DIMENSIONES REGIONALES DEL AJUSTE INMOBILIARIO EN ESPAÑA84.89.132.1/~montalvo/vivienda/pee2013_apectosreginmob.pdf · 2013-12-12 · El crecimiento del PIB de mercado en Finlandia,

1

I. INTRODUCCIÓN

LL boom del sector de la construcción en elperiodo anterior a 2008 y el posterior bust dela burbuja inmobiliaria ha producido efectos

económicos muy destacados que se han extendidomás allá del sector inmobiliario. En este trabajo sepresenta un análisis del impacto del boom inmobi-liario en España, y la subsecuente crisis económica,desde una perspectiva regional. El hilo argumentalsepara sistemáticamente los dos periodos que defi-nen la expansión y el pinchazo de la burbuja paraanalizar con especial énfasis las consecuenciasregionales del bust del sector de la construcción yla relación entre las características de la expansióny la intensidad del pinchazo de la burbuja. Aunquela literatura económica todavía muestra pocos ejem-plos de una aproximación como esta, hay algunosestudios interesantes referidos al caso de EstadosUnidos. Charles et al. (2013) analizan el efecto delboom inmobiliario y el subsecuente bust después de2007 utilizando datos de SMA (1) en Estados Uni-dos. El análisis muestra cómo el boom inmobiliarioenmascaró el declive de las manufacturas: una caídade una desviación estándar en un shock a las manu-facturas disminuye la tasa de empleo de los hom-bres con educación inferior a la universitaria en 0,9puntos porcentuales que es totalmente revertidapor una desviación estándar positiva del shock en elprecio de la vivienda. Una parte importante de la

explicación de este efecto se produce por elaumento en el empleo del sector de la construcción.Un shock positivo en los precios de la vivienda tam-bién reduce significativamente la tasa de matricula-ción en la universidad. Utilizando los resultados dela estimación, Charles et al. (2013) muestran que,en ausencia del boom y el bust inmobiliario, el35 por 100 de la caída en la tasa de empleo entre 2007y 2011 se debe a la caída del empleo en las manu-facturas que se habría producido entre 2000 y 2007si no se hubiera dado el incremento temporal deprecios (casi el 37 por 100 a nivel del conjuntode Estados Unidos). Un aspecto importante es elefecto del boom de precios sobre el empleo y la pro-ducción en el sector inmobiliario. Bover y Jimeno(2007) estudian los efectos de un incremento en losprecios de la vivienda sobre el empleo en el sectorde la construcción. La comparación internacionalindica que en los países donde existen menos res-tricciones a la construcción residencial (España, Sue-cia o Estados Unidos) existe una elevada elasticidadde la demanda de trabajo en el sector de la cons-trucción con respecto a los precios. Lo contrariosucede en países con menores posibilidades para laconstrucción residencial (como por ejemplo el ReinoUnido o los Países Bajos). No obstante, Bover yJimeno (2007) concluyen que la elasticidad de lademanda de trabajo del conjunto de la economíarespecto al precio de la vivienda es muy similar entodos los países.

DIMENSIONES REGIONALES DEL AJUSTEINMOBILIARIO EN ESPAÑA

José GARCÍA MONTALVOUniversitat Pompeu Fabra

Resumen

El pinchazo de la burbuja inmobiliaria creada durante el periodo2000-2007 ha producido una espectacular caída de transacciones, pre-cios y producción de viviendas, y una gran acumulación de inventariopor vender. Sin embargo, estos efectos no se han distribuido unifor -memente entre todas las comunidades autónomas. El objetivo de estetrabajo es analizar, desde una perspectiva regional, el ajuste del sectorinmobiliario a las nuevas condiciones de oferta y demanda creadas porlas consecuencias macroeconómicas de la crisis financiera e inmobilia-ria. Los resultados muestran que aquellas regiones donde la expansióninmobiliaria fue más acelerada han sufrido con más intensidad las con-secuencias de la crisis posterior.

Palabras clave: burbuja inmobiliaria, crisis financiera, España,regiones.

Abstract

The bust of the Spanish housing bubble has produced a spectaculardrop in transactions, prices and housing starts, and a large accumulationof inventory of new homes for sale. However, these effects have not beenuniformly distributed among regions in Spain. The objective of this paperis to analyze, from a regional perspective, the adjustment of the housingsector to the new conditions of supply and demand generated bythe macroeconomic consequences of the financial and housing crisis. Theresults show that regions where the housing bubble was larger havesuffered more intensively the consequences of the bust than regions whichdid not participate so intensively in the housing mania of the 2000-2007.

Key words: housing bubble, financial crisis, Spain, regions.

JEL classification: O18, R21, R31.

E

04. Dimensiones regionales (Montalvo)_advantia 11/12/13 14:18 Página 1

DIMENSIONES REGIONALES DEL AJUSTE INMOBILIARIO EN ESPAÑA

PAPELES DE ECONOMÍA ESPAÑOLA, N.º 138, 2013. ISSN: 0210-9107. «LA ECONOMÍA DE LAS REGIONES ESPAÑOLAS EN LA CRISIS»

2

Sin embargo, Davidoff (2013) señala que dosterceras partes de la variación del ciclo inmobiliarioen Estados Unidos desde el año 2000 puede expli-carse por la media de los estados. A pesar de quelas variaciones en las condiciones de la oferta sonimportantes dentro de cada estado, la variación resi-dual de las condiciones de la oferta no están aso-ciadas con un incremento de la intensidad de laparte residual del ciclo inmobiliario.

En el presente trabajo se presenta una visiónsobre el efecto de especialización sectorial de lascomunidades autónomas, y en particular la impor-tancia del sector de la construcción y las actividadesinmobiliarias, sobre la evolución económica de lasregiones durante el periodo de expansión y la pos-terior crisis económica. Las consecuencias de la acu-mulación de desequilibrios económicos hasta 2007,fundamentalmente por la existencia de países conbalanzas por cuenta corriente muy deficitarias yotros muy superavitarias, derivaron en una crisisfinanciera cuyos efectos todavía se sienten en la eco-nomía mundial. La existencia de una enorme canti-dad de ahorro en algunas partes del mundo juntocon políticas monetarias laxas generó burbujas enlos precios de los activos, especialmente inmobilia-rios, en los países con déficits de balanza por cuentacorriente. En el caso español, el préstamo exteriorse utilizó para financiar sobre todo el crecimientodesmesurado del sector de la construcción. Desgra-ciadamente, la utilización de dicha financiación, yel endeudamiento consiguiente, para proporcionarrecursos a un sector que tiene una productividadmenguante, se trasladó a la economía en forma deuna productividad decreciente. Por tanto, las inver-siones realizadas con dicho endeudamiento no sedirigieron hacia actividades que pudieran garantizarun aumento de la productividad y, por tanto, ladevolución ordenada de dichos préstamos. Es erró-neo acusar a la crisis económica internacional de losproblemas que padece la economía española. Elgráfico 1 muestra cuál es el componente básico delos problemas económicos españoles, que tienen sucausa en aspectos eminentemente internos.

El gráfico 1 indica que la crisis económica espa-ñola era un evento previsible. Los economistas raravez nos ponemos de acuerdo, pero si hay un enun-ciado que genere unanimidad es que un país dondela productividad no crece es un país sin futuro. Esteera el caso español durante los años de la «décadaprodigiosa». Cualquier economista que hubieravisto el gráfico 1 en 2005 habría entendido que laeconomía española estaba viviendo un espejismo.El crecimiento del PIB español fue superior a la UE,

Estados Unidos y el Reino Unido. Solo Finlandiatiene una media de crecimiento comparable. Noobstante, lo más sorprendente es la diferencia en lacomposición de las fuentes del crecimiento. En pri-mer lugar, la productividad total de los factorestiene una aportación positiva en todos los paísesmenos en España, donde se sitúa en el –0,8por 100. En segundo lugar, el peso de las horas detrabajo y el capital no tecnológico es desproporcio-nado con respecto a los otros países. Por tanto, elmilagro económico español descansó en una pro-ductividad decreciente compensada por una grancantidad de horas de trabajo y el recurso al capitalno tecnológico. La comparación de Finlandia yEspaña no deja lugar a dudas. El crecimiento del PIBde mercado en Finlandia, por contraposición con elcaso español, tiene su origen en un gran incrementode la productividad y del capital tecnológico.

