UNIVERSIDAD EXTERNADO DE COLOMBIA INVERSIÓN · “impacto de la primera lÍnea del metro de bogotÁ (plmb) sobre el valor del suelo: un anÁlisis a partir de mÉtodos cuantitativos

UNIVERSIDAD EXTERNADO DE COLOMBIA FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS

MAESTRÍA EN GESTIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS DE INVERSIÓN

“IMPACTO DE LA PRIMERA LÍNEA DEL METRO DE BOGOTÁ (PLMB) SOBRE EL VALOR DEL SUELO: UN ANÁLISIS A PARTIR DE MÉTODOS CUANTITATIVOS DE EVALUACIÓN DE IMPACTO”

CHARLES DAVID CHAVEZ BRICEÑO DIEGO FERNANDO CHARRY BALLESTEROS

JENNY CAROLINA SALDAÑA CORTES DOCTOR (E) EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS MAASTRICHT

SCHOOL OF MANAGEMENT

BOGOTÁ D.C. MAYO, 2017

Firma de Jurado

Firma de Jurado

BOGOTÁ D.C. MAYO, 2017

Dedicatoria

Diego Fernando Charry Ballesteros

A Candelaria

por tu amor y confianza en mí A mi Mamá y mi Papá

ustedes siempre han sido el insumo principal de mis logros A mi Hermano

porque todo es posible con esfuerzo y dedicación

Charles David Chavez Briceño

A mi esposa, Yenni Lorena, sin tu esfuerzo y comprensión este logro no hubiera sido posible

A mi madre y hermana, por su apoyo eterno e incondicional

A mis hijos, Juan José, Matías Andrés y Sofía Alejandra, por ser los impulsores de mis sueños.

Agradecimientos Gracias de corazón, a nuestra tutora, la Doctora Jenny Carolina Saldaña Cortes, por su paciencia, dedicación y motivación. Con su experimentado criterio ha hecho fácil lo difícil. Ha sido un privilegio poder contar con su guía y ayuda. Gracias a todas las personas de la Universidad Externado de Colombia, por su atención y amabilidad en todo lo referente a nuestras vidas como estudiantes de maestría. Al Director (E) del Centro de Gestión de Información y Finanzas, PhD. Noé Velásquez Espinoza, su equipo administrativo y a todos los excelentes docentes quienes transmitieron su vasto conocimiento en estos dos años de estudio. Gracias a los expertos que tuvimos la fortuna de conocer en este proceso, como la Dra. Laura Amaranta Carrillo León, Asesora de la Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital, el Dr. Juan David Franco de la Dirección Técnica de Apoyo a la Valorización del Instituto de Desarrollo Urbano, y el Dr. Nelson Pachón de la Dirección de Estadísticas y Estudios Fiscales de la Secretaría Distrital de Hacienda de Bogotá; sin su colaboración, profundo conocimiento y buena disposición, la investigación no hubiera sido la misma. Gracias a las personas que, de una u otra manera, han sido claves en nuestra vida profesional, en especial, a nuestros compañeros de la maestría, y por extensión, en lo personal, a nuestros amigos inseparables, Ana Karina Romero Severiche y Luis Ángel Carmona Tache. Con todo nuestro amor, gracias a nuestras familias por estar incondicionalmente con nosotros durante estos años de maestría. Y por encima de todo, a Dios, por otorgarnos la salud y la fuerza para cumplir con nuestras metas.

Contenido

1. Introducción ....................................................................................................... 1

2. Problema de investigación ................................................................................ 3

2.1. Objetivo general .......................................................................................... 6

2.2. Objetivos específicos .................................................................................. 6

3. Revisión de la literatura ..................................................................................... 6

4. Fundamento teórico ........................................................................................ 11

4.1. Plusvalía ................................................................................................... 11

4.2. Precios hedónicos .................................................................................... 14

4.3. Métodos de evaluación de impacto .......................................................... 15

4.3.1. Modelo de diferencias en el tiempo .................................................... 17

5. Metodología ..................................................................................................... 18

5.1. Características de la información .............................................................. 19

5.2. Herramientas de procesamiento utilizadas ............................................... 21

5.3. Descripción de las variables ..................................................................... 21

5.4. Planteamiento del modelo de evaluación ................................................. 22

6. Desarrollo ........................................................................................................ 23

6.1. Trazado y área de influencia de la Fase II del Sistema Transmilenio ....... 24

6.2. Predios con actividad económica residencial ........................................... 28

6.2.1. Caracterización de los predios ........................................................... 28

6.2.2. Evaluación del impacto ...................................................................... 30

6.3. Predios con actividad económica comercial y de servicios ....................... 33



6.4. Predios con actividad económica industrial .............................................. 37



6.5. Efectos heterogéneos con incidencia en el resultado de impacto ............ 41

7. Conclusiones y Aporte .................................................................................... 44

Referencias bibliográficas ..........................................................................................

Índice de tablas Tabla 1 Descripción de las variables catastrales. ................................................. 19

Tabla 2 Estructura de la ZHF Urbana (ejemplo de clasificación). ......................... 22

Tabla 3 Resumen del modelo de predios con actividad económica residencial ... 31

Tabla 4 Análisis de varianza del modelo de predios con actividad económica

residencial .............................................................................................................. 31

Tabla 5 Coeficientes del modelo de predios con actividad económica residencial

............................................................................................................................... 32

Tabla 6 Resumen del modelo de predios con actividad económica comercial y de

servicios ................................................................................................................. 35


comercial y de servicios ......................................................................................... 36

Tabla 8 Coeficientes del modelo de predios con actividad económica comercial y

de servicios ............................................................................................................ 36

Tabla 9 Resumen del modelo de predios con actividad económica industrial ...... 40


industrial ................................................................................................................ 40

Tabla 11 Coeficientes del modelo de predios con actividad económica industrial 41

Índice de Figuras Figura 1. Trazado inicial de la PLMB, fase 1 ......................................................... 20

Figura 2. Corredor Fase II de TransMilenio y área de influencia a 1.500 metros .. 25

Figura 3. Corredor de la PLMB, estaciones y área de influencia a 500 y 1.500

metros .................................................................................................................... 25

Figura 4. Distribución de los predios por actividad económica del inmueble ......... 26

Figura 5. Distribución del área construida según actividad económica del inmueble

............................................................................................................................... 27

Figura 6. Distribución de los predios con actividad económica residencial por clase

de predio y clase de suelo ..................................................................................... 28

Figura 7. Clasificación de los predios con actividad económica residencial según

su tratamiento urbanístico ...................................................................................... 29

Figura 8. Estado de las vías de los predios con actividad económica residencial . 30

Figura 9. Distribución de los predios con actividad económica residencial según la

cobertura de servicios públicos .............................................................................. 30

Figura 10. Participación de los predios con actividad económica comercial y de

servicios por clase de predio y clase de suelo ....................................................... 33

Figura 11. Clasificación de los predios con actividad económica comercial y de

servicios según su tratamiento urbanístico ............................................................ 34

Figura 12. Estado de las vías de los predios con actividad económica comercial y

de servicios ............................................................................................................ 34

Figura 13. Distribución de los predios con actividad económica comercial y de

servicios según la cobertura de servicios públicos ................................................ 35

Figura 14. Participación de los predios con actividad económica industrial por

clase de predio y clase de suelo ............................................................................ 38

Figura 15. Clasificación de los predios con actividad económica industrial según su

tratamiento urbanístico .......................................................................................... 38

Figura 16. Estado de las vías de los predios con actividad económica industrial .. 39

Figura 17. Distribución de los predios con actividad económica industrial según la

cobertura de servicios públicos .............................................................................. 39

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1. Introducción

El presente trabajo de investigación busca evaluar, a través del uso de herramientas analíticas de evaluación de impacto, si la Primera Línea del Metro de Bogotá –en adelante PLMB– generará incrementos sobre el valor del suelo de los predios circundantes. La ventaja de utilizar la metodología de evaluación de impacto por diferencias en el tiempo consiste en estimar con mayor precisión el efecto de la obra sobre los predios, y en ese sentido, aprovechar el valor de la tierra como un elemento importante en la estrategia de financiación de este tipo de infraestructura urbana caracterizado por la generación de ingresos en el corto plazo. En ese sentido, esta propuesta buscar aportar soluciones a problemas específicos de la gestión gubernamental relacionados con la financiación de este tipo de mega proyectos de infraestructura, en concordancia con el objetivo del programa académico de la Maestría de Gestión y Evaluación de Proyectos de Inversión, que brinda a los estudiantes herramientas financieras para gestionar proyectos de inversión que se desarrollen en entornos de complejidad e incertidumbre. El estudio pertenece a la línea de investigación Innovación en la Cadena de Valor del Centro de Tecnología y Producción de la Facultad de Administración de Empresas de la Universidad Externado de Colombia, y está orientado a desarrollar herramientas analíticas de optimización para la toma de decisiones a nivel gubernamental, siendo un estudio de tipo explicativo cuantitativo. Teniendo en cuenta que la plusvalía de la tierra se está convirtiendo rápidamente en una importante fuente de financiamiento para infraestructura urbana en los países en desarrollo, se abordó el concepto básico de plusvalor de Carl Marx (1980a) y la definición de la recuperación de plusvalías para el desarrollo urbano por Smolka & Amborski (2003); posteriormente se evidenciaron casos de estudio de este tipo de financiación a nivel mundial compilados por Peterson (2010) y se expuso la importancia de la plusvalía en dichos proyectos con base en lo expuesto Agostini & Palmucci (2008a y 2008b), Smith & Gihring (2006) y Debrezion, G., Pels, E., & Rietveld, P. (2006 y 2007), entre otros, finalizando con Rodríguez & Díaz (2014) que propusieron un marco teórico para la evaluación de impacto de un sistema de transporte masivo para Colombia. Posteriormente, se profundizó sobre el uso de métodos cuantitativos para medir el impacto de programas o proyectos sociales bajo la metodología de “diferencias en el tiempo”, la cual busca establecer el efecto que tuvo un programa -o proyecto- sobre el resultado específico de una o más variables en un grupo de individuos, en comparación a los que hubieran obtenido si éste no hubiese sido realizado.

