienda, allegamiento y el hacinamiento. La lógica de cálculo en la primera etapa sigue las metodologías habituales de character multicriterio utilizadas por AIM, no obstante, la operación de sus indicadores se realiza mediante escalamiento óptimo a partir del algoritmo de Homals (De Leeuw y Mair 2007). La generación del índice supone que el mayor nivel de sociomaterialidad se caracteriza por un alto nivel de escolaridad alcanzado por el jefe de hogar, un bajo nivel de hacinamiento y allegamiento, y la presencia y concentración de viviendas con materialidad aceptable.

9Traducción de Central Business District (CBD), concepto tomado de la literatura urbanística anglosajona y que describe las áreas centrales de las ciudades que poseen mayor accesibilidad y valor económico.

10En este sentido, se ha observado que, si se parte de un modelo monocéntrico - en el cual todo el empleo se concentra en el distrito central de negocios - tanto la actividad económica (Mills, 1969) como la densidad demográfica (Mills y Hamilton, 1984) decrecen a medida que incrementa la distancia a dicha centralidad siguiendo una función exponencial negativa.

11This article was funded by the 2017 Interdisciplinary Research Competition sponsored by the Vice-Rector for Research of the Pontificia Universidad Católica de Chile. It had as well the support of the Center for Sustainable Urban Development (CEDEUS), Project CONICYT/FONDAP 15110020. The authors would also like to thank the architect Agustín Sepúlveda for collaborating in the development of the images featured in this article.

12Although it is an issue that has been around for some time now in academic circles, it gained particular importance when it was publicly mentioned by the Cámara Chilena de la Construcción (CChC). In fact, in a meeting with authorities and businessmen - among which was the President Sebastián Piñera - the president of the organization, Patricio Donoso, stated: “I do not exaggerate if I say that we are facing a crisis to housing access that is soon to become a social crisis” (PULSO, 2019).

The mathematical formula would be determined by:

where ILand corresponds to the price of land, C to construction costs, Q to the maximum building capacity, j to the discount rate of the real estate investor, and i to the number of construction periods.

Here, the mathematical formula would correspond to the following equations:

where the price is determined, first, by the marginal appreciations (matrix of α, β or γ) multiplied by the matrix of real estate attributes and, secondly, where f corresponds to the scope of the family’s maximum possible savings and incomes, r it is the debt rate and c is the number of mortgage periods.

Following the equation in Figure 1, real estate speculation (ε) would be determined by:

16To ensure a correct modeling, an ESDA (exploratory spatial data analysis) was performed - an analysis and adjustment of the variations for each of the years where data was available between 2008 and 2018. In cases of high entropy, interpolations based on the empirical Bayesian kriging (EBK) method were chosen, which allowed improving local adjustments in areas with spatial autocorrelation and less diffusion.

17Assuming that the larger the project, the greater the possibility of negotiating prices of building materials.

18The SMTI was developed by taking into account four indicators with territorial specificity (Rodríguez-Iglesias and López 2011), rescued from the 2017 Census through REDATAM. These are: the indices of the head of household’s education; the dwelling’s materiality; the number of families in a single dwelling (allegados); and overcrowding. The logic behind calculation in the first stage follows the usual multi-criteria methodologies used by AIM, however, the operation of its indicators is done by optimal scaling from the Homals algorithm (De Leeuw and Mair 2007). The index generation assumes that the highest level of socio-materiality features a high educational level achieved by the head of household, a low level of overcrowding and allegados, and the presence and concentration of homes built with acceptable materials.

19Taken from the Anglo-Saxon urban literature, the notion of Central Business District (CBD) describes the central areas of cities with better accessibility and higher economic value.

20Moreover, it has been observed that starting from a monocentric model - in which all jobs are concentrated in the CBD - both economic activity (Mills, 1969) and population density (Mills and Hamilton, 1984) decrease as the distance to aforementioned centrality increases, following a negative exponential function.

* Felipe Encinas

Arquitecto, Pontificia Universidad Católica de Chile (2002); Master en Ciencias en Energías Renovables y Arquitectura, Universidad de Nottingham, UK (2004); y Doctor en Arquitectura y Urbanismo, Universidad Católica de Lovaina, Bélgica (2012). Director de Investigación y Postgrado de la FADEU UC. Profesor Asistente de la Escuela de Arquitectura UC y del Magíster en Administración de la Construcción (UC y Cámara Chilena de la Construcción). Investigador Asociado del CEDEUS y Coordinador del Observatorio VISTA del Centro Interdisciplinario para la Productividad y la Construcción Sustentable.

** Ricardo Truffello

Geógrafo, Magíster en Geografía y Geomática, Pontificia Universidad Católica de Chile. Candidato a Doctor en Ingeniería en Sistemas Complejos, Universidad Adolfo Ibáñez. Actualmente se desempeña como director del Observatorio de Ciudades, investigador en CEDEUS, director alterno del VistaLab y profesor de la FADEU UC. En el ámbito de docencia se ha desempeñado como profesor en el área SIG, cursos de pregrado en la Facultad de Geografía UC y en la Escuela de Diseño de la UAI.

*** Carlos Aguirre

Constructor Civil, Experto en Prevención de riesgos laborales por la Pontificia Universidad Católica de Chile (2000); Magíster en Gestión Urbana (2009) y candidato a Doctor en Gestión y Valoración Urbana, Universidad Politécnica de Cataluña. Director de la Escuela de Construcción de la Universidad de las Américas. Profesor Asociado en la Universidad de las Américas UDLA e Investigador del Centro de Política de Suelo y Valoraciones de la UPC.

**** Rodrigo Hidalgo

Profesor Titular e Investigador de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Doctor en Geografía Humana, Universidad de Barcelona. En 2014 recibe el Premio Nacional de Geografía otorgado por la Sociedad Chilena de Ciencias Geográficas. Jefe de Programa del Doctorado en Geografía UC, director de la Revista de Geografía Norte Grande y editor de la Serie Geolibros. Dirige el Laboratorio Urbano y participa de diversos proyectos de investigación en Chile y América Latina.

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