La última columna, referida a la descomposicióndel crecimiento del output en el sector de la cons-trucción, explica en parte la descomposición obser-vada en los factores del crecimiento en España. Elsector de la construcción presenta una versiónextrema del patrón del conjunto de la economíaespañola: rápido crecimiento de la producción conuna productividad fuertemente decreciente. Solo un

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Finlandia España ConstrucciónEspaña

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Productividad Capital no tecnológicoCapital tecnológico Composición del empleoHoras de trabajo

GRÁFICO 1COMPOSICIÓN DEL CRECIMIENTO DEL PIB DE MERCADO EN VARIOS PAÍSES (1996-2005)

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de EU-KLEM.


número enorme de horas de trabajo y la utilizaciónintensiva de capital no tecnológico pueden explicarel rápido crecimiento del sector. Teniendo en cuentaque el sector de la construcción aportó entre el 20y el 25 por 100 del crecimiento de la economíaespañola entre 2000 y 2007, no es de extrañar quela composición de crecimiento del PIB de mercadoen España sea una versión menos extrema de losmales que ejemplifica la distribución de los factoresde crecimiento en el sector de la construcción. PérezGarcía (2012) argumenta que, en términos de ladescomposición de la productividad aparente deltrabajo, la aportación negativa del sector de la cons-trucción supone un 10,5 por 100 del crecimientode este indicador, aunque tuvo un papel muy rele-vante en algunas regiones como Murcia o Baleares.Además, incluso en términos de la productividadaparente del trabajo, la construcción sería respon-sable del 63,3 por 100 del crecimiento observadoen el periodo 2007-2010. Obviamente la construc-ción no es el único sector responsable del lentoavance de la productividad aparente del trabajo, oel crecimiento negativo de la productividad total delos factores, pero su contribución ha sido sin dudamuy significativa tanto de forma directa como indi-recta a través de la promoción de sectores poco pro-ductivos a partir de efectos arrastre.

En las siguientes páginas se analizan las especi-ficidades regionales del proceso de concentraciónsectorial de la producción en el sector de la cons-trucción y las actividades inmobiliarias y los efectosregionales de la crisis económica sobre el mercadoinmobiliario. La sección II proporciona una visióngeneral sobre la evolución de los sectores econó-micos en las diversas expansiones y recesiones dela economía española durante los últimos treintaaños, con especial énfasis en la evolución del sectorinmobiliario durante la última crisis. La sección IIIrealiza un análisis shift-share de la distribución sec-torial del empleo por regiones. La sección IV ana-liza dos aspectos básicos de la evolución delmercado inmobiliario (precios y transacciones)desde su pers pectiva regional, e incluye un análisisde los determinantes de la evolución regional delprecio de la vivienda durante la expansión y la pos-terior crisis. La sección V recopila las conclusionesdel trabajo.

II. BURBUJA, CRISIS INMOBILIARIAY REDISTRIBUCIÓN SECTORIAL

La evolución de la distribución sectorial de la pro-ducción viene determinada por factores coyuntura-

les y estructurales. Una burbuja inmobiliaria deltamaño de la existente en la economía españolacuando comienza la crisis económica supone unclaro impacto en la redistribución sectorial de la pro-ducción así como un efecto externo muy impor-tante. Una forma habitual de analizar los cambiosen la distribución sectorial se basa en la evolucióntemporal del empleo entre sectores. Una medidaclásica de la dimensión de la redistribución laboralentre sectores es el indicador de Lilien (1982). Estamedida calcula la media ponderada de las desvia-ciones del crecimiento del empleo sectorial respectoal crecimiento del empleo agregado:

st=�i = 1

Eit /Et [ΔlnEit –ΔlnEt]2

donde Eit es el empleo del sector i en el momento t;Et es el empleo agregado en t, y N es el número desectores. Lógicamente la medida de Lilien es cerocuando todos los sectores crecen al mismo ritmo yaumenta a medida que las tasas de crecimiento sec-toriales son más variadas o cuando los cambios enlas proporciones de las industrias cambian más. Elgráfico 2 muestra la evolución del indicador. Se hautilizado una distribución sectorial con 32 ramas deactividad siguiendo la NACE Rev. 2 (2). El primerhecho destacable del gráfico es que la dispersión

3PAPELES DE ECONOMÍA ESPAÑOLA, N.º 138, 2013. ISSN: 0210-9107. «LA ECONOMÍA DE LAS REGIONES ESPAÑOLAS EN LA CRISIS»

JOSÉ GARCÍA MONTALVO

SN

0,09

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2010

GRÁFICO 2ÍNDICE DE RELOCALIZACIÓN LABORAL SECTORIAL

Fuentes: INE, EU KLEM y elaboración propia.


media es superior a la observada en otros países. Ensegundo lugar se observa que los años ochenta tuvie-ron una tasa de redistribución sectorial superior a lamedia, tasa que cayó sustancialmente durante losaños noventa. Desde 1992 hasta 2007 la dispersiónse encuentra sistemáticamente por debajo de lamedia de los últimos treinta años para saltar demanera espectacular al comienzo de la crisis econó-mica de 2008, debido sobre todo a la rápida contrac-ción del sector de la construcción. Por lo general lasmayores redistribuciones sectoriales se producendurante las recesiones. Este efecto se observa en losprimeros años ochenta con la reconversión industrialy en la crisis de 2008 con la crisis del sector de la cons-trucción, pero no en la crisis de 1991-1992, al menosen el caso español. La reconversión de los añosochenta desvirtúa algo los resultados de los años pos-teriores puesto que, al aumentar un índice de redis-tribución muy elevado durante bastantes años, laevolución posterior, con excepción de la crisis de2008, muestra una reorganización sectorial menor.La intensa redistribución sectorial de los ochenta tam-bién explica una media bastante superior a la mediade redistribución observada en otros países.

Otra forma de analizar la redistribución deempleo sectorial y la contribución del componenteestructural frente al cíclico es analizar la evoluciónde los flujos de empleo durante y después de unarecesión. Los sectores en los que se producen pér-

didas de empleo durante las recesiones, que se recu-peran con posterioridad en las expansiones, produ-cen ajustes cícl icos y pueden clasificarse defundamentalmente cíclicos. Si los flujos que se pro-ducen durante la recesión se mantienen durante laexpansión, entonces se puede concluir que la redis-tribución es permanente.

Los gráficos 3 a 5 muestran los flujos de empleo(pérdida de empleo) durante la recuperación (rece-sión) y clasifica dichos flujos en cíclicos o estructu-rales según los comentarios del párrafo anterior. Elgráfico 3 muestra los flujos durante la recesión dela primera parte de los años ochenta y la recupera-ción de la segunda parte. El tamaño de los círculosen cada industria corresponde a la proporción delempleo que cada industria representa en el con-junto de empleos de la economía medido en elmáximo del ciclo económico.

Los resultados coinciden básicamente con loesperable. La pérdida de empleo en agricultura yminería aparece clasificada como pérdidas estructu-rales, mientras actividades financieras, hostelería oeducación aparecen clasificadas como gananciasestructurales. El sector de la construcción y las acti-vidades inmobiliarias aparece en el cuadrante de flu-jos cíclicos, mientras que no se observa ningunaindustria en los flujos contracíclicos. El gráfico 4 pre-senta el mismo ejercicio para la crisis de comienzos



4

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-5 0 5 10

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Crecimiento del empleo en crisis (porcentaje)

Flujos contracíclicosPérdidas Estructurales

GananciasEstructurales

Flujos cíclicos Act. Financieras

Información yComunicación

Act. Professionales

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Salud y Trabajo Social

Administración Pública

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Construcción

OtrosServicios

Comercio

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Minería

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GRÁFICO 3SECTORES CÍCLICOS Y ESTRUCTURALES EN LA CRISIS DE PRINCIPIOS DE LOS OCHENTA Y SU RECUPERACIÓN

Fuente: INE y elaboración propia.

Cre

cim

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leo

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Crecimiento del empleo en crisis (porcentaje)

Flujos contracíclicosPérdidas Estructurales


Flujos cíclicos

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Manufacturas

Act. Professionales

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Información yComunicación

Salud

ArteEducación

Administración PúblicaElectricidad, Agua y Gas

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Comercio

OtrosServicios Hostelería

Agricultura

Minería

Construcción

Tareas del Hogar

GRÁFICO 4SECTORES CÍCLICOS Y ESTRUCTURALES EN LA CRISIS DE PRINCIPIOS DE LOS NOVENTA Y SU RECUPERACIÓN



de los años noventa y la recuperación posterior.Básicamente los resultados coinciden con los obser-vados en los años noventa. El gráfico 5 muestra unavisión algo distinta dado que la crisis actual todavíano se puede dar por concluida. Por tanto se com-paran los flujos de empleo de la expansión 2002-2007 con los flujos en la contracción 2008-2011.