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En capítulos posteriores, se utilizó la metodología de diferencias en el tiempo para evaluar y cuantificar los efectos –ya sean positivos o negativos– que se presentaron sobre el valor del suelo de los predios localizados en la zona de influencia del corredor del Sistema TransMilenio Fase II, para cada una de las actividades económicas con potencial de recuperación de plusvalía –predios residenciales, comerciales y de servicios e industriales–, identificando los posibles efectos heterogéneos explicativos del impacto o ausencia del mismo en cada uno de estos. El ejercicio se adelantó únicamente con los predios que registran las actividades de mayor participación tanto en predios como área construida, las cuales además son en principio las actividades económicas en las que recaería el impuesto de captura de valor por una mayor valorización derivada de la construcción e implementación de la Fase II de TransMilenio, estos predios están caracterizados por no asociar las disparidades originadas por cambios físicos, variaciones de uso o de productividad, o condiciones locales del mercado inmobiliario en el periodo de tiempo analizado. Con base en estos resultados, se validó el supuesto de generación de recursos como mecanismo de financiamiento de la PLMB, encontrando que la obra puede generar un impacto negativo sobre los predios en el área de influencia de hasta 1.500 metros con actividades económicas residencial y comercial y de servicios. En este sentido, no se puede definir la captura de la plusvalía a través del impuesto predial derivada de una posible valorización asociada a la obra como mecanismo idóneo de financiamiento, requiriendo la búsqueda de alternativas de generación de plusvalías por desarrollo urbano como cambios de usos, mayor edificabilidad, entre otros, en los alrededores de las estaciones del sistema.

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2. Problema de investigación

El diagnóstico del Programa “Mejor Movilidad para todos” del Plan de Desarrollo 2016-2020 “Bogotá, Mejor Para Todos”, menciona que Transmilenio cuenta a la fecha con 113 km de troncales, 134 estaciones y 9 portales, infraestructura que representa el 30% de la proyección que se tenía prevista del sistema para la vigencia 2016, situación que junto al crecimiento anual de las tasas de demanda de viajes –mayores al 7%– las cuales superan ostensiblemente las tasas de crecimiento poblacional previstas en el proyecto, ha generado demora en los viajes, congestión en estaciones y vulnerabilidad de la operación normal del servicio ante cualquier imprevisto (Alcaldía Mayor de Bogotá, 2016) Adicional a ello, TransMilenio racionalizó su número de buses con el objetivo de controlar costos, lo cual se tradujo –además de su falta de capacidad operativa– en una disminución de satisfacción y percepción de los usuarios (Velásquez, 2009); situación que sumada a los incrementos graduales de tarifa en los últimos años ha dado lugar a que el sistema no cumpla con las expectativas de servicio. Por esta razón, el Gobierno Nacional junto a la Alcaldía Mayor de Bogotá han considerado la posibilidad de robustecer la infraestructura de transporte de la capital a través de la implementación de la PLMB, como modo principal del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP) de la ciudad. La PLMB se ha convertido en una prioridad económica dado que Bogotá pierde valor ante los inversionistas y entra al mismo club de capitales de países rezagados como Bolivia y Paraguay, por cada día que pasa sin metro, impactando negativamente su competitividad como la tercera economía de América Latina (Neslop, 2013). El reto que afronta la PLMB es lograr el equilibrio financiero para poder iniciar la obra, ya que tradicionalmente la infraestructura urbana en Bogotá se ha financiado con recursos del erario provenientes de tres fuentes: ingresos corrientes (tributarios y no tributarios), ingresos de capital (créditos) y transferencias del Gobierno Nacional, fuentes que enfrentan restricciones cada vez mayores que obligan a la Administración Distrital a priorizar las necesidades de gasto público buscando la mejor asignación de acuerdo al impacto en el bienestar de la población. En este contexto, se ha buscado priorizar la infraestructura de transporte masivo1 como respuesta a las dinámicas urbanas generadas, entre otros, por el crecimiento económico experimentado por la capital en los últimos años2, que acrecentaron la demanda de transporte en la ciudad.

1 Principalmente, la relacionada con el Sistema TransMilenio, 2 4.2% promedio anual (Secretaría Distrital de Hacienda, 2015)

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De acuerdo con el Plan Distrital de Desarrollo 2016-2020 “Bogotá, Mejor Para Todos”, de la inversión propuesta por la Administración Distrital para los próximos cuatro años que corresponde a 76 billones de pesos, casi la mitad se destinará a mejorar el sector movilidad (Marín & Hernández, 2016). Una inversión de esas magnitudes –cercana a los 40 billones de pesos– implica una apuesta clara por mitigar el atraso en infraestructura que aqueja a la capital3 y mejorar la calidad de vida de los bogotanos. Sin embargo, lograr la provisión y el financiamiento de la infraestructura urbana que satisfaga la productividad económica y las necesidades de transporte de la población a bajo costo, es una tarea que ha puesto a prueba la capacidad de los policy makers4. Aún con los recursos dispuestos por la Administración Distrital, la inversión requerida para la construcción de un sistema de transporte como la PLMB excede la capacidad fiscal de la ciudad. Por tal motivo, la importancia de examinar fuentes alternativas de financiamiento, como la recuperación de plusvalías. Teniendo en cuenta que el valor del suelo es sensible a las inversiones en infraestructura, dichas variaciones que sufre pueden convertirse en una herramienta eficiente de generación de recursos que logra integrar las dimensiones fiscales y urbanas5. Según Ladd (citado por Blanco, Fretes y Muñoz, 2016), la captura en plusvalía es una herramienta de financiación que puede afectar los patrones de desarrollo urbano y una herramienta de regulación de uso del suelo que permite optimizar el gasto público de las ciudades y generar ingresos fiscales.6 La mayoría de investigaciones a nivel mundial que estudian los efectos de capitalización de los sistemas BRT7 (Bus Rapid Transit) o RT8 (Rail Transit) sobre

3 De acuerdo con el CONPES 3093, las fases Avenida Boyacá, Avenida Primero de Mayo, Avenida Villavicencio, Avenida 68, Calle 63, Avenida Ciudad de Cali, Calle 200, Avenida Longitudinal de Occidente del Sistema TransMilenio debieron entrar en operación entre 2006 y 2016. 4 Personas involucradas en la formulación de políticas (Oxford Living Dictionaries, 2016) 5 La utilización de instrumentos de financiamiento basado en el valor de la tierra para financiar obras de infraestructura se funda en el principio de que los beneficios de los proyectos de infraestructura se capitalizan en el valor de la tierra. En la medida en que la distribución espacial de los beneficios que reportan los proyectos se pueda internalizar en una “zona de beneficios” bien definida, es económicamente eficiente financiar proyectos de infraestructura aprovechando las plusvalías que generan dichos proyectos (Peterson, 2010) 6 Aunque la plusvalía es un mecanismo de generación de recursos, también se debe entender como un

mecanismo de control efectivo sobre los procesos especuladores que forman los valores inmobiliarios, buscando así desde una perspectiva fiscal "ser considerado como algo justo o razonable por la sociedad como un todo y por quienes deben pagarlo, para que su cobro sea una práctica sostenible” (Jaramillo, 2012). 7 Sistema de transporte basado en una operación controlada de buses troncoalimentadores, con vías de bus físicamente segregadas (preferenciales), estaciones con andenes altos, tarifas prepago, transbordos gratuitos con los servicios alimentadores y operación principal del sector privado (Pizarro, 2005).

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el valor de las propiedades emplean la metodología HPM (Hedonic Price Modeling), cuyo supuesto de partida es que el precio de un bien es la suma de los precios de sus características o atributos (Ministerio de Economía y Competitividad de España, 2001). Lo anterior implica que la metodología de precios hedónicos es propicia para identificar los determinantes del precio y su importancia relativa en el valor asignado por el mercado a un predio con base a características ya existentes, es decir, con efectos internalizados en una medición estática en el tiempo; pero no para verificar el “impacto” que tuvo la infraestructura sobre el valor del predio por la ejecución de la obra, considerando un antes y un después. Para evitar este posible sesgo en los resultados, se hace necesario aplicar una metodología de evaluación de impacto que permita establecer la diferencia entre los resultados efectivamente observados sobre el valor de la propiedad en presencia de la infraestructura de transporte y los que habrían sido observados en ausencia de ésta. El reto fundamental en una evaluación de este tipo es construir el “efecto diferencial del sistema de transporte” como la diferencia entre el valor del predio una vez se ha construido la infraestructura y el valor que tendría ese mismo predio en el caso hipotético de que no se hubiera construido la infraestructura. Dado que no se pueden observar ambos resultados para el mismo predio al mismo tiempo, el resultado del predio si la infraestructura de transporte no existiera es hipotético y se denomina resultado contrafactual. La dificultad de hallar un buen contrafactual en un mercado complejo como el inmobiliario, caracterizado por su alta heterogeneidad en cuanto a los atributos observados de cada predio, impone un desafío que pocas veces puede ser resuelto satisfactoriamente para llevar a cabo el análisis correspondiente. No obstante, la existencia de un estimador de diferencias en el tiempo, que calcula el impacto como la diferencia entre la variable de interés antes y después de la implementación del sistema de transporte únicamente para el conjunto de predios ubicados en el área de influencia, resulta una propuesta interesante para resolver este problema. Lo que pretende determinar el estimador de diferencias en el tiempo es cuánto del cambio en la variable de resultado entre dos periodos de tiempo se puede atribuir

8 Sistema de transporte urbano o suburbano con material móvil de mayores dimensiones (vehículos pesados), con motores de más potencia y plataforma más elevada con respecto al suelo en diferencia a los sistemas de plataforma baja. Circulan principalmente en subterráneo, también en superficie o elevado en plataformas totalmente independientes del resto del tráfico. La toma de corriente puede ser aérea o por tercer carril. Puede ser operado sin conductor con sistema de control totalmente automático (Tejerina, 2004)

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a la infraestructura de transporte, lo que exige contar con una información catastral histórica en cuanto a las características físicas de los inmuebles y su valor comercial o catastral. En ese sentido, es importante resaltar la utilidad de este método, que con sus resultados permite a los ordenadores del gasto en las entidades públicas contar con conceptos técnicos más precisos para la toma de decisiones de inversión, brindando escenarios futuros de financiación más precisos para proyectos de similar magnitud. 2.1. Objetivo general Determinar si PLMB generará una plusvalía distinta a procesos de desarrollo urbano o influencias del ciclo inmobiliario en los predios ubicados en un área de influencia de hasta 1.500 metros de la línea, que pueda ser considerada como mecanismo óptimo para su financiamiento. 2.2. Objetivos específicos - Establecer si la Fase II del Sistema TransMilenio generó un impacto sobre los

predios circundantes en un área de influencia de 1.500 metros, de acuerdo con su destino hacendario, no asociado con las disparidades originadas por cambios físicos, variaciones de uso o de productividad, o condiciones locales del mercado inmobiliario.

