Externalidades ambientais e prezo da vivenda en Madridunha análise con regresión cuantílica espacial

  1. Chasco Yrigoyen, Coro
  2. Sánchez Reyes, Beatriz
Revue:
Revista galega de economía: Publicación Interdisciplinar da Facultade de Ciencias Económicas e Empresariais

ISSN: 1132-2799

Année de publication: 2012

Volumen: 21

Número: 2

Pages: 277-296

Type: Article

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor HANDLE: https://hdl.handle.net/10347/19009

D'autres publications dans: Revista galega de economía: Publicación Interdisciplinar da Facultade de Ciencias Económicas e Empresariais

Résumé

La contaminación atmosférica y el ruido son dos importantes problemas propios de las grandes ciudades. En este artículo se analiza el impacto de ambas variables sobre el precio de la vivienda en la zona centro de la ciudad de Madrid. Para elo, se han seleccionado dos medidas subjetivas de contaminación atmosférica y ruido correspondientes a una muestra de 5.080 viviendas que, junto con otras variables de características de esas viviendas, de accesibilidad y de datos socioeconómicos, serán empleadas en el contexto de los modelos de regresión cuantílica. La regresión cuantílica espacial es un buen medio para controlar problemas habituales en los modelos hedónicos (no linealidad, no normalidad por asimetrías y puntos atípicos, heteroscedasticidad y autocorrelación espacial). Los resultados muestran que ni la contaminación atmosférica ni el ruido tienen un efecto claramente significativo sobre el precio de la vivienda, excepto en los barrios más ricos, donde la polución es una externalidad negativa. Además, claramente contrario a lo esperado, el impacto del ruido presenta signo positivo, aunque únicamente para el segmento de viviendas de lujo debido, posiblemente, a la existencia de ciertas externalidades positivas asociadas al ruido en estas zonas, como calles comerciales exclusivas y zonas de alto valor histórico o cultural