En los siguientes gráficos se presenta una primeracaracterización de la evolución de las principalesmagnitudes económicas desde el comienzo de la cri-sis en función del peso que tenía la construcción máslas actividades inmobiliarias al inicio de la crisis (3).

El gráfico 6 caracteriza el peso regional del sectorde la construcción y las actividades inmobiliarias alcomienzo de la crisis. Según la Contabilidad Regional,el mayor peso del sector de la construcción respectoal PIB se produce en Extremadura, aunque las acti -vidades inmobiliarias representan una proporciónpequeña. Por su parte Andalucía y Canarias son lascomunidades autónomas que tienen una mayor proporción del PIB concentrada en el sector de las acti-vidades inmobiliarias. La correlación entre ambas pro-porciones en 2008 no es significativamente distinta decero. La caracterización de la influencia inmobiliaria enel PIB como la combinación de construcción y activida-des inmobiliarias muestra a Andalucía (22,9 por 100)y la Comunidad Valenciana (22,2 por 100) como lascomunidades autónomas con un mayor peso. Lessiguen en importancia Baleares, Cantabria y Murcia.

Es interesante analizar la evolución de algunasmagnitudes destacadas de la economía regionaldurante la fase de la crisis en función del nivelalcanzado por el sector de la construcción y las acti-vidades inmobiliarias al final de la expansión gene-rada por la burbuja inmobiliaria. El gráfico 7muestra que la caída del PIB ha sido más intensa



Cre

cim

ien

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el e

mp

leo

en

cri

sis

-15 -10 -5 0 5Crecimiento del empleo en recesión (porcentaje)

10

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-5FlujoscontracíclicosPérdidas Estructurales


Flujos cíclicos

Salud

Administración Pública

Agricultura

Act. Prof.

TIC

Comercio

Hostelería

Arte

Act. Financieras

Act. Inmobiliarias

ServicioDoméstico

Minería

Manufacturas

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Construcción

Transportes

OtrosServicios

Educación

GRÁFICO 5SECTORES CÍCLICOS Y ESTRUCTURALES EN LA CRISIS DE 2008 Y SUS ANTECEDENTES


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10 12 14 16% Construcción

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Cast-La Mancha

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GaliciaLa Rioja

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NavarraPaís Vasco

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Asturias

GRÁFICO 6PROPORCIÓN DEL SECTOR DE LA CONSTRUCCIÓN Y LAS ACTIVIDADES INMOBILIARIAS SOBRE EL PIB (2008)


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Caída del PIB (índice encadenado) desde 2008

Andalucía

Aragón

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Canarias

Cantabria

Cast y León

Cast-La Mancha

Cataluña

Extremadura

Galicia

La Rioja

Madrid

Murcia

NavarraPaís Vasco

GRÁFICO 7PROPORCIÓN DEL SECTOR DE LA CONSTRUCCIÓN INICIALY CAÍDA DEL PIB DURANTE LA CRISIS (2008-2012)


Caída del PIB (índice encadenado) desde 2008


en las comunidades autónomas que tenían unmayor peso concentrado en el sector de la cons-trucción y las actividades inmobiliarias. Baleares yCanarias, gracias a la contribución del turismo, tie-nen caídas del PIB desde el comienzo de la crisisque son inferiores a las que les corresponderían enfunción del peso de la construcción en su estruc-tura productiva. En el caso contrario se encuentranCastilla-La Mancha y la Comunidad Valenciana (4).Coincidiendo con lo observado en términos del PIB,la caída del empleo regional desde el comienzo de lacrisis es mayor en las regiones que tenían mayorproporción de construcción y actividades inmobi-liarias (gráfico 8).

El hecho de que parte importante del empleo sehaya destruido en el sector de la construcción, quecomo se ha señalado con anterioridad presenta unnivel bajo de productividad, supone que la pérdidade empleo sea muy superior a la pérdida de produc-ción. Existen otras variables en las cuales el peso delsector de la construcción y las actividades inmobi-liarias por comunidades autónomas no tiene unacorrelación clara. Este es el caso del cambio de pre-cios de la vivienda desde 2008, el incremento delstock de viviendas nuevas por vender entre 2008 yjunio de 2012 o la variación de la productividadaparente del trabajo (2007-2011). Existe una corre-lación positiva entre el peso inicial del sector de laconstrucción y las actividades inmobiliarias conla productividad total de los factores entre 2007 y2009, aunque, en cualquier caso, su intensidad noes significativa estadísticamente.

Una variable que refleja con mucha claridad laintensidad de la crisis inmobiliaria en España esla caída en el ritmo de iniciación de viviendas. Elgráfico 9 muestra la caída porcentual en la inicia-ción de viviendas desde 2006, el máximo delperiodo de la expansión, hasta 2011. En el con-junto de España la caída desde 2006 es del88,7 por 100. Las únicas comunidades que hantenido una caída inferior al 75 por 100 son Navarray el País Vasco. Murcia, Canarias o la ComunidadValenciana superan el 95 por 100. Existe unacorrelación negativa muy fuerte (–0,40) entre laproporción de viviendas iniciadas en cada comuni-dad autónoma respecto al total en 2006 y la caídaen la iniciación de viviendas desde el comienzo dela crisis. La correlación es todavía mayor (–0,52)entre la caída de iniciación de viviendas entre 2006y 2011 y el incremento de viviendas iniciadas en elperiodo 1997-2006. En esos diez años la iniciaciónde vivienda aumentó en España en un 121,6 por 100,aunque en algunas comunidades autónomas



6

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14 16 18 20 22 24% Construcción y act. inmo. 2008

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Cast-La Mancha

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Murcia

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País Vasco

GRÁFICO 8PROPORCIÓN DEL SECTOR DE LA CONSTRUCCIÓNINICIAL Y CAÍDA DEL EMPLEO DURANTE LA CRISIS (2008-2012)


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GRÁFICO 9CAÍDA DE LA INICIACIÓN DE VIVIENDAS ENTRE 2006 Y 2011

Fuente: Ministerio de Fomento.


como Murcia, Castilla-La Mancha y Galicia superóel 200 por 100. Sin embargo, como muestra elgráfico 10, no existe una relación intensa entreel peso del sector de la construcción y las activida-des inmobiliarias en 2008 y la subsecuente caídade la iniciación de viviendas (6).

Un último aspecto interesante es la descripciónde la contribución del sector de la construcción y lasactividades inmobiliarias a la evolución de la econo-mía desde el comienzo de la crisis. En términosabsolutos, la contribución a la caída del PIB tras elcomienzo de la crisis depende parcialmente del pesodel sector en 2008. La contribución más negativa seproduce en Castilla-La Mancha, Murcia, la Comuni-dad Valenciana y Andalucía. En todos los casos lacontribución negativa de la construcción supera los6 puntos porcentuales.

El gráfico 11 presenta la proporción de la caídadel VAB que puede atribuirse a la contribución delsector de la construcción y las actividades inmobi-liarias. En el mismo se observa que la relación entrela contribución del sector de la construcción y lasactividades inmobiliarias al crecimiento del VABentre 2000 y 2008 y la contribución a la caída entre2008 y 2012 es negativa: en las comunidades autó-nomas donde el sector de la construcción contri-buyó más al crecimiento del VAB durante la fase deexpansión es donde más ha contribuido a la con-tracción del VAB posterior.

III. ANÁLISIS SHIFT-SHARE

Un procedimiento tradicional para analizar los cam-bios de la distribución sectorial del empleo de las regio-nes es el llamado shift-share. Esta descomposiciónpermite estudiar qué parte del cambio en el empleo deuna región, o un sector de una región, se debe al com-ponente común a todas las regiones (nacional), uncomponente debido a diferencias en el mix sectorial yun último factor denominado shift regional. De formaabreviada podemos denominar los componentes comonacional, estructural y competitivo, respectivamente. Elcomponente nacional recoge el nivel de empleo sec-torial si en dicha región el sector hubiera crecido almismo ritmo que la economía nacional. El compo-nente estructural detalla el incremento del empleo sidicho sector hubiera crecido al mismo ritmo queel conjunto de la economía. Por último, el componentecompetitivo refleja el incremento del empleo comoconsecuencia de una mayor especialización en dicharegión frente al cambio del sector en el conjunto delpaís. De forma abreviada se puede escribir (6):

eit = eit–1

ESt +[eit–1( ESit –ESt )]+ESt–1 ESit–1 ESt–1

+ [eit–1( eit –ESit )]eit–1 ESit–1

eit =PN +MIX + SR



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2011

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14 16 18 20 22 24% Construcción

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Asturias Baleares

C. ValencianaCanarias

CantabriaCast y León

Cast-La Mancha

Cataluña

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Galicia

La Rioja

Madrid

MurciaNavarra

País Vasco

GRÁFICO 10CAÍDA EN LA INICIACIÓN DE VIVIENDA Y PESO DE LA CONSTRUCCIÓN EN EL AÑO INICIAL

Fuentes: INE, Ministerio de Fomento y elaboración propia.