- Analizar los posibles efectos heterogéneos explicativos del impacto (o ausencia del mismo) en los predios circundantes a la infraestructura de transporte de la Fase II de TransMilenio.

- Estimar el posible impacto de la PLMB, con base en los resultados obtenidos para la Fase II de TransMilenio.

3. Revisión de la literatura

Las políticas de recuperación de plusvalías se caracterizan por los incrementos generados por el otorgamiento de permisos específicos para el cambio de usos del suelo y desarrollos entre otros. (Smolka, 2013). Sin embargo, se debe considerar de manera singular el efecto de los sistemas de transporte en la formación de las rentas urbanas. Según Durán, L. F., Ponce, A. L., Cubas, S. V., & Navarro, V. J. B. (2012), la accesibilidad es un factor determinante del valor del suelo residencial y de los cambios que en él se producen, ya que esta adiciona las posibilidades de empleo y otras ventajas relacionadas con actividades recreativas. y el ocio.

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Es por ello, que los trabajos empíricos respecto al impacto que los sistemas de transporte masivo –como las Líneas de Metro o tecnologías similares– generan sobre el valor del suelo de las propiedades más próximas son bastante amplios, aunque presentan evidencias mixtas sobre el impacto de la obra en los precios de los predios cercanos a las estaciones de estos sistemas de transporte. Y es que el mercado inmobiliario es capaz de capturar en el valor del predio el premium de accesibilidad, entendiendo que la capacidad de crecimiento de la demanda y de suelo urbano depende directamente del modo de transporte y la integración que tenga con las políticas públicas de desarrollo urbano y económico (Estupiñan, 2011). Entre las investigaciones que evidencian un impacto positivo de la infraestructura de transporte sobre el valor de suelo, se encuentra la Smith & Gihring (2006) quienes compilaron los resultados de cerca de 100 estudios realizados en más de 40 años sobre el impacto de sistemas de transporte en el valor de las propiedades cercanas, y la viabilidad de capturar este valor adicional para financiar mejoras en el mismo, encontrando que la proximidad al sistema de transporte a menudo aumenta los valores de la propiedad de una manera suficiente para compensar parte o la totalidad de los costos de capital requeridos por el sistema. En ese mismo sentido, Bowes & Ihlanfeldt (2001) utilizaron la metodología de precios hedónicos y modelos auxiliares, concluyeron que las propiedades ubicadas entre una y tres millas de distancia de la estación de transporte del Metro en Atlanta, Georgia, tuvieron un valor más alto que las propiedades comparables ubicadas a más de tres millas de distancia. De igual manera, Cervero & Duncan (2002) demostraron que la cercanía a las paradas de Tren Ligero y Tren de Cercanías, así como a las intersecciones de la autopista en el condado de Santa Clara, California, agregaron valor a las áreas residenciales. Con un modelo de precios hedónicos estimaron que los grandes apartamentos dentro de un cuarto de milla de las estaciones de Metro Ligero obtuvieron primas del valor del suelo de hasta 45 por ciento, y que las propiedades comerciales y de oficinas a la venta, obtuvieron beneficios sustanciales de capitalización del orden del 23% en la misma área de influencia (1/4 de milla). Ma, Ye & Titheridge (2013) exploraron los efectos de la proximidad a las estaciones en los valores de la propiedad en Beijing, utilizando un modelo estándar de precios hedónicos. De acuerdo con la evidencia, concluyeron que hubo una significancia estadística en los sobreprecios para el acceso a las estaciones de tránsito ferroviario, con mayor tamaño y extensión espacial en lugares más alejados al centro de la ciudad y en los barrios de bajos ingresos.

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Otros autores utilizaron la metodología de precios hedónicos para determinar el impacto de los sistemas RT9 (o LRT10) sobre el valor del suelo de las propiedades contiguas a estos sistemas. Los resultados obtenidos muestran: 1) que para una amplia gama de factores determinantes del precio de la vivienda, aquellas propiedades que se encontraron más cerca de una estación RT son en promedio un 25% más caras que las viviendas a una distancia de 15 kilómetros o más (Debrezion, Pels, & Rietveld, 2006); 2) que la estación de proximidad tuvo un impacto mucho más fuerte cuando se combinó con un entorno orientado al peatón (Duncan, 2010); y 3) que los sistemas LRT indujeron una prima significativa sobre los precios de las propiedades en las inmediaciones, impacto que se extendió a casi 0,9 millas de distancia de las estaciones de Metro Ligero, un número significativamente mayor que la distancia 0,3-0,5 millas generalmente asumida (Ko & Cao, 2013). A su vez, Agostini & Palmucci (2008a) analizaron, mediante una metodología de precios hedónicos, el efecto que tuvieron las Líneas 1, 2 y 5 de Metro sobre el precio de las viviendas en la ciudad de Santiago de Chile. Comparando los precios de viviendas con características similares –diferenciadas exclusivamente por la disponibilidad del acceso al sistema metro– concluyeron que las viviendas localizadas en el área de influencia del sistema presentaron un mayor valor promedio. Un análisis complementario efectuado por los mismos autores para la Línea 4 del Metro de Santiago, arrojó que no sólo existe una capitalización anticipada en el precio de las viviendas producto de la construcción de la nueva línea sino también un aumento en la recaudación del impuesto a las propiedades, efecto fiscal que cuantifican entre un 14.5% y un 20.2% del costo de inversión de la Línea 4 del Metro (Agostini & Palmucci, 2008b). Debrezion et al. (2007) obtuvieron conclusiones similares utilizando una metodología distinta a la de precios hedónicos. Mediante un modelo de meta-análisis11, estimó que las propiedades cercanas a estaciones de Metro (menos de 400 metros) aumentaron su valor en un 14,1% en promedio.

9 Ibídem. 10 Sistema de transporte urbano y suburbano con tecnología ferroviaria de tracción eléctrica y toma de corriente aérea o por tercer carril central. Proviene de la evolución técnica de los tranvías, discurren por plataforma reservada a partir de un 40%, procurando que sea en la mayor parte de su recorrido, circulando por superficie o en tramos subterráneos o aéreos donde las necesidades estén muy justificadas. Disponen de prioridad semafórica en los cruces e intersecciones con respecto al resto del tráfico. (Tejerina, 2004) 11 El término fue introducido por Glass (1976) como el proceso de combinar los resultados de diversos estudios relacionados con el propósito de llegar a una conclusión. Básicamente es una revisión sistemática en la cual se combinan matemáticamente los resultados de varios estudios para contestar una misma pregunta (Ortíz, 2005)

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Para el caso colombiano, las líneas de investigación sobre impacto de sistemas de transporte masivos sobre el valor de las propiedades se han efectuado con relación a los sistemas BRT12. Mendieta y Perdomo (2007) identificaron y estimaron un modelo de precios hedónico-espacial que incluye la variable distancia entre la propiedad y la estación más cercana al sistema de transporte masivo Transmilenio. A partir del modelo, encontraron que las plusvalías promedio totales generadas por el proyecto de transporte masivo Transmilenio para las tres zonas estudiadas –hasta 200 metros, hasta 500 metros, mayor a 500 metros alrededor de los corredores de las fases ejecutadas y planeadas– superaron los 627 mil millones de pesos. Por su parte, Rodríguez & Díaz (2014) llevaron a cabo una revisión de metodologías con el fin de construir un marco teórico para la formulación de una metodología de evaluación de impacto del sistema de transporte Metrolínea del Área Metropolitana de Bucaramanga, encontrando que en términos generales, los estudios de evaluación de impacto de la implantación de sistemas de transporte masivo en Colombia se enfocaron en el análisis de los tiempos de viaje y la valoración de los predios ubicados cerca del sistema, mediante metodologías cuasiexperimentales o no aleatorias, como la metodología PSM (Propensity Score Matching) y los precios hedónicos espaciales. En contraste con los anteriores postulados –que denotan un impacto positivo en el valor de los predios cercanos a las líneas de transporte masivo–, Du & Mulley (2007) demuestran que no existieron cambios en los valores de las propiedades cercanas al metro de Sunderland, Reino Unido, un año después de su inauguración, en un área de influencia de 500 y 1.000 metros tanto del trazado como de sus estaciones. Hewitt & Hewitt (2012) utilizaron la regresión geográficamente ponderada múltiple (GWMR) y técnicas de cartografía sobre datos de la ciudad de Ottawa, para revelar que la relación entre las estaciones RT y los precios de las viviendas es mucho más compleja de lo que se cree comúnmente. Este análisis encontró una relación estadísticamente significativa entre los precios de la vivienda y la proximidad a las estaciones de Tren, pero dependiente de la localización, con precios de la vivienda en algunas zonas afectados positivamente, y en otras áreas negativamente, probablemente debido a la combinación de los efectos locales indeseables como el ruido o el tráfico. De igual modo, Bowes (1999) analizó los predios cercanos a las estaciones del ferrocarril MARTA13, que por externalidades como la congestión, el ruido, el

12 Ver pie de página 6. 13 Metropolitan Atlanta Rapid Transit Authority.

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aumento del comercio minorista y el crecimiento de los índices de delincuencia derivados de la accesibilidad que da el sistema de transporte a estas zonas hizo que el valor de estas propiedades tuviera un impacto negativo en términos de valorización. En este mismo sentido, Strand & Vagnes (2001) listaron, entre las causas que pueden llevar la plusvalia de los predios circundantes de una nueva infraestructura de transporte a un efecto negativo, las vibraciones asociadas al paso de los trenes y los daños estéticos al espacio urbano de los predios alrededor de las estaciones en líneas elevadas. Nelson & McCleskey (1990) dividieron el efecto de la infraestructura de transporte entre los barrios de ingresos bajos e ingresos altos, evidenciando que el impacto en el valor de los predios ubicados en barrios de ingresos bajos fue positiva dado el beneficio de movilización que otorgaba el transporte público, opuesto a lo sucedido en barrios de ingresos altos, en donde las estaciones trajeron consigo efectos molestos que hicieron negativa la plusvalía en estos sectores. Otros casos a nivel mundial sobre recuperación de plusvalías fueron analizados por Peterson (2010) quien realizó un estudio mediante el cual describía los mecanismos de recuperación de plusvalías conforme a las experiencias de cada país, entre los que se distinguen: - El Cairo (Rep. Árabe de Egipto): el Estado definió en su planificación en donde

deberían estar ubicadas las nuevas ciudades –grandes extensiones de tierras desérticas–, realizó intervenciones para garantizar la infraestructura interna básica para el desarrollo urbano y posteriormente hizo una subasta para la construcción de nuevas ciudades y con el ingreso percibido –ya con la plusvalía incluida– se financió la infraestructura externa de las ciudades.

