OBTENCIÓ D’UN INDICADOR SOCIOECONÒMIC PER A L’ANALISI DE ...

Estudiant:Llic. Josep Maria Escofet i Figueras

Director: Dr. Arq. Josep Roca i Cladera

Universidad Politécnica de Cataluña, UPC | Departamento de Construcciones Arquitectónicas I, CAI

DOCTORADO EN GESTIÓN Y VALORACION URBANA Y ARQUITECTÓNICA

Centre de Política de Sòl i Valoracions, CPSV

OBTENCIÓ D’UN INDICADOR SOCIOECONÒMIC PER A L’ANALISI DE LA

DIFERENCIACIO RESIDENCIAL

UN ANALISI EMPIRIC SOBRE UNA CIUTAT MITJANA DE L’ENTORN METROPOLITA: EL CAS DE

TERRASSA

• L’objectiu d’aquest projecte de tesi doctoral és obtenir un indicador sintètic que sigui capaç de

valorar la diferenciació residencial.

• La distribució espacial de la població dins de les ciutats no és un fet arbitrari, ans al contrari es pot

veure que existeixen unes pautes que fan que determinats espais siguin ocupats per un tipus

determinat de població (en aquest cas es refereix a tipus com a tipus ideal weberià).

• Aquesta diferenciació en les pautes d’establiment d’habitatge obeeixen a moltes causes possibles.

Així es podria parlar de motius ètnics, religiosos, econòmics, socioeconòmics, demogràfics etc

• En aquesta tesi de les possibles causes que explicarien una propensió diferent a habitar/ocupar

diferents espais, es centrarà, principalment, en els atributs de tipus socioeconòmic i de les relacions

que aquests tenen amb altres variables urbanístiques i socials

• Part del projecte actual es va presentar el seu dia en la presentació del projecte de Màster el juliol

de 2008, posteriorment en la presentació del projecte per admissió de la tesi i darrerament (l’any

passat en una jornada com la d’avui.

• En aquesta jornada es presenta la remodelació del càlcul d’un dels atributs bàsics en el càlcul de

l’indicador, el que en la tesi de màster rep el nom de Índex d’ingressos

• No obstant a més del canvi de mètode de càlcul es proposa un canvi en el propi indicador que

passaria de ser un índex d’ingressos a un de “Renda Familiar Disponible”. Aquest darrer indicador

és acceptat com l’indicador idoni per mesurar el factor ingressos (income)

OBJECTIUS I INTRODUCCIO DEL PROJECTE DE TESI

ESQUEMA GENERAL

Càlcul de la

variable ingressos

• Mentre que en la tesi de màster la variable es va avaluar a partir de taules agregades

de la “Encuesta de Estructura Salarial” publicada per l’INE corresponent a l’any 2002,

en el present projecte s’ha passat a elaborar un model economètric a partir de les

microdades de l’esmentada enquesta corresponents als anys 1995,2002 i 2006.

• La font d’informació és, doncs, els fitxers que om pot descarregar des de la pàgina

de l’INE. http://www.ine.es/prodyser/micro_salarial.htm

• La variable a obtenir o variable dependent és el sou per hora en funció d’un conjunt

de variables que d’una banda han d’estar en les esmentades taules i alhora estiguin

incloses en les taules del cens de 2001, que és la font de dades sobre la que es

realitzarà el càlcul.

• Les variables en ambdós sistemes de taules tenen codificacions diferents el que

obliga a un procés de recodificació i agrupació de categories per tal de que encaixin