Co

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ibu

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n 2

008-

2012

0,15 0,17 0,19 0,21 0,23 0,25 0,27 0,29Contribución 2000-2008

-3,0%

-3,5%

-4,0%

-4,5%

-5,0%

-5,5%

-6,0%

-6,5%

-7,0%Castilla‐La Mancha

y = ‐0,2633x + 0,0073R² = 0,711

Navarra

Castilla y LeónCataluñaMadrid Rioja

GaliciaCanarias

CantabriaAsturias Aragón

BalearesExtremadura

C. Valenciana

MurciaAndalucía

GRÁFICO 11CONTRIBUCIÓN DE LA CONSTRUCCIÓNAL CRECIMIENTO DEL VAB: 2000-2008 FRENTEA 2008-2012



donde eit es el empleo regional en el sector i en elperiodo t; ESt es el empleo nacional en el periodo t,y ESit es el empleo nacional en el sector i en elperiodo t. En este capítulo nos centramos en el sec-tor de la construcción y las actividades inmobiliarias.

Un aspecto importante para la interpretación delos resultados es la normalización que se utilice.Aunque se podría pensar en varias formar de nor-malizar los cambios, en este caso la más interesantees la que descompone el incremento/disminucióndel empleo en el sector de la construcción y las acti-vidades inmobiliarias en el cambio debido al com-ponente nacional más el componente estructuralmás el componente competitivo, divididos por elincremento/decremento del empleo en el sector dela construcción.

Δeit /Δeit =1=(PN –eit–1) /Δeit+MIX /Δeit+SR /Δeit

De hecho, la expresión anterior también se puedeinterpretar como la ratio de tres tasas de creci-miento:

1=gTE +

(gCE –gTE) +(gCi –gCE)

gCi gCi gCi

donde g es la tasa de crecimiento del empleo; TEcorresponde al empleo total en España; CE alempleo en el sector de la construcción y las acti -vidades inmobiliarias en España, y Ci al sector dela construcción en una comunidad autónoma con-creta.

La interpretación sigue básicamente el esquemahabitual de análisis shift-share. Por ejemplo, el sec-tor de la construcción y las actividades inmobiliariasde Andalucía perdió 187.400 empleos entre 2008y 2011. Si el empleo del sector en Andalucía hubieraevolucionado como en el conjunto de la economíaen España, la pérdida habría sido de 49.600empleos. Esto significa que el componente nacionalde la caída del empleo de la construcción en Anda-lucía representa un 27 por 100 de la caída total delempleo. Por su parte, si el empleo en la construcciónen Andalucía hubiera evolucionado con un mix simi-lar al español, se habrían perdido otros 103.900puestos (55 por 100 de la pérdida de empleo en elsector). Por último, el hecho de que, por su cambiode especialización, el empleo en el sector de la cons-trucción en Andalucía crece menos que en el con-junto de España aporta otra caída de 33.800empleos (18 por 100 de la pérdida de empleo en elsector).

El gráfico 12 muestra la descomposición delcambio en el empleo del sector de la construcción ylas actividades inmobiliarias de cada comunidadautónoma en función de los tres componentescomentados para el periodo comprendido entre2008 y 2011. En el mismo se observa que el com-ponente nacional tiene su mayor proporción en ladestrucción del empleo de la construcción en LaRioja y el País Vasco y el menor en Canarias y Anda-lucía. En varias comunidades autónomas el compo-nente de especialización tiene un efecto de signocontrario al movimiento en el empleo y, por tanto,positivo. Esto significa que la caída del empleo enel sector de la construcción y las actividades inmo-biliarias ha sido menor que la producida para el con-junto de España. Este efecto es particularmenteimportante en Cataluña, Asturias, Galicia, el PaísVasco y La Rioja.

El gráfico 12 muestra que el efecto nacional esuna parte significativamente importante en todaslas comunidades autónomas. El empleo en el sectorinmobiliario regional habría caído mucho menos siel decrecimiento del sector a nivel regional hubierasido igual al decrecimiento del empleo en la econo-mía nacional. O, alternativamente, que el creci-miento del empleo en el sector inmobiliario regional



8

2,0

1,5

1,0

0,5

0

-0,5

-1,0

Shift regional Mix sectorial Nacional

Cana

rias

Anda

lucí

a

Mur

cia

Com

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ad V

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Cant

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La M

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y Le

ón

Cata

luña

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rias

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Pais

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o

La R

ioja

GRÁFICO 12ANÁLISIS SHIFT-SHARE DEL CAMBIO EN EL EMPLEODE LA CONSTRUCCIÓN



calculado a partir del crecimiento de la economíaespañola en su conjunto ha sido menor a lo nece-sario para mantener el empleo en el sector de inmo-biliario condicionado en los efectos estructurales ycompetitivos.

El gráfico 12 también muestra el efecto estruc-tural en el empleo regional del sector inmobiliario.En este caso todos los efectos estructurales sonnegativos (7) como resultado de una contracciónregional del empleo inmobiliario muy superior a lacontracción del empleo nacional. Por último, elefecto competitivo muestra grandes diferenciasentre regiones que son más competitivas (8) (LaRioja y el País Vasco) y regiones con efectos compe-titivos de signo negativo (Murcia, Canarias y Anda-lucía).

Los gráficos 13 a 15 relacionan los tres compo-nentes del shift-share con la proporción del empleoen la construcción y las actividades inmobiliarias encada región al comienzo de la crisis. Tanto el efectonacional como el efecto del mix productivo presen-tan una relación negativa muy evidente respecto alpeso inicial del sector de la construcción y las acti-vidades inmobiliarias (9). El efecto del shift regionalindica que las regiones con mayor proporción desector de la construcción en el año de comienzode la crisis son las que presentan una reducciónmayor de la especialización en el sector de la cons-trucción (gráfico 15).

IV. PERSPECTIVAS REGIONALES EN LA EVOLUCIÓN DEL MERCADOINMOBILIARIO

Desde la perspectiva del mercado inmobiliariotambién hay significativas diferencias en la evo -lución de las principales magnitudes. Como en lassecciones anteriores, la idea es analizar la evolu-ción durante la crisis con referencias a lo sucedidodurante la expansión. El mercado inmobiliario se



Porc

enta

je d

el c

amb

io e

n e

l em

ple

o

9 11 13 15 17 19Porcentaje del empleo en contrucción y

actividades inmobiliarias en 2007

50

45

40

35

30

25

20

y = ‐0,0197x + 0,6386R² = 0,3415

Andalucía

País Vasco

Navarra

Murcia

Madrid

La Rioja

Galicia

Extremadura

CataluñaCastilla y León

Castilla-La Mancha

Cantabria

CanariasC. Valenciana

Baleares

Asturias

Aragón

GRÁFICO 13EL EFECTO NACIONAL

Fuente: INE y elaboración propia.Po

rcen

taje

del

cam

bio

en

el e

mp

leo



110

100

90

80

70

60

50

y = ‐0,0411x + 1,3351R² = 0,3415

Andalucía

País Vasco

Navarra

Murcia

Madrid

La Rioja

Galicia

Extremadura

Cataluña Castilla y León

Castilla-La Mancha

Cantabria

Canarias

Baleares

C. Valenciana

Asturias

Aragón

GRÁFICO 14EL EFECTO DEL MIX SECTORIAL

Fuente: INE y elaboración propia.Po

rcen

taje

del

cam

bio

en

el e

mp

leo



30

20

10

0

-10

-20

-30

-40

-50

-60La Rioja

y = 0,0607x ‐ 0,9736R² = 0,3415

Andalucía

País Vasco

Navarra

Murcia

Madrid

Galicia

Extremadura

Cataluña Castilla y León

Castilla-La Mancha

Cantabria

Canarias

Baleares

C. Valenciana

Asturias

Aragón

GRÁFICO 15EL EFECTO DE ESPECIALIZACIÓN REGIONAL



caracteriza por el número de transacciones que se rea-lizan y sus precios. Respecto a las transacciones, elcuadro n.o 1 muestra la tasa de caída de las transac-ciones inmobiliarias de viviendas desde el momentomáximo en cada comunidad autónoma. El primeraspecto destacable es la imperfecta sincronía queexiste en cuanto al pico del ciclo. Para el conjunto deEspaña las transacciones comienzan a caer despuésde 2006, aunque Cantabria y Aragón se adelantarony su pico se encuentra en 2005. Hay varias comuni-dades autónomas donde las transacciones caen conposterioridad a 2007. La caída de las transaccionesdesde el máximo es espectacular, aunque algo menos

que la caída de iniciaciones descrita en la sección ante-rior. En el conjunto de España se ha producido unacaída del 62 por 100 desde el pico máximo de transac-ciones inmobiliarias anuales. La caída de las tran -sacciones en Murcia es del 71,6 por 100.