- China: dado que todo el suelo urbano era propiedad del gobierno municipal, la

posibilidad de generar plusvalías para el financiamiento de la construcción de autopistas urbanas se convirtió en el mecanismo más usual para generar desarrollo urbano, la recuperación de plusvalía se combinó con el cobro de peajes para generar una estrategia de financiación más sólida.

- Alfred Waterford (Sudáfrica): a través de Transnet14 se privatizó propiedades

urbanas para atender la demanda de infraestructura básica, estos fondos se destinaron especialmente a la modernización de transporte ferroviario de carga y los puertos marítimos urbanos.

- India: la estrategia de construcción de los aeropuertos del país y el

financiamiento de infraestructura relacionada a través de la recuperación de

14 Organismo Paraestatal responsable de inversiones en transporte y su administración en Sudáfrica

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plusvalías consistió en la venta de tierras cercanas a los nuevos aeropuertos, que incrementaron su valor por la activación económica que generó una obra de estas magnitudes en sus ciudades, y los ingresos percibidos se utilizaron a menudo para la construcción de autopistas que conectan el centro de la ciudad con el nuevo aeropuerto.

- Estambul (Turquía): el estado vendió o arrendó las tierras que no se

encontraban en uso que podrían en ese momento monetizarse para financiar infraestructura urbana y proyectos de vivienda en sectores con bajos ingresos dentro de un programa de enajenación controlada de activos

- São Paulo (Brasil): como alternativa a la venta de tierras para generar

recuperación de plusvalía, se vendieron derechos de urbanización que podían ser para convertir tierras rurales y convertirlas a uso urbano y el derecho a edificar con una densidad mayor a la normal.

- Santiago de Chile: la ciudad aplicó cargos por impacto para recuperar los

costos diferenciados de la infraestructura externa e interna, se designó a urbanizadores para financiar vías de enlace entre urbanizaciones en desarrollo y con red vial principal y en otros casos infraestructura interna.

- Colombia: la contribución de valorización se utilizó como una forma de

impuesto a la plusvalía para financiar infraestructura urbana el cual combinó la capitalización de beneficios y la recuperación de costos, por medio de la asignación de pagos a los dueños de la tierra en proporción al aumento del valor de sus propiedades resultado de la construcción de obras públicas.

4. Fundamento teórico

4.1. Plusvalía El concepto de plusvalía se remonta al siglo XVI. Sus primeras definiciones se enmarcaron dentro la teoría económica como la ganancia obtenida producto del cambio por la venta de la mercancía en más de su valor (Ricardo, 2003). No obstante, fueron los fisiócratas quienes dirigieron la investigación acerca del origen de la plusvalía a la concepción general acerca de la naturaleza del valor, es decir, desplazaron el concepto del capital humano al uso de la tierra, y de esta forma, llegaron a una definición que comprendía que la producción originaria15 era la que revelaba de un modo más tangible e irrefutable la diferencia entre el valor de la capacidad de trabajo y su valorización (Marx, 1980a).

15 La agricultura

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Esta definición fue la primera vinculación del concepto plusvalía con la tierra; sin embargo, fue Karl Marx, en una crítica a las teorías concebidas hasta ese entonces, quien vinculó claramente al concepto de plusvalía la fuerza de trabajo del obrero, como factor externo sin el cual, la tierra produciría por si sola un valor mayor del que se ha pagado por ella (Marx, 1980b). Aunque estas nociones siguen vigentes como parte de las discusiones propias de la teoría económica, actualmente su aplicación es más conocida en el ámbito del desarrollo urbano y la planeación urbanística, donde no solo se valora el uso de la “tierra” sino también el incremento en su valor resultado del progreso en la zona geográfica donde ésta se encuentra ubicada. La concepción básica se desprende de la expansión del suelo ocasionada por una mayor demanda, la cual exige de la provisión de la infraestructura urbana necesaria para dotar de servicios públicos básicos –como el suministro de agua potable, la recolección y tratamiento de residuos sólidos, entre otros– y dejar accesibles para su uso los “nuevos terrenos”. Por lo general, el costo de esta expansión de servicios públicos ha sido financiado con recursos públicos. Sin embargo, la valorización de los terrenos –ahora dotados de infraestructura– era en su mayoría apropiada por los respectivos propietarios, con la excepción de los pocos casos en los cuales se utilizaba el dispositivo de la contribución de mejoras o contribución de valorización (Sandroni, 2012). La valorización también podía ocurrir de una simple modificación del uso del suelo en los terrenos urbanizados16 o de los cambios de la capacidad constructiva17. Para Rabello (2008) este tipo de valorización también era apropiada por sus respectivos dueños, quienes obtenían una ventaja indebida, es decir, un enriquecimiento sin justa causa. La idea de que esta valorización no debería ser apropiada integralmente por el propietario fue poco a poco siendo introducida en los debates entre especialistas durante la década de los 70’s (Sandroni, 2012). Estos nuevos abordajes llevaron a varios países –entre ellos Colombia– a reglamentar bajo marcos constitucionales la recuperación de plusvalía18. 16 Técnicamente llamado “Aprovechamiento Urbanístico, El ejemplo más claro de este tipo de plusvalías es cuando un terreno que antes era considerado rural pasa a ser de uso urbano. 17 Técnicamente llamado “Aprovechamiento Urbanístico, El ejemplo más claro es el cambio en los índices de construcción por una mayor altura. 18 El artículo 82 de la Constitución Política de Colombia expone que las acciones urbanísticas que impactan en la utilización del suelo y del espacio aéreo urbano acrecentando su aprovechamiento, y por ende, generando beneficios, facultan a las entidades públicas a participar en las plusvalías resultantes de dichas actuaciones.

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Bajo este contexto, se derivan múltiples abordajes del concepto de plusvalor. Smolka y Amborsky (2003) definieron la recuperación de plusvalías como el proceso en donde el total o una parte de la diferencia entre el valor actual y el valor de la tierra sin intervención es recuperado por el gobierno a través del ingreso fiscal, mediante mecanismos comunes como impuestos y contribuciones, entre otros. Para Renard (citado por Ayuntamiento de Lleida, 2005), el aumento en el valor del suelo es atribuible a diversas causas que pueden ser o no claramente identificables y van desde la evolución general de la economía y la urbanización –en este caso es difícil aislar una causa específica del aumento–; los cambios en la reglamentación urbanística o normativa aplicada a un terreno –en este caso fue factible aislar la causa del aumento–; o la ejecución de una infraestructura o equipamiento por inversión pública –donde la causa pudo ser de alguna manera identificada–. Blanco, Fretes y Muñoz (2016) desarrollaron un estudio de caso en donde mostraron las funciones de los mecanismos de captura de valorización del suelo en América Latina, dividiéndolas entre aquellas destinadas específicamente a la captura de las plusvalías y otras, que además de realizar estas capturas tienen también funciones de gestión y planificación urbana. Resultante importante señalar, como lo destaca Veríssimo (2012), que la condición de mayor peso en la formación del precio de la tierra tiene que ver con la situación del predio en relación a los medios de transporte público, la accesibilidad al centro de negocios, los servicios y la oferta de empleos. Sin embargo, este factor ya tiende a estar presente, a menudo, en la formación del precio de la gleba original, sin ser el componente principal de la ganancia del loteador. Lo anterior implica que aquellos predios que cuenten con acceso a medios de transporte y movilidad al centro de negocios de la ciudad obtendrán –o no– un menor beneficio por plusvalía en comparación a aquellos predios que no cuenten con demandas de transporte atendidas. Por su parte, Vejarano (2008) afirma que la financiación del desarrollo urbano efectuada en Colombia a través de la contribución de la valorización es un referente a nivel Latinoaméricano, ya que con este instrumento se recupera entre el 30% y el 50% de la plusvalía generada por acciones del Estado, ya no solo circunscritas a la ejecución de obras públicas, sino debidas a acciones urbanísticas de las entidades públicas. Smolka (2013) Afirma que los proyectos de desarrollo urbano han producido buenos beneficios producto de las intervenciones públicas, originando incrementos enel plusvalor, los cuales quedaban en manos de los propietarios beneficiados y ahora se reparten con la colectividad.

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4.2. Precios hedónicos La hipótesis central de la metodología de Precios Hedónicos se basa en la existencia de una relación subyacente entre el precio y la calidad de un producto (Guerrero & Perez, 2003), la cual, a pesar de ser subjetiva, puede ser aproximada correctamente mediante las características físicas del mismo (Griliches, 1961). De acuerdo con Sirmans, S., Macpherson, D., & Zietz, E. (2005), la mayoría de autores sitúan el origen de los precios hedónicos con los trabajos realizados por Court en 1939, quien buscaba determinar los precios en el mercado automovilístico. Estudios posteriores son atribuibles a Lancaster que a mediados de los sesenta desarrolla la denominada Nueva Teoría del Consumidor, según la cual, la utilidad se deriva de las características de los bienes y no de los bienes en sí mismos (Nuñez, Ceular & Millán, 2007). La primera aplicación de esta metodología al mercado de la vivienda se halla en los trabajos de Ridker y Henning (1967) quienes aportaron evidencia empírica sobre la afectación de la polución en el precio de las viviendas. Pero es Rosen (1974) el primero en unificar el modelo teórico de los mercados implícitos subyacentes a través de la metodología de precios hedónicos, siendo su aporte generalmente aceptado como el paradigma del enfoque hedónico desde ese momento. La metodología estándar proporcionó una ecuación que capta el efecto económico de los distintos atributos individuales de un inmueble en la determinación de su valor de mercado. Según Lever (1998), la forma general del modelo agrupa las características del bien inmueble en seis categorías:

𝑃 = 𝑓 (𝐼, 𝑉, 𝑈, 𝑍, 𝑆, 𝐸; 𝑤) donde; 𝑃: Corresponde al precio del bien inmueble. 𝐼: Características constructivas del inmueble (área construida, área del

terreno, aspectos de arquitectura, equipamiento interior, número de habitaciones, calidad de los materiales, entre otros).

𝑉: Características del vecindario (nivel socioeconómico, tipo de residentes, seguridad, entre otros).

𝑈: Características de ubicación (área residencial, área industrial, distancia geográfica y accesibilidad a centros de transporte, estudios, hospitales, entre otros).