en el seu significat

ESTIMACIÓ DE LA VARIABLE INGRESSOS

Codi Índex IdCodi Descripció 2006 2002 1995

2002_

2006

(Intercept) 1 1 Constant 2,748 2,720 2,448 2,734

NU

TS

- 1

1 1 Galicia, Asturies Cantabria 0,000 0,000 0,000 0,000

2 2 Pais Basc, Navarra, Rioja, Arago 0,129 0,124 0,116 0,126

3 3 Madrid 0,123 0,115 0,185 0,119

4 4 Castelles, Extremadura -0,003 -0,015 0,007 -0,009

5 5 Catalunya, Valencia, Balears 0,091 0,088 0,123 0,090

6 6 Andalusia, Murcia, Ceuta, Melilla 0,021 0,026 0,053 0,023

7 7 Canaries -0,036 0,009 0,025 -0,013

Sexe 1 1 Home 0,000 0,000 0,000 0,000

2 2 Dona -0,202 -0,203 -0,195 -0,205

Tipus

Contracte

1 1 Duració indefinida 0,000 0,000 0,000 0,000

2 2 Duració determinada -0,137 -0,151 -0,204 -0,146

Nacionalitat 1 1 Espanyol 0,000 0,000 0,000 0,000

2 2 Resta del món -0,077 -0,066 NA 0,405

Edat

1 1 Menys de 20 0,000 0,000 0,000 0,000

2 2 De 20 a 29 0,086 0,063 0,227 -0,077

3 3 De 30 a 39 0,209 0,201 0,377 0,076

4 4 De 40 a 49 0,323 0,332 0,530 0,205

5 5 De 50 a 59 0,403 0,417 0,578 0,327

6 6 de 60 a 70 0,424 0,399 0,516 0,408

MODEL per a R

lnsouhora ~ NUTS + activitat + sexe + estudis + ocupacio + contracte + edat + nacionalitat

MODEL ECONOMÈTRIC VARIABLE INGRESSOS

Codi Index IdCodi Descripció 2006 2002 1995

2002-

2006

Activita

t

CA00 1 Extraccio productes 0,000 0,000 0,000 0,000

DABC 2 Industria d'alimentacio, textil, cuir -0,210 -0,235 -0,233 -0,220

DDE0 3 Industria fusta, paper, arts grafiques -0,181 -0,202 -0,255 -0,190

DE22 4 Ensenyament -0,160 -0,136 -0,117 -0,148

DFGH 5 Refinació, química, plàstics -0,018 -0,013 -0,044 -0,013

DI26 6 ind. productes minerals -0,066 -0,083 -0,127 -0,073

DJ00 7 Metal·lúrgia -0,110 -0,117 -0,131 -0,113

DK29 8 Indústria de la construcció -0,105 -0,122 -0,147 -0,112

DL00 9 Industria elèctrica, electrònica, òptica -0,141 -0,127 -0,133 -0,131

DMN0 10 Tranposrt i altres -0,145 -0,145 -0,186 -0,143

EE00 11 Producció i dist. Energia i aigua 0,105 0,156 0,148 0,134

F045 12 Construcció maquinaria -0,097 -0,080 -0,094 -0,087

GG00 13 Comerc vehicles i reparacio -0,190 -0,198 -0,225 -0,193

GG52 14 Comerc al detall -0,242 -0,238 -0,229 -0,240

H055 15 Hostaleria -0,170 -0,220 -0,228 -0,190

II00 16 Transport, comunicacions, -0,087 -0,068 -0,064 -0,077

II01 17 Ag. de viatges, Correus i telecomunic. -0,081 -0,051 -0,009 -0,065

JJ00 18 Intermediació financera 0,094 0,166 0,074 0,133

KK00 19 Immobiliaries i serveis empresarials -0,249 -0,217 -0,203 -0,236

MM00 20 Educacio -0,170 -0,160 NA -0,164

NN00 21 Sanitaries i serveis socials -0,093 -0,165 NA -0,124

OO00 22 Altres serveis -0,207 -0,212 NA -0,209

Codi

Ind

ex

IdC

odi Descripció 2006 2002 1995

2002-

2006

Ocu

pa

ció

A 1 Direc. de les adm. públiques i d'empreses de >10 assal. 0,000 0,000 0,000 0,000

B 2 Gerents d'empreses amb menys de 10 assalariats -0,229 NA NA -0,213

D 3 Professions associades a titulacions de 2 º i 3r cicle -0,277 -0,157 -0,164 -0,291

E 4 Professions associades a titulacions de 1r cicle -0,356 -0,236 -0,250 -0,495

F 5 Tècnics i professionals de suport -0,540 -0,454 -0,330 -0,700

G 6 Treballadors de tipus administratiu -0,725 -0,678 -0,543 -0,804

H 7 Treballadors dels serveis de restauració i de serveis pers -0,842 -0,766 -0,574 -0,659

J 8 Treballadors dels serveis de protecció i seguretat -0,643 -0,680 -0,624 -0,706

K 9 Dependents de comerç i similars -0,736 -0,676 -0,556 -0,823

L 10 Treballadors qualificats en l'agricultura i en la pesca -0,825 -0,840 NA -0,767

M 11 Treballadors qual. de la construcció -0,769 -0,769 -0,609 -0,646

N 12 Treballadors qualificats de les indústries extractives, -0,669 -0,625 -0,502 -0,808

P 13 Treballadors qualificats d’altres -0,819 -0,801 -0,642 -0,719

Q 14 Operadors d'instal. industrials, muntadors i engalzadors -0,746 -0,697 -0,555 -0,767