Références bibliographiques

  • Anselin, L. (1988): Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Aca-demic Press.
  • Anselin, L. (2005): Exploring Spatial Data with GeoDa: A Workbook. Urbana-Cham-paign, IL: University of Illinois, Spatial Analysis Laboratory.
  • Anselin, L.; Kelejian, H.H. (1997): "Testing for Spatial Error Autocorrelation in the Presence of Endogenous Regressors, " International Regional Science Review, 20 (1-2), pp. 422-448.
  • Ayuntamiento de Madrid (2009a): Plan de Acción del Área de Gobierno de Urbanismo y Vivienda para la Revitalización del Centro Urbano 2008-2011. Madrid: Ayuntamiento de Madrid, Área de Gobierno de Urbanismo y Vivienda.
  • Ayuntamiento de Madrid (2009b): Average Daily Intensity of Urban Traffic Report. Madrid: Ayuntamiento de Madrid.
  • Ayuntamiento de Madrid (2010): Contabilidad Municipal de la Ciudad de Madrid. Ba-se 2002. Serie 2000-2008 (1ae). Madrid: Ayuntamiento de Madrid, Dirección General de Estadística.
  • Baranzini, A.; Schaerer, C.; Thalmann, P. (2010): "Using Measured Instead of Per-ceived Noise in Hedonic Models, " Transportation Research Part D, 15, pp. 473-482.
  • Berezansky, B.; Portnov, B.A.; Barzilai, B. (2010): "Objective vs. Perceived Air Pol-lution as a Factor of Housing Pricing: A Case Study of the Greater Haifa Metropolitan Area, " Journal of Real Estate Literature, 18, pp. 99-122.
  • Bickel, P.; Schmid, S.; Tervonen, J.; Hämekoski, J.; Otterström, T.; Anton, P.; Enei, R.; Leone, G.; Van Donselaar, P.; Carmigchelt, H. (2003): Deliverable 11: Environ-mental Marginal Cost Case Studies. UNITE 1999-AM.11157. Unification of Accounts and Marginal Costs for Transport Efficiency.
  • Brunsdon, C.; Fotheringham, A.S.; Charlton, M. (1999): "Some Notes on Parame-tric Significance Tests for Geographically Weighted Regression, " Journal of Regional Science, 39, pp. 497-524.
  • Brody, S.D.; Peck, B.M.; Highfield, W.E. (2004): "Examining Localized Patterns of Air Quality Perception in Texas: A Spatial and Statistical Analysis, " Risk Analysis, 24, pp. 1561-1574.
  • Buchinsky, M. (1995): "Estimating the Asymptotic Covariance Matrix for Quantile Re-gression Models. A Monte Carlo Study, " Journal of Econometrics, 68, pp. 303-338.
  • Buchinsky, M. (1998): "Recent Advances in Quantile Regression Models: A Practical Guideline for Empirical Research, " The Journal of Human Resources, 33 (1), pp. 88-126.
  • Chasco, C.; Le Gallo, J. (2012): "Hierarchy and Spatial Autocorrelation Effects in He-donic Models, " Economics Bulletin, 32 (2), pp. 1474-1480.
  • Cheshire, P.; Sheppard, S. (1998): "Estimating the Demand for Housing, Land, and Neighborhood Characteristics, " Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 60 (3), pp. 357-382.
  • Chernozhukov, V.; Hansen, C. (2006) "Instrumental Quantile Regression Inference for Structural and Treatment Effect Models, " Journal of Econometrics, 127, pp. 491-525.
  • Comisión Europea (1996): Future Noise Policy-European Commission Green Paper. [COM (96) 540 final]. Bruselas: Comisión Europea.
  • European Environment Agency (2000): Are we Moving in the Right Direction? Indica-tors on Transport and Environment Integration in the EU. (Environmental Issue Report, 12/2000). Copenhague: European Environment Agency (EEA).
  • Efron, B.; Tibshirani, R.J. (1993): An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall.
  • Hartley, P.R.; Hendrix, M.E.; Osherson, D. (2005): Real Estate Values and Air Pollu-tion: Measured Levels and Subjective Expectations. (Discussion Paper). Houston, TX: Ri-ce University.
  • Instituto Nacional de Estadística (2001): Censo de Población y Viviendas de 2001. Madrid: Instituto Nacional de Estadística (INE).
  • Jenks, G.F.; Caspall F.C. (1971): "Error on Choroplethic Maps: Definition, Measure-ment, Reduction, " Annals of the Association of American Geographers, 61 (2), pp. 217-244.
  • Kelejian, H.H.; Prucha, I.R. (1998): "A Generalized Spatial Two Stage Least Squares Procedure for Estimating a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Distur-bances, " Journal of Real Estate Finance and Economics, 17, pp. 99-121.
  • Kelejian, H.H.; Robinson, D. (1992): "Spatial Autocorrelation: A New Computationally Simple Test with an Application to per Capita County Policy Expenditures, " Regional Science and Urban Economics, 22, pp. 317-331.
  • Koenker, R.; Basset, G. (1978): "Regression Quantiles, " Econometrica, 46 (1), pp. 33-50.
  • Kostov, P. (2009): "A Spatial Quantile Regression Hedonic Model of Agricultural Land Prices, " Spatial Economic Analysis, 4 (1), pp. 53-72.
  • Lang, R.L.; Jones, H.J. (1979): "Hedonic Property Valuation Models: Are Subjective Measures of Neighbourhood Amenities Needed?, " AREUEA Journal, 7, pp. 451-465.
  • Liao, W.C.; Wang, X. (2012): "Hedonic House Prices and Spatial Quantile Regression, " Journal of Housing Economics, 21 (1), pp. 16-27.
  • Mak, S.; Choy, L.; Ho, W. (2010): "Quantile Regression Estimates of Hong Kong Real Es-tate Prices, " Urban Studies, 47 (11), pp. 2461-2472.
  • McMillen, D.P. (2008): "Changes in the Distribution of House Prices Over Time: Struc-tural Characteristics, Neighborhood, or Coefficients?, " Journal of Urban Economics, 64, pp. 573-589.
  • McMillen, D.P.; Thorsnes P. (2006): "Housing Renovations and the Quantile Repeat--Sales Price Index, " Real Estate Economics, 34 (4), pp. 567-584.
  • Montero, J.M.; Chasco, C.; Larraz, B. (2010): "Building an Environmental Quality In-dex for a Big City: A Spatial Interpolation Approach Combined with a Distance Indica-tor, " Journal of Geographical Systems, 12, pp. 435-459.
  • Organización Mundial de la Salud (OMS) (2006): Air Quality Guidelines for Particu-late Matter, Ozone, Nitrogen Dioxide and Sulfur Dioxide. Global Update 2005, Summary of Risk Assessment. Geneva: WHO Press.
  • Orford, S. (2000): "Modelling Spatial Structures in Local Housing Market Dynamics: A Multilevel Perspective, " Urban Studies, 37, pp. 1643-1671.
  • Poor, P.J.; Boyle, K.J.; Taylor, L.O.; Bouchard, R. (2001): "Objective Versus Subjec-tive Measures of Water Clarity in Hedonic Property Value Models, " Land Economics, 77 (4), pp. 482-493.
  • Rosen, S. (1974): "Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition, " Journal of Political Economy, 82, pp. 34-55.
  • Su, L.; Yang, Z. (2007): Instrumental Variable Quantile Estimation of Spatial Autoregres-sive Models. (Research Collection School of Economics, 1074). Singapore: Singapore Management University.
  • Zietz, J.; Zietz, E.; Sirmans, S. (2008): "Determinants of House Prices: A Quantile Re-gression Approach, " Journal of Real Estate Finance and Economics, 37 (4), pp. 317-333.
La source de données: Dialnet