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𝑍: Características determinadas por la ubicación del inmueble dentro del Plano Regulador de la ciudad (zoning) (densidad de la construcción, tipos de actividades y usos del suelo permitidos, entre otros).

𝑆: Características determinadas por el nivel de equipamiento exterior, servicios e infraestructura que recibe el inmueble (agua, alcantarillado, electricidad, pavimentación, entre otros).

𝐸: Externalidades presentes en el entorno en que se encuentra el bien inmueble (actividades contaminantes, áreas verdes, vertederos de desperdicios, entre otros)

𝑤: Conjunto de parámetros que acompañan a cada atributo y que constituyen los precios implícitos (sombra) de cada característica del inmueble.

De esta forma, un modelo de precios hedónicos no solo permite identificar la importancia relativa de cada atributo en el valor asignado por el mercado a un bien inmueble, sino que también permite determinar el cambio medio (marginal) que tendrá dicho valor si varían las cantidades o calidades de dicho atributo. 4.3. Métodos de evaluación de impacto El uso de métodos cuantitativos como metodología para medir el impacto ha cobrado un gran interés recientemente gracias a su capacidad de revelar la realidad de muchas políticas públicas. Para Castro (2008), la evaluación de impacto puede llegar a aumentar la eficiencia del estado en la gestión de proyectos sociales y responder claramente a la pregunta ¿cuál hubiera sido el valor de la variable objetivo para un individuo beneficiario si este no hubiese participado en el programa? Según Bernal & Peña (2011) la evaluación de impacto se basa en un análisis contrafactual, en la comparación entre los resultados efectivamente observados en presencia del programa y los que habrían sido observados en su ausencia y cuyo problema principal consiste en establecer el efecto del tratamiento o programa. La base para formalizar el problema de la evaluación de impacto se basa en el modelo de resultado potencial o modelo Roy-Rubin (Roy, 1951 y Rubin, 1974), que formalmente define el indicador de tratamiento para un individuo 𝑖 como 𝑇𝑖. En

el caso de tratamientos binarios, 𝑇𝑖 = 1 si el individuo 𝑖 recibe tratamiento y 𝑇𝑖 = 0

en caso contrario. La variable de resultado se define como 𝑌𝑖 (𝑇𝑖)19 para cada individuo 𝑖 = 1 ℎ𝑎𝑠𝑡𝑎 𝑁.

19 Por lo tanto, 𝑌𝑖 (1) es la variable de resultado si el individuo 𝑖 es tratado y 𝑌𝑖 (0) es la variable de resultado si el individuo 𝑖 no es tratado.

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En consecuencia, el efecto del tratamiento –o impacto del programa– para un individuo 𝑖 se puede escribir como:

𝜏𝑖 = 𝑌𝑖 (1) − 𝑌𝑖 (0) (1) El problema fundamental de esta definición es que es dicotómica, es decir, en la realidad sólo se da uno de los dos resultados potenciales, no ambos20. Sin embargo, dado que el impacto del programa se refiere a un momento dado en el tiempo, el resultado observado se puede escribir como:

𝑌𝑖 = 𝑇𝑖𝑌𝑖 (1) + (1 − 𝑇𝑖)𝑌𝑖(0) = {𝑌𝑖(1) 𝑠𝑖 𝑇𝑖 = 1

𝑌𝑖(0) 𝑠𝑖 𝑇𝑖 = 0 (2)

Entonces, partiendo del hecho de que uno de los resultados no es observable para cada individuo 𝑖, y que no es posible estimar el efecto individual del tratamiento 𝜏𝑖, el análisis se debe centrar en el impacto promedio del programa (o efecto medio del tratamiento, ATE21) de esta forma:

𝜏𝐴𝑇𝐸 = 𝐸(𝜏𝑖 ) = 𝐸[𝑌𝑖(1) − 𝑌𝑖 (0)] (3) Una representación simple de la variable de resultado con base en el modelo de regresión lineal está dada por:

𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝜏𝑖𝑇𝑖 + 𝑢𝑖 donde 𝜏𝑖 se interpreta como el cambio promedio en la variable de resultado cuando un individuo escogido al azar pasa aleatoriamente de ser participante a ser no participante. A su vez, el impacto promedio del programa sobre los tratados (o ATT22) y el impacto promedio del programa sobre los no participantes (o ATU23) se pueden definir como:

𝜏𝐴𝑇𝑇 = 𝐸(𝜏𝑖 |𝑇𝑖 = 1) = 𝐸[𝑌𝑖(1)|𝑇𝑖 = 1] − 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 1] (4)

𝜏𝐴𝑇𝑈 = 𝐸(𝜏𝑖 |𝑇𝑖 = 0) = 𝐸[𝑌𝑖(1)|𝑇𝑖 = 0] − 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 0] (5)

20 En otras palabras, no se dispone del resultado con tratamiento si el individuo no fue tratado, 𝑌𝑖 (1) si 𝑇𝑖 =0, ni se dispone del resultado en ausencia del tratamiento si el individuo ha sido efectivamente tratado, 𝑌𝑖 (0) si 𝑇𝑖 = 1. 21 Average Treatment Effect. 22 Average Treatment on the Treated. 23 Average Treatment on the Untreated.

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La comparación entre el promedio de la variable de resultado de los participantes y el promedio de la variable de resultado de los no participantes está dada por:

𝐸[𝑌𝑖(1)|𝑇𝑖 = 1] − 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 0] (6) Adicionalmente, se sabe que 𝜏𝐴𝑇𝑇 = 𝐸[𝑌𝑖(1)|𝑇𝑖 = 1] − 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 1], entonces:

𝜏𝐴𝑇𝑇 + 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 1] = 𝐸[𝑌𝑖(1)|𝑇𝑖 = 1] (7) Restando 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 0] a ambos lados de la ecuación se obtiene: 𝜏𝐴𝑇𝑇 + 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 1] − 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 0] = 𝐸[𝑌𝑖(1)|𝑇𝑖 = 1] − 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 0] (8) Siendo el lado derecho de la ecuación la diferencia entre el promedio de la variable de resultado de los participantes y el promedio de la variable de resultado de los no participantes. De lo anterior se deduce que utilizar 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 0] como aproximación del contrafactual 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 1] permite recuperar el 𝜏𝐴𝑇𝑇 si y sólo si

𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 1] − 𝐸[𝑌𝑖(0)|𝑇𝑖 = 0] = 0 (9) Esta condición implica que la variable de resultado en ausencia del programa debería ser idéntica para el grupo de individuos tratados (𝑇 = 1) y el grupo de individuos no participantes o grupo de control (𝑇 = 0), lo cual, es un supuesto muy fuerte (Bernal & Peña, 2011). 4.3.1. Modelo de diferencias en el tiempo De acuerdo con Blundell y Costa Dias (2009), la metodología apropiada para datos no experimentales consta de factores como la información disponible para el investigador, el modelo subyacente y el parámetro de interés. Los datos que cuentan con información transversal longitudinal o repetida tienen estimadores fiables con pocas restricciones debido a la riqueza de la información. Cuando se tiene esta posibilidad –contar con la información del individuo tratado en dos periodos de tiempo– se utiliza un estimador de diferencias que calcula el impacto de un programa, estrategia o proyecto como la diferencia en la variable de interés antes y después de la intervención al grupo de tratamiento, con el fin de determinar si el cambio en esta variable se atribuyó a la intervención. Para ello, se define un indicador 𝑇𝑖 con variable binaria cero (0) para el periodo anterior a la intervención y uno (1) para el periodo posterior a la intervención. El estimador de diferencias en el tiempo estaría dado por:

𝜏 = (�̅�1|𝑇 = 1) − (�̅�0|𝑇 = 1) (10)

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donde 𝑌1̅ es el promedio de la variable de resultado en el grupo de tratamiento en

el periodo posterior a la intervención (𝑇𝑖 = 1) y 𝑌0̅ es el promedio de la variable de

resultado en el grupo de tratamiento en el periodo anterior a la intervención (𝑇𝑖 =0). Este estimador se puede obtener por el método de regresión lineal al estimar:

𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑇𝑖 + 𝑢𝑖 (11) En este caso, 𝛽1 corresponde al estimador de diferencias en el tiempo.

Sin embargo, la tendencia natural en el tiempo de algunas variables de resultado puede sesgar los efectos del programa. Este problema se mitiga en mayor medida cuando se tienen más de dos mediciones para cada individuo, pudiendo controlar explícitamente esta tendencia natural y estimar correctamente el efecto adicional del programa sobre la variable de interés (Bernal & Peña, 2011). Por lo anterior se define la variable 𝑡𝑖 como la tendencia natural en el tiempo que afecta a la variable de resultado de la siguiente manera:

𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑇𝑖 + 𝛽2𝑡𝑖 + 𝑢𝑖 (12) en donde 𝑡 = 0,1,2,3, … . 𝑁 y 𝑁 es el número de periodos observados. De esta manera se modela la tendencia temporal que asume un aumento constante en el tiempo de la variable de resultado.

5. Metodología

En los últimos años, la recuperación de los incrementos del valor de la tierra se ha convertido en una opción importante para el financiamiento de inversiones públicas en ciudades con un acelerado crecimiento gracias a sus ventajas sobre otras opciones de financiamiento24. De acuerdo con la literatura revisada, estos incrementos son generalmente calculados con modelos de precios hedónicos, metodología que cuantifica el valor que el mercado le asigna al bien inmueble de acuerdo a sus características físicas

24 Como parte de toda la gama de opciones de financiamiento, el uso de la tierra como activo para financiar infraestructura tiene varias ventajas. La mayoría de instrumentos de este tipo generan ingresos de forma inmediata, lo cual facilita el financiamiento de proyectos que requieren la concentración de las inversiones. La movilización de financiamiento proveniente de transacciones de tierras también genera señales de precios que aumentan la eficiencia de los mercados de suelo urbano y ayudan a racionalizar el patrón de desarrollo urbano (Peterson, 2010).