R 15 Conductors i operadors de maquinària mòbil -0,781 -0,754 -0,618 -0,845

S 16 Treballadors no qualificats en serveis -0,858 -0,839 -0,672 -0,837

T 17 Peons -0,838 -0,838 -0,682 -0,196

Resultats 2006 2002 1995 2002_2006

Graus de llibertat 234713 215139 175391 449410

R quadrat ajustada 0,5128 0,5475 0,5452 0,5304

RESULTAT DEL MODEL ECONOMÈTRIC VARIABLE INGRESSOS

L’enquesta de l’any 1995 es descarta per que li manquen algunes variables, categories dins

les variables i en general sembla com si l’enquesta no estigues completa.

Per veure si l’estructura salarial respecte els models de regressió esmentats per als anys

2002 i 2006 es estable es procedeix a comprovar-ho mitjançant el test d’estabilitat estructural

o paramètrica dels models de regressió (Test de Chow). El resultat no aporta massa

informació, possiblement degut a les dimensions mostrals, i per tant a l’elevat nombre de

graus de llibertat. Per tant s’escull el model de 2002_2006 que correspon a la suma de les

mostres de 2002 i 2006, és a dir, sobre 449.410 registres.

La R quadrat ajustat o coeficient de determinació pel model és de 0,5304

ELS INGRESSOS PER ASSALARIATS SÓN UN BON INDICADOR DE LES

ECONOMIES FAMILIARS?

La capacitat econòmica familiar no és només un resultat dels ingressos en abstracte, sinó de

la quantitat global d’ingressos que entren en la unitat familiar deduint-li els impostos,

cotitzacions a la seguretat social, etc.

En aquest cas s’estaria parlant de una magnitud econòmica que seria la Renda Familiar

Disponible que és la que s’usa en la majoria d’institucions

• EUROSTAT

• BBVA

• INE

• IDESCAT

• Ajuntament de Barcelona

• Ajuntament de Madrid

• Comunitat Autònoma de Madrid

Estimació indirecta

La Renda Familiar Disponible.

EUROSTAT. L’INGRES DISPONIBLE PER HABITANT

A part dels fluxos interregionals de la mà d'obra (els fluxos entre regions), hi ha una sèrie de factors

addicionals que poden resultar en la distribució regional de l'ingrés que s'aparten de la distribució

regional del PIB.

Aquests inclouen, per exemple, els fluxos interregionals d'ingressos de la renda, interessos o

dividends rebuts pels residents d'una determinada regió, però són pagats pels residents d'altres

regions.

En contrast amb el PIB per habitant, la renda disponible de les llars presenta el balanç que queda

després que s'han dut a terme d'aquestes operacions, en base als ingressos rebuts (salaris, excedent

d'explotació, renda, interès, dividends i beneficis socials) de la qual es dedueixen els impostos , les

contribucions de seguretat social i altres transferències corrents.

Les dades es deriven dels comptes de les llars i són (igual que amb les xifres del PIB) es presenta en

termes d'una moneda comuna artificial, un poder de compra estàndard de consum (PPC) per habitant,

per tal d'eliminar les diferències en els nivells de preus entre països.

Font:Eurostat (tgs00026). Eurostat Yearbook 2010

CÀLCUL DIRECTE DE LA RENDA FAMILIAR DISPONIBLE SEGONS EL BBVA RFDpc

PRODUCTE INTERIOR NET AL COST DELS FACTORS

(-) DEDUCCIONS

• estalvi empresarial

• Impostos directes sobre empreses i rendes de l'Estat

• Quotes pagades a la Seguretat Social

• Impostos directes sobre les famílies i transferències a la adm. Pública

(+) ALTRES INGRESSOS FAMILIARS Ajuda familiar

• Prestacions econòmiques de la Mutualitat Agrària

• Prestacions farmacèutiques INP (fora dels centres assistencials) Atur

• Altres prestacions de la Seg Social i de serveis públics Transferències i rendes de l'exterior

(=) Renda familiar disponible

Font: Servei d'Estudis del Banc de Bilbao (1978).