El segundo componente básico para analizar elmercado inmobiliario son los precios. Uno de losproblemas fundamentales para el análisis de la evo-lución de precios en el mercado inmobiliario espa-ñol es la diversidad de medidas de precios. Además,ninguna de ellas se corresponde exactamente conel precio de mercado.

En todo caso, el análisis de la evolución de losprecios de la vivienda en España se ve complicadopor la existencia de una multiplicidad de indicado-res, ninguno de los cuales se basa, estrictamentehablando, en precios de mercado. Es posible realizaralguna inferencia sobre el proceso de ajuste delmercado residencial español comparando la evolu-ción de los diferentes indicadores de precios. En elcaso español hay cuatro índices básicos: el preciode oferta de las viviendas construidas elaborado porFotocasa; el precio oficial de la vivienda según datosdel Ministerio de Fomento (anteriormente, Ministe-rio de Vivienda), que se basa en la agregación deprecios de tasación suministrados por numerosassociedades tasadoras; los precios de la viviendaaportados por el Consejo General del Notariado deEspaña; y el índice del mercado inmobiliario español(IMIE), calculado por Tinsa, una de las principalestasadoras de España. Es razonable esperar que losprecios de oferta sean superiores a los precios detasación y a los precios de los notarios. La diferenciaentre los precios de tasación y los precios de losnotarios se explica por la inercia del sesgo a «sobre-tasar» los inmuebles durante la burbuja, así comopor la presencia de pagos de efectivo no declaradosen muchas operaciones de adquisición de vivienda.García Montalvo y Raya (2012) estiman que la diver-gencia entre el precio declarado y el efectivamentepagado se sitúa, de media, en el 8 por 100.

Existen algunos otros índices de precios. El cua-dro n.o 2 recoge todos los indicadores relevantes delos precios de la vivienda. Además de los anterior-mente descritos, está el precio elaborado por laSociedad de Tasación (Soctas) referente a la obranueva residencial, y el índice del Instituto Nacionalde Estadística (INE), que utiliza como fuente losdatos del Registro de la Propiedad.

El cuadro n.o 2 indica que la variación de los preciosdesde el máximo es aproximadamente del 35 por 100,



10

CUADRO N.º 2

ÍNDICES DE PRECIOS DE LA VIVIENDA EN ESPAÑA

PicoÚltima Cambio desde

observación máximo (en porcentaje)

Ministerio (Tasaciones)......... Marzo-08 Junio-13 –29,5INE (precios registrales) ........ Septiembre-07 Junio-13 –36,2Fotocasa (precios oferta viviendas usadas) ..... Junio-07 Junio-13 –33,6

Consejo General del Notariado .................... Julio-07 Junio-13 –34,9

Soctas (viviendas nuevas) ..... Diciembre-07 Junio-13 –27,6IMIE (tasaciones).................. Diciembre-07 Agosto-13 –38,6

Fuente: Elaboración propia a partir de las fuentes citadas en el cuadro.

CUADRO N.º 1

EVOLUCIÓN DE LAS TRANSACCIONES DESDE EL MÁXIMODEL CICLO (PORCENTAJE)

País Vasco......................... –43,57 2007Extremadura ..................... –52,78 2007Navarra ............................ –54,44 2006Galicia .............................. –54,70 2007Aragón ............................. –56,99 2005Madrid ............................. –58,27 2006Andalucía ......................... –58,52 2007Castilla-La Mancha ............ –60,01 2007Castilla y León ................... –61,92 2006

TOTAL ESPAÑA ............... –61,93 2006

Baleares ........................... –63,64 2006Comunidad Valenciana ..... –64,35 2006Asturias ........................... –65,47 2006Canarias............................ –65,59 2006Ceuta y Melilla .................. –67,95 2006Cantabria.......................... –69,56 2005Cataluña ........................... –69,71 2005Rioja, La ........................... –70,60 2006Murcia ............................. –71,64 2006

Fuente: Ministerio de Fomento y elaboración propia.


y dicha cifra es muy parecida en todos los indicadoresa excepción del Soctas, probablemente porque esteúltimo se circunscribe solo a la vivienda nueva. Estaconvergencia en la tasa acumulada de caída de precioses reciente, puesto que durante muchos trimestres hahabido diferencias muy significativas.

El gráfico 16 muestra que los precios de lavivienda fueron convergiendo en los diferentes indi-cadores durante los primeros años tras el comienzode la crisis. Así, los precios de oferta descendieroninicialmente con más rapidez que los precios detasación, y estos con más rapidez que los preciosdel INE. Los precios de tasación se han ajustado ala baja con gran rapidez a partir de 2012, básica-mente por el impacto de los decretos conocidoscomo Guindos I y II (reforma financiera impulsadapor el Gobierno), que elevaban las provisiones sobrelos activos adjudicados que figuraban en los balan-ces de los bancos. No obstante, en los últimosmeses los precios de tasación y los precios de ofertahan moderado su ritmo de descenso, en tanto queel ajuste a la baja de los precios del INE se ha acele-rado.

Las divergencias de los precios en términos regio-nales son incluso superiores. El cuadro n.o 3 muestrala caída de precios desde el comienzo de la crisis yel momento que marca el máximo utilizando losdatos del INE y los datos del Ministerio. Las diver-gencias en la descripción del proceso regional deajuste de los precios son muy grandes. La diferenciamedia es de 8,7 puntos porcentuales pero en algu-nas comunidades autónomas supera los 15 puntosporcentuales, como en el caso de Cataluña, Canta-bria, el País Vasco, Navarra y La Rioja.

Los gráficos 17 y 18 muestran de forma claraque el ranking de ajuste de precios según el Minis-terio de Fomento es muy diferente al que resulta delos cálculos del INE. Es evidente que la metodologíade cálculo de los precios base y agregación es dife-rente en ambos indicadores. Sin embargo la corre-lación del ajuste de precios desde el máximo entreregiones solo es 0,11.

Ciertamente la metodología empleada para elcálcu lo de los dos indicadores de precios es diferente.Sin embargo no parece que esta diferencia puedaexplicar de forma simple las enormes divergenciasobservadas en el ajuste de los precios cuando seadopta una aproximación regional. El Ministerio deFomento heredó el índice de precios del antiguoMinisterio de Vivienda, que reformó la metodologíade cálculo en 2005. Desde entonces el Ministerio

incluye como unidad de análisis viviendas que hansido objeto de tasación siguiendo las normas de laOrden Ministerial ECO/805/2003 sobre normas devaloración de bienes inmuebles para finalidades finan-cieras. En principio se incluye toda la población deviviendas tasadas, con excepción de viviendas convalor de tasación superior a 1,05 millones de euros.Esta exhaustividad elimina, según señala la metodo-logía, los posibles errores de muestreo. Las viviendasse estratifican en siete estratos en función de su valor.La ponderación del precio de cada tipo de vivienda,definida por su antigüedad (nueva o usada), estrato yzona geográfica, en el precio agregado se calculacomo el cociente entre las viviendas de cada tipologíasobre el total de viviendas de ese estrato que pertene-cen a la misma área geográfica y tiene la misma cali-ficación en función de su antigüedad. El índice del INEutiliza los precios registrales y, por tanto, contabilizatanto las compras que requieren la formalización deuna hipoteca, motivo fundamental para la existenciade una tasación, como las que no la requieren.