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y su entorno (efectos internalizados), sesgando el impacto real de una obra asociada a infraestructura de transporte. En este trabajo, se propone evaluar y cuantificar los impactos de la PLMB a partir de un análisis por métodos cuantitativos de evaluación de impacto aplicados a los predios localizados en el área de influencia de la Fase II del Sistema TransMilenio –por ser el corredor más parecido al único trazado propuesto hasta la fecha para la Línea Metro con estudios de ingeniería fase II–, y extrapolar dicha información a los predios circundantes de la PLMB, de acuerdo al tipo de actividad económica del inmueble. La metodología consiste en analizar el efecto que tuvo un programa o proyecto sobre el resultado específico de una o más variables en un grupo de individuos, en comparación a los que hubieran obtenido si el proyecto no hubiese sido realizado. Esta técnica se caracteriza por ser empírico- analítica y compara los beneficios de un proyecto antes y después de ejecutarlo. 5.1. Características de la información El análisis se realizará con información primaria suministrada por la Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital de Bogotá (UAECD) de los predios localizados en un radio de hasta 1.500 metros a cada costado del corredor TransMilenio Fase II, que no registren modificación física o mutación, cambios en el uso o de productividad del suelo, ni variaciones en las condiciones locales del mercado inmobiliario, con el fin de evitar estimadores sesgados de impacto no asociados a la infraestructura de transporte. La base de datos suministrada contiene 3,4 millones de registros con información catastral entre las vigencias 2000 a 2014, donde se identifican 16 campos que se describen a continuación: Tabla 1 Descripción de las variables catastrales.

NOMBRE DE VARIABLE TIPO Y

LONGITUD DESCRIPCIÓN DE VARIABLE

AVALUO_ANO NUMBER(4) Año al que corresponde el avaluó

VALOR_AVALUO NUMBER(15) Valor del avaluó del predio

CODIGO_USO CHAR(3) Código de uso de la construcción

AREA_USO NUMBER(8,2) Área de uso calificado

CODIGO_DESTINO CHAR(2) Código del Destino Económico

CODIGO_BARRIO CHAR(6) Código del Barrio

CODIGO_MANZANA CHAR(2) Número de la Manzana dentro del Barrio

CODIGO_PREDIO CHAR(2) Número del predio dentro de la Manzana

CODIGO_CONSTRUCCION CHAR(3) Número de edificación dentro de un PH o número de

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NOMBRE DE VARIABLE TIPO Y

LONGITUD DESCRIPCIÓN DE VARIABLE

mejora de un predio

CODIGO_RESTO CHAR(5) Numero de piso y consecutivo de la unidad predial del PH

CODIGO_ESTRATO NUMBER(1) Estrato del Predio 0 hasta 6

AREA_CONSTRUIDA NUMBER(11,2) Área construida del predio

AREA_TERRENO NUMBER(11,2) Área de terreno del predio

CLASE_PREDIO CHAR(1) (N= No Propiedad Horizontal, P= En Propiedad horizontal)

PISOS NUMBER(2) Número de pisos del Edificio

CODIGO_ZONA_FISICA CHAR(13) Código de la Zona Física

Nota. Fuente: Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital de Bogotá (comunicación personal, 17 de noviembre de 2016).

Adicionalmente se cuenta con el trazado subterráneo de la PLMB, que de acuerdo con el documento CONPES 3882 de 2017, es el resultado del estudio de ingeniería fase II y avances en la estructuración del proyecto. El trazado se encuentra definido así:

“Desde el Portal de las Américas, atraviesa la avenida de Ciudad de Cali y continúa por el centro de la avenida Villavicencio hasta tomar la avenida Primero de Mayo; sigue por esta avenida hasta pasar bajo el rio Fucha y llega hasta la avenida la Hortúa; desde ésta hasta la avenida carrera 10 para tomar la carrera 13 a la altura de la calle 28. A partir de la calle 28, el trazado continúa bajo la carrera 13 hasta la Plaza de Lourdes, para luego tomar la carrera 11 hasta el final del tramo en la calle 100”. (Consejo Nacional de Política Económica y Social, 2017).

Figura 1. Trazado inicial de la PLMB, fase 1 Nota Fuente: Consejo Nacional de Política Económica y Social. (2017). Documento CONPES 3882: Apoyo de Gobierno Nacional a la política de movilidad de la región capital Bogotá- Cundinamarca y declaratoria de importancia estratégica del proyecto Sistema Integrado de Transporte masivo – Soacha fases II y III, Bogotá, DC. Recuperado de https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Conpes/Económicos/3882.pdf

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5.2. Herramientas de procesamiento utilizadas A la base de datos se le realizó un tratamiento previo que permitió seleccionar, codificar y estandarizar la información de acuerdo a la finalidad del estudio, depurando los datos con posibles campos incompletos o ausentes, registros duplicados, entre otros. La depuración se realizó bajo el concepto de representatividad con el fin de mantener un conjunto de datos apropiado para hacer mínimos los errores de un análisis inferencial. Para las funciones de ETL (extracción, tratamiento y cargue de información) y cálculos necesarios se utilizó el software de analítica predictiva SPSS en su versión 24. Para las funciones de geoprocesamiento de la información se utilizó la plataforma de mapeo ArcGis en su versión 10.1. 5.3. Descripción de las variables La variable explicada o variable dependiente será el valor del metro cuadrado construido25 en pesos constantes de 2015, y se analizará de forma agregada de acuerdo a la actividad económica de cada predio. Esta variable será calculada aplicando las siguientes fórmulas:

$𝑚𝑡2 =

$𝑎𝑡

𝑚2

donde,

$𝑚𝑡2 : Valor del metro cuadrado construido en el año 𝑡.

𝑚2 : Área construida del predio en metros cuadrados.

$𝑎𝑡 : Valor del avalúo del predio en el año 𝑡. 𝑡 : Año al que corresponde el avalúo. y, posteriormente se cuantificará en precios constantes así:

$𝑚20152 = $𝑚𝑡

2 ∗ (𝐼𝑃𝐶𝑡

𝐼𝑃𝐶2015)

donde,

$𝑚20152 : Valor del metro cuadrado construido a precios de diciembre 2015.

25 Según Lever (1998), se tiende a privilegiar el uso de esta variable en lugar del precio total del predio, siguiendo la indicación teórica –corroborada por la experiencia empírica– de que la superficie de éste ejerce una fuerte influencia como variable explicativa del valor del metro cuadrado.

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$𝑚𝑡2 : Valor del metro cuadrado construido a precios del año 𝑡.

𝐼𝑃𝐶𝑡 : Índice de precios al consumidor del mes de diciembre del año 𝑡. 𝐼𝑃𝐶2015 : Índice de precios al consumidor del mes de diciembre de 2015. De los 16 atributos contenidos en la base de datos suministrada por la UAECD, tres (3) permitieron construir la variable explicada como se mencionó anteriormente –valor del avalúo, año del avalúo y área construida–. Los 13 atributos restantes, surtieron un proceso de selección para dejar únicamente aquellos que guardan la mejor relación con la variable dependiente, de acuerdo con la literatura revisada y los fines del estudio. Estos son: - CODIGO_DESTINO: Destino Económico del Predio - CODIGO_ESTRATO: Estrato del Predio - CLASE_PREDIO: (N= No Propiedad Horizontal, P= En Propiedad Horizontal) - ZHF: Codificación de Zonas Homogéneas Físicas Urbanas Esta última variable (ZHF) permite obtener información específica del predio, de acuerdo a la estructura que se observa en la Tabla 2: Tabla 2 Estructura de la ZHF Urbana (ejemplo de clasificación)

Nota. Fuente: Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital de Bogotá (comunicación personal, 17 de noviembre de 2016).

Dicha estructura permitió construir 35 variables explicativas adicionales teniendo en cuenta los siguientes ocho (8) atributos: - CLASE_SUELO - AREA_ACTIVIDAD - TRATAMIENTO_URBANISTICO - CLASE_VIA - ESTADO_VIA - INFLUENCIA_VIAS - SERVICIOS_PUBLICOS - ACTIVIDAD 5.4. Planteamiento del modelo de evaluación El modelo de diferencias en el tiempo a implementar emplea varios periodos de tiempo –2000 a 2011– y dos conjuntos de individuos, comúnmente conocidos

Clase de suelo

Área de actividad

Tratamiento Topografía Servicios Vías Actividad económica

de los inmuebles Tipo según actividad

6 0 3 0 2 1 1 6 5 2 2 2 2

Urbano no protegido

Residencial General Actualización Plana

Básicos incompletos sólo energía

Vehiculares pavimentada

Regular estado

Vial zonal o Intermedia Comercial Zonal

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como grupo de tratamiento y grupo de control. Estos grupos están conformados por subgrupos de predios agrupados de acuerdo a la actividad económica que registren los inmuebles en las bases catastrales del Distrito. Los primeros años –2000 a 2005–, corresponden al horizonte de tiempo en el que no se ha construido la infraestructura de transporte de la Fase II TransMilenio, y los últimos años – 2006 a 2011–, contienen la información catastral de los predios de cuando se encuentra la infraestructura operando26. Formalmente, en el caso más simple se define una variable dummy que identifica el periodo en el cual el predio es “tratado”, tomando un valor de 1 cuando la Fase II de TransMilenio se encuentra operando y 0 en caso contrario. Adicionalmente, se agregan otras variables independientes que explican la variación de la dependiente, como la tendencia natural en el tiempo sobre el valor del avalúo catastral de los predios. Bajo este esquema, la ecuación (12) describe el modelo a estimar para analizar el efecto del sistema de transporte sobre la variable dependiente. Así 𝛽0 mide el impacto sin infraestructura 𝑇𝑖 = 0 y 𝛽0 + 𝛽1 el ocasionado después de este 𝑇𝑖 = 1. De esta manera, se puede evaluar si los predios circundantes de la Fase II de TransMilenio que no registraron cambios físicos, variaciones de uso del suelo o condiciones locales diferenciadas del mercado inmobiliario, obtuvieron un plusvalor. En caso afirmativo, el parámetro vinculado a la variable dummy de impacto (𝛽1), indicará la cantidad monetaria del efecto, información que se extrapolará a los predios localizados en la zona de influencia de la Línea del Metro de Bogotá.

6. Desarrollo

Como se mencionó anteriormente, el reto que afronta la Administración Distrital para lograr la construcción de la PLMB es el equilibrio financiero del proyecto, más aun al considerar que de los 15 billones de pesos que se calcula puede costar la obra, el Gobierno Nacional ha manifestado en múltiples ocasiones la posibilidad de financiación del 70% –un poco más de 10 billones de pesos–, razón por la cual se vuelve prioritario para la ciudad indagar recursos propios para la consecución de los 5 billones de pesos adicionales para la que es considerada la obra más importante y urgente de Bogotá. Entre los diversos análisis adelantados por la Administración, el sector académico, actores privados y la Financiera de Desarrollo Nacional, para la consecución de recursos adicionales, se ha propuesto la determinación real de recursos de

26 En este caso, los predios analizados antes de la operación del sistema se convierten en el grupo de control y los analizados luego de culminada la infraestructura, se convierten en el grupo de tratamiento.