Prestacions socials 13%

Altres transferències corrents

6%

excedent brut explotació

20% remuneració d'assalariats

56%

rendes netes de la propietat

5%

Saldo de rendes primàries brutes

81%

Components de la RFD bruta. Recursos

Impostos sobre renda, patrimoni, etc

29%

Cotitzacions socials efectives

49%

Cotitzacions socials imputades

4%

Altres transferències corrents

18%

Components de la RFD bruta. Usos

Font: IDESCAT

MACROMAGNITUTS DE LS RFD A CATALUNYA . 2001

HETEROGENEÏTAT ESPACIAL EN EL SI DE LA UNIO EUROPEA DELS 27 (NUTS2) SEGONS LA RFDpc

Font: EUROSTAT

DADES PROVINCIALS DE LS RFD SEGONS BBVA

Font: BBVA

RENDA FAMILIAR DISPONIBLE PER COMARQUES. 2000

Font: IDESCAT

EXTRAPOLAR LES DADES AGRAGADES DE LA RFD A ÀMBITS GEOGRÀFICS

INFERIORS

• El càlcul directe de les macromagnituts expressades en la metodologia anterior és molt

complexe i només poden ser avaluades en àmbits geogràfics grans, per exemple en el cas de

l’EUROSTAT es fa per regions NUTS2. En el cas de l’IDESCAT es fa per comarques i es fan

estimacions fins a municipis superiors a 5.000 habitants.

• La dificultat metodològica i la manca d’informació desagregada impedeixen transportar aquest

càlcul de forma directa a zones microterritorials, per tant, om procedeix a fer estimacions

indirectes de l’indicador a partir de models economètrics construïts a partir d’altres variables

que guarden una relació plausible amb la variable exògena.

• No obstant per fer aquest salt d’escala, d’unitats macroterritorials a microterritorials s’han de

tenir en compte els problemes metodològics que es presenten en la informació agregada (com

a suma de realitats individuals). Entre els esmentats problemes es de destacar els presentats

amb el nom de MAUP. “Modifyable Areal Unit Problem”. (Giuseppe Arbia). Els problemes es

concentren bàsicament en:

• Problema de escala

• Disminució de la variància.

• Disminució del grau d'autocorrelació espacial.

• Augment del coeficient de correlació lineal entre dues variables.

• Canvis en la estacionarietat espacial.

• Problema d’agregació

• En aquest sentit també s’han de tenir en compte els corresponents al que s’anomena

Inferència Ecològica (Gary King) que coincideixen metodològicament en gran part amb els

esmentats per les MAUP i que es resumeixen en

• Biaix de l’agregació

• Heterogeneïtat espacial

OPERACIONS DE INFERÈNCIA DE DADES INEXISTENTS

MODEL DE CALCUL DE L’AJUUNTAMENT DE BARCELONA DISTRIBUCIO TERRITORIAL DE LA RENDA FAMILIAR A BARCELONA

MODEL DE CALCUL DE LA COMUNITAT DE MADRID La Distribución Espacial de la Renta en la Comunidad de Madrid

MODEL DE CALCUL DE L’AJUNTAMENT DE BARCELONA. ICEF ÍNDEX DE CAPACITAT ECONÒMICA FAMILIAR A LA CIUTAT DE BARCELONA

Icef= 0,89*CSP+0,84*POTMI+0,68*ECOT+0,88*VSOL+0,90*VSERCO+0,88*CTEL

CSP= Categoria socio profesional. Primer factor de l’anàlisi de correspondències simple de

la taula de categories socioprofessionals

POTMI = Potència fiscal mitjana per família dels turismes

ECOT = Edat mitjana dels turismes

VSERCO= Valor cadastral mitjà dels serveis i construcció de locals

VSOL= Valor cadastral mitjà del sòl dels locals

CTEL=Despesa mitjana mensual en telèfon de les famílies

QUADRE DE CATEGORIES SOCIOPROFESSIONALS CSP

PPLL Professió liberal -2,661 QUIN Quadres intermedis -0,199

NEES No especificada. Estudis superiors -2,306 NEEB No especificats. Estudis Batxill -0,133

TESU Tècnics superiors -2,106 ATCM Aturats classe mitjana 0,022

ATES Aturats. Estudis Superiors -1,441 ATEB Aturats estudis batxillerat 0,111

DIAD Directius Administració -1,397 APRE Aprenents 0,288

NEEM No especificada. Estudis mitjans -1,33 OBCM Obrers comerç 0,488

ATCA Aturats de classe alta -1,286 NEEP No especificada. Estudis primaris 0,842

TTEMI Tècnics mitjans -0,865 OBTR Obrers transport 1,042

ALTE Altres tècnics -0,82 OBIN Obrers industrials 1,064

DICO Directius de comerç -0,532 ATEP Aturats. Estudis Primaris 1,108

VENE Venedors -0,355 ATOB Aturats obrers 1,352

ADMI Administratius -0,266 OBCO Obrers construcció 1,397

ESQUEMA DE LA CONSTRUCCIÓ I CONTRAST DELMODEL DE CÀLCUL DE LA RFD PER

AMBITS TERRITORIALS DIFERENTS

Per a la construcció del model s’utilitzaran les variables:

• Ingressos estimats SOUS

• Percentatge d’aturats entre la població entre 16 i 65 anys Actius.Atur

• Percentatge d’estudiants entre la població entre 16 i 65 anys Actius.Estu

• Percentatge d’ocupats entre la població entre 16 i 65 anys Actius.Treb

• Percentatge de pensionistes entre la població entre 16 i 65 anys Actius.Pens

• Percentatge de persones que efectuen tasques de la llar entre la població d’entre 16 i 65 anys

Actius.Llar

CALCUL DEL MODEL DE REGRESSIÓ A NIVELL PROVINCIAL

Per a la realització del model s’utilitzarà la regressió lineal múltiple mitjançant el proces stepwise o

“pas a pas”

El model reten sols dues variables Actius.Treb (Població entre 16 i 65 anys que treballa) i la variable

SOUS procedent de l’estimació dels ingressos a partir de EES

GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE ELS VALORS ESTIMATS I LA RFD.BBVA

GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE ELS RESIDUALS i LA RFD.BBVA

En ambdós gràfics es pot veure la bondat de l’ajust amb dos punts molt allunyats de la tònica

general de linealitat que són Girona i les Illes Balaers (turisme?) . Tanmateix en l'anàlisi de residus

es pot veure la bondat de l’aleatorietat dels residus tret el cas de les dues províncies esmentades.

Comprovació del model de càlcul de

la RFD a altres àmbits geogràfics

Sant Adrià del Besòs

Sant Cugat del Valles

R² = 0,8322

60

70

80

90

100

110

120

130

140

150

160

80 90 100 110 120 130 140 150 160

RF

D s

eg

on

s I

DE

SC

AT

Estimació de RFD

GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I LA RFD

DELS MUNICIPIS DE LA PROVINCIA DE BARCELONA SEGONS

L’IDESCAT

DISTRIBUCIÓ TERRITORIAL DE LA RENDA FAMILIAR A BARCELONA

Pedralbes

Sant Gervasi

Sarria

Vallvidrera - Les Planes

Ciutat Meridiana - Vallbona

R² = 0,5676

45

65

85

105

125

145

165

185

205

80 90 100 110 120 130 140 150 160

RF

D s

eg

on

s A

pro

c A

jun

tam

en

t B

arc

elo

na

Estimació RFD

GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I LA RFD

ESTIMADA PER A LES ZRG DE L’AJUNTAMENT DE BARCELONA

Pedralbes

Ciutat Meridiana

R² = 0,5042

80

100

120

140

160

180

200

50 100 150 200 250 300 350

ICE

F

Estimació RFD

GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I L’ICEF DE

1998 PER A LES ZRG DE L’AJUNTAMENT DE BARCELONA

Pl. Vila de Madrid

Pg. de Gràcia Central

Palau Reial

R.C.D. Espanyol

C. Tuset

Tres Torres

Hospital Militar

Valllbona

R² = 0,5747

35

55

75

95

115

135

155

175

195

215

40 60 80 100 120 140 160 180

RF

D p

er

ap

roxim

ació

Aju

nta

men

t d

e

Ba

rce

lon

a

Estimació RFD

GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I LA RFD

ESTIMADA PER A LES ZRP DE L’AJUNTAMENT DE BARCELONA

GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I L’INDICADOR

SINTÈTIC OBTINGUT PER A TERRASSA EN LA TESI DE MASTER

Zona Ajuntament

R² = 0,9037

60

70

80

90

100

110

120

130

140

150

60 80 100 120 140 160

Fact

or

soci

oe

con

òm

ic (

Tesi

na

mas

ter)

Estimacio RFD

MAPA DE LA DISTRIBUCIO DE RFD A TERRASSA COMPRADA AMB LA

DISTRIBUCIO TERRITORIAL DE L’INDICADOR SINTÈTIC

R² = 0,6083

2450

2500

2550

2600

2650

2700

2750

2800

2850

2900

60 70 80 90 100 110 120 130 140

GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I EL VALOR

DE TAXACIÓ DELS IMMOBLES (ANYS 2005-2006)

Índex RFD

Pre

u h

abitatg

e e

uro

s/m

2

El preu per m2 de l’habitatge a la secció S s’ha obtingut per interpolació dels

paràmetres obtinguts mitjançant GWR dels habitatges més propers al

centroide de la secció S