Las diferencias entre la visión regional de la evo-lución de los precios que proporcionan el índice deprecios del Ministerio de Fomento y el índice de pre-cios del INE no se reducen a la caída acumulada delos precios desde el máximo en cada uno de los indi-cadores. Si realizamos una sencilla regresión paraanalizar si ha existido convergencia en los preciosdesde el comienzo de la caída:

lnP1T2013 – lnP1T2008 = a+b lnP1T2008+u



2007m1 2008m1 2009m1 2010m1 2011m1 2012m1 2013m1mes

1

0,9

0,8

0,7

0,6

INE Tinsa Fotocasa

GRÁFICO 16EVOLUCIÓN DE DIFERENTES PRECIOS DE LAVIVIENDA DESDE EL COMIENZO DE LA CRISIS

Fuentes: INE, Tinsa, Fotocasa y elaboración propia.


comprobamos que el coeficiente es negativo en elcaso de los precios del Ministerio: en las comunida-des autónomas donde los precios eran más altos alcomienzo del pinchazo de la burbuja se produceuna caída superior de los precios. En principio, uti-lizando los datos del INE no se puede analizar larelación entre el cambio de precios y los precios ini-ciales puesto que se trata de un índice con base 100en 2007 y, por tanto, no permite saber el precioregistral en el momento inicial. Para evitar este pro-blema se pueden utilizar los datos de los notarios,que deberían parecerse bastante a los datos regis-trales con la excepción de algunas pequeñas dife-rencias temporales atribuibles a la diferencia entre

el momento de compraventa y el momento deregistro de la vivienda. No obstante, no parece queestos meses de diferencia puedan afectar a la caídaacumulada del precio después de cinco años. En losdatos de los notarios se observa divergencia enlos precios: en las comunidades autónomas donde losprecios notariales eran más altos, los precios hancaído menos desde el máximo que en las comuni-dades autónomas que empezaron la crisis con pre-cios bajos. Pero ninguno de los coeficientes essignificativo y la capacidad explicativa de los preciosiniciales es muy pequeña. Esto sucede para todoslos datos y para cualquier diferencia acumuladaentre 2008 y 2013.



12

CUADRO N.º 3

EVOLUCIÓN DE LOS PRECIOS DE LA VIVIENDA LIBRE (TOTAL) EN ESPAÑA DESDE EL MÁXIMO CÍCLICO(VARIACIÓN EN PORCENTAJE DESDE EL MÁXIMO CÍCLICO)

Fuente Máximo Mínimo Var. (en porcentaje)

España ...................................... Min. Fomento 1T/08 2T/13 –29,49INE 3T/07 2T/13 –36,70

Andalucía ................................... Min. Fomento 2T/08 2T/13 –31,03INE 4T/07 2T/13 –28,89

Aragón ....................................... Min. Fomento 1T/08 2T/13 –35,27INE 3T/07 2T/13 –42,68

Asturias ..................................... Min. Fomento 2T/08 4T/12 –19,82INE 3T/07 2T/13 –30,77

Baleares ..................................... Min. Fomento 2T/08 4T/12 –26,35INE 3T/07 2T/13 –34,67

Canarias...................................... Min. Fomento 2T/08 2T/13 –32,89INE 1T/08 2T/13 –30,56

Cantabria.................................... Min. Fomento 3T/07 4T/11 –22,47INE 1T/08 2T/13 –39,56

Castilla y León............................. Min. Fomento 1T/08 2T/13 –24,43INE 1T/08 2T/13 –33,34

Castilla-La Mancha...................... Min. Fomento 1T/08 2T/13 –33,05INE 2T/08 2T/13 –33,36

Cataluña ..................................... Min. Fomento 2T/08 2T/13 –31,38INE 2T/07 2T/13 –46,52

Comunidad Valenciana ............... Min. Fomento 2T/08 2T/13 –34,53INE 1T/08 2T/13 –34,37

Extremadura ............................... Min. Fomento 1T/08 2T/13 –15,37INE 2T/08 2T/13 –26,61

Galicia ........................................ Min. Fomento 1T/08 2T/13 –24,18INE 2T/08 2T/13 –29,35

Madrid ...................................... Min. Fomento 4T/07 2T/13 –36,29INE 3T/07 2T/13 –42,92

Murcia ....................................... Min. Fomento 4T/07 2T/13 –33,30INE 1T/08 2T/13 –30,49

Navarra ...................................... Min. Fomento 1T/08 2T/13 –21,47INE 3T/07 2T/13 –42,39

País Vasco................................... Min. Fomento 1T/08 2T/13 –17,59INE 3T/07 2T/13 –39,57

La Rioja ...................................... Min. Fomento 1T/08 4T/12 –18,62INE 1T/08 2T/13 –41,75





0

-5

-10

-15

-20

-25

-30

-35

-40

-45

-50

Cata

luña

Mad

rid (C

omun

idad

de)

Arag

ón

Nav

arra

(Com

unid

ad F

oral

de)

Rioj

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a)

País

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Cant

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s)

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y Le

ón

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unid

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La M

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Mur

cia

(Reg

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de)

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Anda

lucí

a

Extr

emad

ura

Precios registrales (INE)

‐46,5

‐26,6‐28,8‐29,3‐30,5‐30,5‐30,7

‐33,3‐33,4‐34,7‐34,7‐36,7‐39,5‐39,5‐41,1‐41,7‐42,7‐42,9

GRÁFICO 18CAÍDA DESDE EL MÁXIMO DEL PRECIO DE LA VIVIENDA (INE)


0

-5

-10

-15

-20

-25

-30

-35

-40

Mad

rid (C

omun

idad

de)

Arag

ón

Com

unid

ad V

alen

cian

a

Mur

cia

(Reg

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Cast

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La M

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Cana

rias

Cata

luña

Anda

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Espa

ña

Bale

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(Ille

s)

Cast

illa

y Le

ón

Gal

icia

Cant

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Nav

arra

(Com

unid

ad F

oral

de)

Astu

rias

(Prin

cipa

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e)

Rioj

a (L

a)

País

Vasc

o

Extr

emad

ura

‐36,3

Precios de tasación (Ministerio de Fomento)

‐15,4‐17,6‐18,6‐19,8‐21,5

‐22,5‐24,2‐24,4‐26,3

‐29,5‐31,0‐31,4‐32,9‐33,1‐33,3

‐34,5‐35,3

GRÁFICO 17CAÍDA DESDE EL MÁXIMO DE LOS PRECIOS DE LA VIVIENDA (MINISTERIO DE FOMENTO)

Fuente: Ministerio de Fomento y elaboración propia.


Sin embargo, cuando se plantea una regresióncondicionada al inventario de viviendas nuevas porvender en 2008 (10) sobre 1.000 habitantes seencuentran resultados significativos tanto en losprecios iniciales como en el inventario:

lnP1T2013 – lnP1T2008 = a+b lnP1T2008+d INV08+u

Los cuadros n.os 4 y 5 muestran que, tanto a nivelde comunidad autónoma como de provincia, elritmo de convergencia aumenta con el tiempotranscurrido desde el comienzo de pinchazo de laburbuja, y que la importancia del stock de viviendasnuevas por vender como proporción de la poblacióntambién aumenta a medida que la crisis inmobiliaria

se va desarrollando. Las regresiones también mues-tran que la capacidad explicativa del precio inicial ydel inventario de vivienda por vender en 2008aumenta a medida que se acumulan los años.

Los resultados no cambian si en lugar del inven-tario de 2008 se utiliza el de 2007 o el de 2009.

El gráfico 19 muestra el cambio en la pendientede la relación entre la caída del precio de la viviendapor provincias y el stock de viviendas nuevas porvender en el año inicial de la crisis. En el gráfico seobserva que a medida que consideramos más años,pasando del periodo 2008-2009 al 2008-2013, lapendiente aumenta mostrando cada vez una mayorsensibilidad de los precios al stock de vivienda inicial.