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captura de valor del suelo, resultado del impacto que generaría la PLMB a los predios en un área de influencia hasta de 1.500 metros. Este plusvalor estaría dividido en dos (2) grandes grupos: a) la valorización capturada en el impuesto predial como el mayor valor del avalúo catastral de los predios y b) la valorización originada por efectos de un desarrollo urbano –cambio de uso o productividad, mayor edificabilidad en altura, construcción de nuevas unidades habitacionales, entre otros– cercano a las estaciones de la PLMB. Los resultados que a continuación se muestran obedecen al primer gran grupo (valorización) por ser considerada la opción de captura de valor del suelo con el mayor potencial de generación de recursos en el corto plazo. Para aislar este efecto correctamente y evitar resultados sesgados no asociados a este tipo de captura de valor, el ejercicio se concentró únicamente en los predios sin modificaciones físicas o mutaciones en el área de influencia del sistema masivo con el trazado más similar al definido para la PLMB. 6.1. Trazado y área de influencia de la Fase II del Sistema Transmilenio En la Figura 2 se muestra la troncal de la Fase II de TransMilenio y su área de influencia a una distancia de 1.500 metros. El trazado principal –que quedó integrado al ramal del Eje Ambiental– recorre la Calle 13 y la Avenida de Las Américas, hacia la localidad de Kennedy, en donde se destaca la infraestructura de las estaciones de Banderas y el Portal de Las Américas. Como en la mayoría de los casos relacionados con la construcción de sistemas BRT, la Fase II de TransMilenio se caracteriza por ser el corredor con la mayor concentración de la demanda en Bogotá, movilizando pasajeros a través de las localidades de Kennedy, Puente Aranda, Mártires y Santa Fe, cuatro de los sectores más populosos de la capital colombiana. La similitud de este corredor con la PLMB es significativa para el trazado entre las localidades de Kennedy y Santa Fe. La Figura 3 muestra el corredor de la PLMB, sus estaciones y el área de influencia del trazado tanto a 500 metros como a 1.500 metros.

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Figura 2. Corredor Fase II de TransMilenio y área de influencia a 1.500 metros Nota Fuente: Elaboración propia.

Figura 3. Corredor de la PLMB, estaciones y área de influencia a 500 (sección circular en amarillo) y 1.500 metros (sección circular en rojo) Nota Fuente: Borrero & Guzmán. (2012). Estudio de Pre-Factibilidad para el Desarrollo de un

Instrumento de Certificados Transables de Edificabilidad en el Marco del Desarrollo de los Grandes

Proyectos de Movilidad para Bogotá. Bogotá: Banco Mundial, SDP.

El análisis de los predios en el área de influencia de la Fase II de TransMilenio arroja que la cantidad de predios que no presentan mutación o cambios físicos

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durante el periodo 2000 – 2011 se distribuye por actividad económica de la siguiente manera:

Figura 4. Distribución de los predios por actividad económica del inmueble Nota Fuente: Elaboración propia.

Como se observa en la Figura 4, en el área de influencia del corredor Fase II de TransMilenio, el 83,6% de los predios corresponden –de acuerdo con la información catastral suministrada por la Unidad de Catastro Distrital de Bogotá– a predios con Actividad Económica Residencial; el 16,4% restante se distribuye en predios con Actividad Económica Comercial y de Servicios (15,1%), Industrial (0,8%) y otros27 (0,5%). Verificando la distribución en lo que respecta al total del área construida, el patrón observado en la Figura 5 se mantiene, siendo los inmuebles con actividad económica Residencial los más significativos, con una participación del 65,9% de los metros cuadrados construidos en el área de influencia. Por su parte, los predios de actividad Comercial y de Servicios representan el 19,7% de los metros cuadrados construidos, seguidos de los predios registrados como Equipamentos (con un 9,1%), Industriales (con un 5%) y Recreacionales y Deportivos, Espacio Público y No Edificado (con un 0,3%).

27 Incluye Equipamentos, Espacio Público, predios Recreacionales y Deportivos, y No Edificados.

Comercial y de Servicios

15,1%

Industrial0,8%

Residencial83,6%

Otros0,5%


Industrial

Residencial

Otros

P á g i n a | 27

Figura 5. Distribución del área construida según actividad económica del inmueble Nota Fuente: Elaboración propia. Teniendo en cuenta estos patrones de comportamiento, el ejercicio se adelantó únicamente con los predios que registran las actividades de mayor participación tanto en predios como área construida, las cuales además son en principio las actividades económicas en las que recaería el impuesto de captura de valor por una mayor valorización derivada de la construcción e implementación de la Fase II de TransMilenio. Seleccionado el grupo objetivo de la evaluación, se preparan los datos y se crean dos (2) variables Dummy así: - La primera, 𝑡𝑖, se incluye dentro de la base de datos para controlar

explícitamente el efecto que tiene la tendencia temporal natural del mercado inmobiliario sobre el valor del metro cuadrado. Toma los valores de cero (0) en el primer año, uno (1) en el segundo, dos (2) en el tercero, y así sucesivamente.

- La segunda, 𝑇𝑖, es una variable binaria (dicótoma) que toma los valores de uno (1) para identificar el periodo de tiempo en el que se contaba con la infraestructura de la Fase II de TransMilenio y cero (0) en el caso contrario.

Con los datos preparados se corrió una regresión multivariada lineal bajo el modelo propuesto en la ecuación (12), para los predios con actividades económicas Residencial, Comercial y de Servicios e Industrial, utilizando el atributo de valor por metro cuadrado como variable dependiente. Los hallazgos,


19,7%

Industrial5,0%

Residencial65,9%

Otros9,4%


Industrial

Residencial

Otros

P á g i n a | 28

junto con el análisis de los resultados obtenidos para cada actividad económica se detallan en los subcapítulos siguientes. 6.2. Predios con actividad económica residencial 6.2.1. Caracterización de los predios Se analizaron más de 103.000 predios con actividad residencial caracterizados por no haber sufrido mutaciones ni cambios físicos o de suelo en el intervalo de tiempo 2000 a 2011. De estos, el 73,5 % eran predios clasificados como Propiedad Horizontal, mientras que el 26,5% restante como No Propiedad Horizontal. Así mismo, el 99,8% de los predios corresponde a Suelo Urbano No Protegido mientras que el 0,2% restante, corresponde a predios en Suelo Urbano Protegido.

Figura 6. Distribución de los predios con actividad económica residencial

por clase de predio (izquierda) y clase de suelo (derecha) Nota Fuente: Elaboración propia. En lo que respecta a la clasificación de los predios según su tratamiento urbanístico, el 89,1% de los predios con actividad económica Residencial tienen Tratamiento de Consolidación28; un 7,5% se encuentra en suelo con Tratamiento de Mejoramiento Integral29, otro 2,1% de los predios tienen Tratamiento de

28 El tratamiento de consolidación regula la transformación de las estructuras urbanas de la ciudad desarrollada, garantizando coherencia entre la intensidad de uso del suelo y el sistema de espacio público existente o planeado (art. 366, Decreto 190 de 2004). 29 Es aquel que rige las actuaciones de planeamiento para la regularización de los asentamientos humanos de origen informal, para su conveniente integración a la estructura de la ciudad, de conformidad con las directrices establecidas en el Modelo de Ordenamiento Territorial (art. 385, Decreto 190 de 2004).

99,8%

0,2%

Urbano No Protegido Urbano Protegido

26,5%

73,5%

No Propiedad Horizontal

Propiedad Horizontal

P á g i n a | 29

Conservación30 y un 0,6% corresponden a suelos de Tratamiento de Renovación Urbana31. El 0,6% restante de los predios con actividad económica Residencial registran Tratamientos Urbanísticos de Actualización, de Desarrollo32, Corredores Ecológicos, Sistema de Áreas Protegidas, Suelo de Protección y Sin Tratamiento Urbanístico (ver Figura 7).

Figura 7. Clasificación de los predios con actividad económica residencial según su tratamiento urbanístico Nota Fuente: Elaboración propia. La mayoría de los predios con actividad económica Residencial se caracterizaban por contar con más vías vehiculares que peatonales. Mientras que en el 97% de los predios se caracterizaba por contar con vías vehiculares –96,3% pavimentadas y 0,7% no pavimentadas–, el 3% restante se caracterizaba por tener vías peatonales pavimentadas. El estado de las vías se distribuía así: el 1,2% de los predios contaba con vías en mal estado, un 44% de los predios registraba en vías con regular estado, otro 53,5% tenía vías buen estado y el 1,3% de los predios contaba con vías en excelente estado.

30 El tratamiento de conservación tiene por objetivo proteger el patrimonio construido de la ciudad, para asegurar su preservación involucrándolo a la dinámica y a las exigencias del desarrollo urbano, para que sea posible su disfrute como bien de interés cultural y permanezca como símbolo de identidad para sus habitantes (art. 378, Decreto 190 de 2004). 31 Es aquel que busca la transformación de zonas desarrolladas de la ciudad que tienen condiciones de subutilización de las estructuras físicas existentes, para aprovechar al máximo su potencial de desarrollo. Estas zonas se encuentran en una de las siguientes situaciones: 1) Deterioro ambiental, físico, o social; conflicto funcional interno o con el sector inmediato; 2) Potencial estratégico de desarrollo de conformidad con el modelo de ordenamiento adoptado por este Plan (art. 373, Decreto 190 de 204). 32 El tratamiento de desarrollo es aquel que orienta y regula la urbanización de los terrenos o conjunto de terrenos urbanizables no urbanizados, localizados en suelo urbano o de expansión, a través de la dotación de las infraestructuras, equipamientos y de la generación del espacio público que los hagan aptos para su construcción, en el marco de los sistemas de distribución equitativa de cargas y beneficios (art. 361, Decreto 190 de 2004).

0,6%

0,6%

2,1%

7,5%

89,1%

Otros

De Renovación Urbana

De Conservación

De Mejoramiento Integral

De Consolidación

P á g i n a | 30

Figura 8. Estado de las vías de los predios con actividad económica residencial Nota Fuente: Elaboración propia. Los predios de actividad residencial se ubicaron en su mayoría sobre vías locales con el 84,3%, seguidas con las vías arteriales complementarias con el 5,5%, vías zonales intermedias con el 5,3% y las arteriales básicas con el 4,8%. En lo que respecta a servicios públicos el 99,7% de los predios contaban con servicios básicos más 3 complementarios (teléfono, gas natural y alumbrado público) solo el 0,3% registró servicios básicos incompletos.