Un ejercicio interesante es modelizar la evoluciónde los precios regionales de la vivienda en función delos determinantes habitualmente incluidos en laliteratura (11) para comprobar hasta qué punto losfactores determinantes de la expansión explicantambién la posterior contracción. Las especificacio-nes utilizadas varían pero las variables explicativassuelen estar basadas en la ecuación de arbitrajeentre alquiler y compra inicialmente propuesta porPoterba (1984). En Poterba (1991) se plantea unaestimación en diferencias de largo plazo (long differences), donde el cambio en el precio de lavivienda es explicado por factores fundamentalescomo la evolución local de la renta per cápita, elcambio en el coste de construcción, el cambio enla tasa de desempleo, el cambio en alguna variablerelacionada con el tamaño de cohortes de edadcon mayor demanda de vivienda y el cambio en elcoste de uso de la vivienda, donde el tipo de inte-rés es el factor fundamental. Para el caso de las re giones españolas se plantea la siguiente especifi-cación:



14

CUADRO N.º 4

EL EFECTO DEL INVENTARIO SOBRE LA EVOLUCIÓN DE LOS PRECIOS: COMUNIDADES AUTÓNOMAS

2008-09 2008-10 2008-11 2008-12 2008-13

Ln(stock08)......... –0,03 –0,05 –0,06 –0,11 –0,14(–3,27) (–4,89) (–4,52) (–6,32) (–5,39)

Ln(Pv2008:1) ...... –0,04 –0,08 –0,11 –0,13 –0,15(–1,61) (–3,15) (–3,41) (–3,21) (–2,43)

R2 ...................... 0,46 0,68 0,66 0,76 0,69N........................ 17 17 17 17 17

CUADRO N.º 5

EL EFECTO DEL INVENTARIO SOBRE LA EVOLUCIÓN DE LOS PRECIOS: PROVINCIAS

2008-09 2008-10 2008-11 2008-12 2008-13

Ln(stock08)......... –0,027 –0,039 –0,057 –0,08 –0,12(–3,14) (–3,67) (–4,22) (–4,66) (–5,55)

Ln(Pv2008:1) ...... –0,012 –0,068 –0,13 –0,15 –0,16(–0,78) (–3,41) (–5,45) (–4,72) (–3,91)

R2 ...................... 0,16 0,30 0,45 0,43 0,45N........................ 52 52 52 52 52

Tasa

de

vari

ació

n e

n %

0 10 20 30Stock de viviendas por 1.000 habitantes 2008

10

0

-10

-20

-30

-40

Caída de precios entre 2008:1 y 2009:1Caída de precios entre 2008:1 y 2011:1Caída de precios entre 2008:1 y 2013:1

GRÁFICO 19CAÍDA DEL PRECIO DE LA VIVIENDA Y STOCKDE VIVIENDA NUEVA A LA VENTA



DlnPvit = b1+b2DlnPIBpcit+b3DlnCCOit+b4DTPit++b5DCUit+b6DPOB2034it+uit

donde Pv es el precio real de la vivienda; PIBpc es elPIB per cápita; TP es la tasa de desempleo general(si se utiliza la tasa de desempleo de los jóvenesentre 20 y 34 años los resultados son similares); CUes el coste de uso del capital residencial, o la renta-bilidad de inversiones alternativas; POB2034 es laproporción de la población entre 20 y 34 añoscomo aproximación a la previsión de demandafutura de vivienda, y CCO es el coste real de la cons-trucción (subsector de edificación). No se incluyenni el precio del suelo (12) ni la inversión de losextranjeros en inmuebles españoles. En los doscasos existen indicios claros de endogeneidad: elprecio del suelo se fija en función del precio de lavivienda y la inversión inmobiliaria de los extranjerosen función, en gran medida, de la rentabilidad dela vivienda como activo (13).

La variable demográfica se puede construir devarias formas. La idea es capturar la demandade vivienda que es específica de la edad. Estecálcu lo se puede realizar para todos los grupos deedad y su evolución, como en Mankiw y Weil(1991) o García Montalvo (2007), o se puede uti-lizar el tamaño de la cohorte que se considerademanda prime y que comprende edades entre 20y 34 años. En el caso español esta variable ademássirve como un indicador adelantado de demanda,dado el retraso en la incorporación de los jóvenesal mercado la boral. Respecto al cálculo del costede uso existen múltiples versiones. En el caso espa-ñol es difícil encontrar una serie homogénea parael periodo completo. La serie de tipo de interés denuevas operaciones de entidades de depósito (tiposintético de depósitos a plazo de los hogares)comienza en 2003. Por su parte, la rentabilidadde los fondos de inversión en sus distintas catego-rías se interrumpe a finales de los años 2000. Anteesta situación se ha optado por utilizar la rentabi-lidad de la bolsa como activo alternativo supo-niendo que el inversor, que es el más afectado poreste factor, tiene esta rentabilidad como refe -rencia para la decisión de adquirir vivienda pormotivo especulación (14).

El cuadro n.o 6 presenta varios aspectos destaca-dos (15). En primer lugar, los resultados del con-junto del periodo (1996-2012), primera columna,muestran bastante congruencia con lo esperado. Laelasticidad renta es cercana a 1 y significativa. Losprecios responden negativamente a aumentos deldesempleo y aumentos del coste de uso. Por su

parte el aumento de la proporción de jóvenes entre20 y 34 años también tiene una influencia positivay significativa en el crecimiento de los precios. Elúnico signo que es contrario a la teoría es el quemarca el efecto negativo del aumento de los costesreales de construcción sobre los precios, aunquepuede existir cierta endogeneidad de su evoluciónrespecto al precio de la vivienda. La capacidad expli-cativa para todo el periodo, resumida en el coefi-ciente de determinación, alcanza el 0,61.

En segundo lugar, la capacidad de las variableshabituales para explicar la evolución del cambio enel precio de la vivienda es muy baja en el periodo dela burbuja 2000-2007. Solo la proporción de jóve-nes entre 20 y 34 años resulta significativa. El coe-ficiente de determinación de los fundamentales estan solo 0,09 en el periodo de la burbuja.

En tercer lugar, en el periodo de la crisis seobserva que tanto el grupo de población entre 20 y



CUADRO N.º 6

DETERMINANTES DEL CAMBIO EN EL PRECIO DE LA VIVIENDA

REGRESIONES POOLED

1996-2012 2000-2007 2008-2012

Coef. t-stat Coef. t-stat Coef. t-stat

DPIBpc .......... 1,13 8,70 0,04 0,16 0,15 0,58DPARO.......... –0,54 –3,24 –0,31 –1,62 –0,20 –0,83DCOSTE ........ –0,23 –2,45 –0,08 –0,98 0,09 0,36DPOB2034 .... 0,04 4,46 0,03 2,46 0,08 4,41DUSO ........... –0,04 –3,43 0,01 0,94 –0,10 –5,93C................... –0,02 –2,04 0,08 4,54 –0,02 –1,34R2................. 0,61 0,09 0,41

N .................. 289 136 85

EFECTOS FIJOS

1996-2012 2000-2007 2008-2012

Coef. t-stat Coef. t-stat Coef. t-stat

DPIBpc .......... 1,16 8,73 0,11 0,30 –0,11 –0,42DPARO.......... –0,53 –3,15 –0,27 –1,43 –0,10 –0,41DCOSTE ........ –0,24 –2,50 –0,08 –0,93 0,35 1,45DPOB2034 .... 0,04 4,15 0,02 1,96 0,10 5,15DUSO ........... –0,04 –3,40 0,01 0,98 –0,11 –6,83C................... –0,02 –2,17 0,07 3,18 –0,01 –0,33Within........... 0,60 0,08 0,54Between ....... 0,01 0,26 0,02

Total ............. 0,59 0,09 0,39

N .................. 289 136 85


34 años como el coste de uso son significativos y lacapacidad explicativa del modelo alcanza 0,41, cua-tro veces mayor que el coeficiente de determinaciónde la época de la burbuja.

El segundo panel muestra la misma estimaciónpero usando efectos fijos, dado que tenemos datospor comunidades autónomas. De nuevo la estima-ción para el conjunto del periodo presenta unosresultados muy razonables con el único problemadel signo de la variable que refleja el coste real dela construcción. Para el periodo 2000-2007 ningunode los fundamentales resulta estadísticamente sig-nificativo y la regresión solo alcanza un R2 de 0,09.El periodo posterior al comienzo de la crisis puedeser explicado en gran parte por los fundamentaleshabituales (R2 = 0,39).

La falta de capacidad predictiva de los datosregionales para poder explicar la evolución de losprecios durante el periodo de la expansión inmobi-liaria de los años 2000 está fuertemente relacionadacon su naturaleza gaseosa y basada en expectativasde revalorización futuras más que en fundamenta-les. De hecho la renta per cápita, un factor básicoen la explicación de la evolución de los precios encualquier regresión de este tipo (16), aparece signi-ficativa para el periodo expandido pero no aparecesignificativa ni en la explicación de la evolución delos precios en la expansión ni en la explicación enla contracción. Bover (2010) señala, utilizando laEncuesta Financiera de las Familias, que el rendi-miento esperado de la vivienda, basado en la extra-polación de la rentabilidad del pasado, tiene unefecto positivo en las decisiones de compra. Ade-más, los cambios en las expectativas de rendimientopredicen la caída posterior de las compras entre2005 y 2009. García Montalvo (2006) muestra quelas expectativas de revalorización de los precios de

la vivienda en 2005 eran irreales, especialmenteteniendo en cuenta que el 95 por 100 de los parti-cipantes en el estudio señalaban que pensaban quelos precios estaban sobrevalorados. El estudioincluyó cinco ciudades (Barcelona, Madrid, Valencia,Murcia y La Coruña). El cuadro n.o 7 muestra que lalocalización geográfica del entrevistado tiene muypoca influencia en sus expectativas.

V. CONCLUSIONES

La expansión inmobiliaria del periodo 2000-2007ha producido multitud de efectos negativos poste-riores. La perspectiva regional permite estudiarhasta qué punto la expansión fue homogénea entreterritorios en España y si los efectos derivados delpinchazo de la burbuja inmobiliaria se han sentidocon la misma intensidad y de la misma forma entodas las comunidades autónomas. El sector de laconstrucción se ha contraído en torno a un 36,5 por100 a nivel del conjunto de España entre 2008 y2012. Sin embargo, en comunidades autónomascomo Andalucía y Murcia la caída se sitúa porencima del 40 por 100, mientras Galicia, Castilla yLeón, Navarra y el País Vasco registran una caídaentre el 30 y el 27 por 100. La concentración de laactividad en el sector de la construcción y las activi-dades inmobiliarias al principio de la crisis econó-mica ha marcado la evolución posterior de lascomunidades autónomas. En particular, aquellascomunidades cuya producción dependía en mayormedida del sector de la construcción han visto caersu PIB y su nivel de empleo significativamente másque el resto.

El análisis shift-share del cambio en el empleo delsector de la construcción muestra que las comuni-dades autónomas con mayor proporción de empleo



16

CUADRO N.º 7

EXPECTATIVAS DE REVALORIZACIÓN DEL PRECIO DE LA VIVIENDA

Barcelona Madrid Murcia Coruña Valencia Total

Incremento percibido de precios en España en el último año 22,94 25,56 27,15 21,67 26,78 24,79Incremento real en España (capitales) 16,48 16,48 16,48 16,48 16,48

Incremento percibido de precios en su ciudad en el último año 25,72 26,62 27,15 21,39 27,59Incremento real de los precios en su ciudad 16,77 12,31 17,17 13,10 28,91Incremento esperado de precios en su ciudad en 2005 16,62 15,13 18,53 15,43 20,22Incremento esperado medio de precios en los próximos 10 años 26,58 25,60 19,26 21,77 21,75 23,43

Fuente: García Montalvo (2006).


en el sector al comienzo de la crisis también hantenido el mayor cambio en el componente de espe-cialización regional.

Respecto al mercado inmobiliario se observanvariaciones importantes en el ritmo de ajuste de losprecios de la vivienda en cada comunidad autó-noma. Según el índice del INE, las comunidadesautónomas que han sufrido una caída mayor del pre-cio de la vivienda desde el comienzo de la crisis sonCataluña (46,5 por 100), Madrid (42,9 por 100), Aragón (42,7 por 100) y Navarra (41,7 por 100), mientrasque las que menor caída han sufrido son Galicia(29,3 por 100), Andalucía (28,8 por 100) y Extre-madura (26,6 por 100). Desafortunadamente, lavisión que proporciona la utilización de los datos delMinisterio de Fomento y los datos del INE es bas-tante diferente. Por ejemplo, mientras el País Vascomuestra una caída desde el máximo del 17,6 por 100utilizando los precios del Ministerio, en los datos delINE la caída es del 39,5 por 100. La diferencia mediaes de 8,7 puntos porcentuales pero en algunascomunidades autónomas supera los 15 puntos por-centuales, como en el caso de Cataluña, Cantabria,el País Vasco, Navarra y La Rioja.

La caída de compraventas desde el comienzo dela crisis ha sido profunda y generalizada. Solo el PaísVasco ha conseguido que dicha caída no fuerasuperior al 50 por 100. En el corto plazo el factormás determinante de la caída acumulada de preciospor comunidades autónomas es el nivel de inventa-rio de vivienda nueva por vender. La sensibilidad delos precios ante el stock de viviendas por venderaumenta con el paso del tiempo, como muestra lapendiente de la relación entre ambos. Finalmente,el análisis de los factores fundamentales en la expli-cación del cambio de los precios a nivel de comuni-dades autónomas muestra que en el periodo de laburbuja la capacidad explicativa de los fundamen-tales es mínima (0,09), lo que indica que otros factores, en particular las expectativas de reva -lorización de la vivienda y el crédito (García Mon-talvo, 2009; 2007), son muy relevantes en dichoperiodo. El efecto de estas expectativas se pro -duce en todas las comunidades autónomas sin dis-tinción.

NOTAS

(1) Statistical Metropolitan Areas.

(2) La fuente de datos es el INE-EU KLEM.

(3) Se utiliza 2008 como comienzo de la crisis inmobiliaria. Para elcálculo del peso del sector de la construcción y las actividades inmobi-

liarias se utiliza la Contabilidad Regional de España base 2008(CRE 2008).

(4) El resultado no varía si se utiliza el VAB regional en lugar delPIB a precios de mercado. El coeficiente de determinación es del 24 ydel 26 por 100, respectivamente.

(5) Se utiliza el mismo periodo de comienzo de la crisis que en losgráficos anteriores. El resultado no varía si se toma la caída en iniciaciónde viviendas por comunidades autónomas entre 2006 y 2011.

(6) Nótese que se utiliza como ejemplo el crecimiento entre dosperiodos consecutivos, aunque en principio se puede utilizar una dife-rencia temporal de los años que se crean relevantes.

(7) Los valores absolutos están normalizados por el cambio sectorialen el empleo.

(8) La barra es negativa porque el denominador es negativo. Dehecho, en estas comunidades hay un shift regional hacia la construcciónal perder menos empleo en este sector que el conjunto de la economíaespañola.

(9) Como referencia se toma el peso del empleo en el sector de laconstrucción y las actividades inmobiliarias en 2007.

(10) Los resultados no cambian si en lugar del inventario de 2008se utiliza el inventario de 2007 o el de 2009.

(11) GARCÍA MONTALVO (2001) presenta una estimación con datospor regiones para los años noventa.

(12) GARCÍA MONTALVO (2000) señala que hay muchos argumentosteóricos para pensar que en el caso español el cambio en el precio delsuelo capitaliza el incremento del precio de la vivienda y, por tanto, aun-que reacciona en las expansiones con más intensidad, la causalidad vadesde el precio de la vivienda al precio del suelo y no viceversa. GARCÍAMONTALVO (2010) muestra que la cantidad de suelo urbanizable o totalexistente en un municipio no tiene ninguna capacidad explicativa sobreel incremento de precio de la vivienda que se observa en los siguientesaños.

(13) Si se incluye la inversión inmobiliaria de los extranjeros en laregresión, esta variable resulta muy significativa y con un efecto posi-tivo. Los problemas estadísticos comentados en el texto impiden realizarningún tipo de interpretación cuando dicha variable se incluye en laregresión.

(14) El argumento sería diferente si el objetivo de la adquisiciónpor parte del inversor fuera obtener rentabilidad del alquiler.

(15)

— Tasa de crecimiento real del precio de la vivienda: se utiliza elcrecimiento del precio por metro cuadrado. Fuente: Ministerio deFomento y Banco de España.

— Tasa de crecimiento del PIB per cápita (PIBpc). Fuente: INE.

— Tasa de desempleo (DESEM): para el periodo 1987-1995 se uti-liza la metodología de 2002 para el cálculo de los desempleados; parael periodo 1996-2006 se usa la metodología de 2005. Fuente: INE.

— Población entre 20 y 34 años (P2034). Fuente: INE.

— Coste de uso (CU): rentabilidad de la Bolsa de Madrid. Fuente:Banco de España.

— Tasa de crecimiento real del coste de edificación (TCOSTE): Base1990 = 100. Fuente: Banco de España.

— Inflación: se utiliza para calcular la tasa de crecimiento real dealgunas magnitudes nominales. Fuente: Banco de España.

(16) Véase el estudio original de POTERBA (1991) y trabajos poste-riores que utilizan la misma metodología.




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Documents

DIMENSIONES REGIONALES DEL AJUSTE INMOBILIARIO EN ESPAÑA84.89.132.1/~montalvo/vivienda/pee2013_apectosreginmob.pdf · 2013-12-12 · El crecimiento del PIB de mercado en Finlandia,