Básicos + 3 Complementarios 99,7%

Básicos Incompletos 0,3%

Figura 9. Distribución de los predios con actividad económica residencial según la cobertura de servicios públicos Nota Fuente: Elaboración propia.

6.2.2. Evaluación del impacto Aplicando el modelo propuesto en la ecuación 12, se obtiene que el valor del metro cuadrado de los predios con actividad económica residencial tiene una

1,2%

44,0%

53,5%

1,3%

Malo

Regular

Bueno

Excelente

P á g i n a | 31

relación débil (23,4%) con las variables explicativas, como se observa en la Tabla 3. Este es un resultado esperado teniendo en cuenta que la metodología utilizada no busca explicar o caracterizar el valor del metro cuadrado de los predios en el área de influencia de la Fase II de TransMilenio en función al conjunto de sus atributos (superficie, características de uso de suelo, características constructivas, diseño interior y exterior, áreas verdes, características del vecindario, entre otros), sino determinar si el valor por metro cuadrado se vio afectado positiva o negativamente por la infraestructura de transporte. Tabla 3 Resumen del modelo de predios con actividad económica residencial

Nota. Salida SPSS. a. Predictores: (Constante), Dummy_Tiempo, Dummy Impacto.

Consecuente a este resultado, el estadístico R cuadrado33 indica que la implementación de la Fase II de TransMilenio y la evolución natural de los precios conforme a las dinámicas del mercado inmobiliario observadas en el periodo de análisis explican solo un 5,5% las variaciones registradas en el valor del metro cuadrado de este tipo de predios. Tabla 4 Análisis de varianza del modelo de predios con actividad económica residencial

Nota. Salida SPSS. a. Variable dependiente: VALOR_M2. b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Residencial. c. Predictores: (Constante), Dummy_Tiempo, Dummy_ Impacto.

No obstante, los resultados muestran la existencia de una significancia conjunta de las variables explicativas incluidas dentro del modelo cercana al 100%, de

33 El criterio 𝑅2 es una medida de la bondad de ajuste de un modelo de regresión, la cual se define como:

𝑅2 =𝑆𝐶𝐸

𝑆𝐶𝑇= 1 −

𝑆𝐶𝑅

𝑆𝐶𝑇. Así definida, 𝑅2 necesariamente está entre 0 y 1. Mientras más cerca esté de 1, mejor

será el ajuste. (Gujarati, D. & Porter, D., 2010). Básicamente es el cuadrado del coeficiente de correlación múltiple 𝑅, y otorga una medida de cuánto porcentaje de la variación de la variable dependiente es explicada por las variaciones de las variables independientes.

R

ACTIVIDAD =

Residencial

(Seleccionado)

1 ,234a 0,055 0,055 757341,315

Resumen del modelo

Modelo R cuadrado

R cuadrado

ajustado

Error estándar

de la

estimación

a. Predictores: (Constante), Dummy_Tiempo, Dummy_Impacto

Suma de

cuadrados gl

Media

cuadrática F Sig.

Regresión 4,12,E+16 2 2,06,E+16 35946,791 ,000c

Residuo 7,11,E+17 1239578 5,74,E+11

Total 7,52,E+17 1239580

ANOVAa,b

Modelo

1

a. Variable dependiente: VALOR_M2

b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Residencial

c. Predictores: (Constante), Dummy_Tiempo, Dummy_Impacto

P á g i n a | 32

acuerdo con el resultado del estadístico F34 (35946,791), resultado que implica el rechazo de la hipótesis que establece que la dummy de impacto y la dummy de tendencia, conjuntamente, no tienen efecto sobre el valor del precio por metro cuadrado de los predios. Tabla 5

Coeficientes del modelo de predios con actividad económica residencial

Nota. Salida SPSS. a. Variable dependiente: VALOR_M2. b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Residencial.

De acuerdo con el resultado del estadístico t de la tabla de coeficientes se concluye que las variables dummy introducidas en el modelo son significativas individualmente, rechazando la hipótesis nula de que los coeficientes son distintos de cero35. De otra parte, la magnitud de los coeficientes observados asocia un mayor nivel de importancia relativa al coeficiente 𝛽0, que define el nivel medio del valor catastral por metro cuadrado de los predios con actividad residencial sin ser afectado por las variables explicativas. La siguiente variable en importancia es la variable dummy que replica la tendencia natural en el crecimiento nominal del valor del metro cuadrado, indicando que desde el año 2.000, este valor ha venido creciendo en promedio en un monto cercano a los $59.620 anuales. Estos resultados están acordes con el valor promedio por metro cuadrado que el mercado otorga a los predios con esta característica en área de influencia del Sistema TransmMilenio – Fase II para el año 2017. El signo del coeficiente de la variable dummy que identifica el momento en que se implementa la infraestructura Fase II de TransMilenio indica un impacto negativo

34 El valor 𝐹 proporciona una prueba de la hipótesis nula de que los verdaderos coeficientes de pendiente son simultáneamente cero. Si el valor 𝐹 calculado excede el valor 𝐹 crítico en el nivel de significancia α%, se rechaza la hipótesis nula; de otra forma no se rechaza. (Gujarati, D. & Porter, D., 2010). 35 La hipótesis nula que es objeto frecuente de prueba en el trabajo empírico es 𝐻0: 𝛽2 = 0, es decir, el coeficiente de la pendiente es cero. Esta hipótesis nula de “cero” es un mecanismo para establecer si la variable dependiente tiene relación con las variables independientes. (Gujarati, D. & Porter, D., 2010).

Coeficientes

estandarizado

s

B Error estándar Beta

(Constante) 300670,878 1386,689 216,826 0,000

Dummy_Impacto -54966,830 2748,958 -0,035 -19,996 0,000

Dummy_Tiempo 59620,670 398,259 0,264 149,703 0,000


b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Residencial

Coeficientesa,b

Modelo

Coeficientes no

estandarizados

t Sig.

1

P á g i n a | 33

promedio de la obra sobre los predios con actividad económica residencial valorado en $54.966. El modelo resumen del análisis efectuado se muestra a continuación:

$𝑚𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑙2 = 300.670,878 − 54.966, 830𝑇𝑖 + 59.620,670𝑡𝑖 (13)

donde,

$𝑚𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑙2 : valor del avalúo por metro cuadrado de los predios con actividad

económica residencial. 𝑇𝑖: variable binaria que identifica el momento de la implementación de la

Fase II de TransMilenio. 𝑡𝑖: variable que identifica la tendencia natural en el tiempo que afecta a

la variable de resultado. 6.3. Predios con actividad económica comercial y de servicios 6.3.1. Caracterización de los predios Se analizaron más de 18.700 predios con actividad comercial y de servicios caracterizados por no haber sufrido mutaciones ni cambios físicos o de suelo en el intervalo de tiempo 2000 a 2011. De estos, el 53,3% fueron clasificados como Propiedad Horizontal, mientras que el 46,7% no pertenecían a este régimen de propiedad. De la misma manera, el 100% de los predios analizados se encuentran en Suelo Urbano No Protegido.

Figura 10. Participación de los predios con actividad económica comercial y de servicios por clase de predio (izquierda) y clase de suelo (derecha) Nota Fuente: Elaboración propia.

100%

Urbano No Protegido

46,7%

53,3%



P á g i n a | 34

La clasificación de los predios caracterizados con esta actividad económica según su tratamiento urbanístico se observa en la Figura 11. El 82,4 de los predios tuvieron tratamiento urbanístico de consolidación, el 7% de mejoramiento integral, el 6,7% de renovación urbana y el 2,1% de conservación, un 0,7% no tenía tratamiento y el porcentaje restante se dividía entre tratamientos de actualización y desarrollo.

Figura 11. Clasificación de los predios con actividad económica comercial y de servicios según su tratamiento urbanístico Nota Fuente: Elaboración propia. De otra parte, cerca de 190 predios contaban con vías vehiculares sin pavimentar (el 0,1% de los predios) mientras que los 18.500 predios restantes contaban con vías vehiculares pavimentadas (99,9% de los predios). Un 2,1% de los predios disfrutaba de vías en excelente estado y un 66% de los predios de vías en buen estado. El 31,9% restante de los predios con actividad económica comercial y de servicios contaba con vías en regular y mal estado (30,5% y 1,4% respectivamente).

Figura 12. Estado de las vías de los predios con actividad económica comercial y de servicios Nota Fuente: Elaboración propia.

1,7%

2,1%

6,7%

7,0%

82,4%

Otros

De Conservación



De Consolidación

1,4%

30,5%

66,0%

2,1%

Malo

Regular

Bueno

Excelente

P á g i n a | 35

El 42,8% de los predios registrados catastralmente con este tipo de actividad se ubicaban sobre vías locales, un 26,2% sobre vías arteriales básicas o principales, un 18,3% sobre vías arteriales complementarias y el restante 12,7% sobre vías zonales intermedias. Adicionalmente, el 100% de los predios de actividad económica comercial y de servicios contaban con servicios básicos más 3 complementarios (teléfono, gas natural y alumbrado público).


Figura 13. Distribución de los predios con actividad económica comercial y de servicios según la cobertura de servicios públicos Nota Fuente: Elaboración propia.

6.3.2. Evaluación del impacto Aplicando el modelo propuesto en la ecuación 12, se obtienen las salidas resumen del modelo de predios con actividad económica comercial y de servicios (ver Tabla 6). Los resultados indican poca relación (del 6,6%) entre el valor por metro cuadrado y las variables dummy’s explicativas. Tabla 6

Resumen del modelo de predios con actividad económica comercial y de

servicios


Este resultado, al igual que en el estadístico de bondad de ajuste del modelo de predios con actividad económica residencial, es un resultado esperado teniendo en cuenta que el modelo no busca explicar los determinantes del valor del metro

R

ACTIVIDAD =

Comercial y de

Servicios

(Seleccionado)

1 ,066a 0,004 0,004 5323310,77382

Resumen del modelo

Modelo R cuadrado

R cuadrado

ajustado

Error estándar de

la estimación


P á g i n a | 36

cuadrado sino verificar la existencia de un impacto (positivo o negativo) de la infraestructura de transporte Fase II de TransMilenio sobre este tipo de predios. A pesar de la nula relación entre el valor por metro cuadrado y las variables explicativas de impacto y tendencia natural en los predios con actividad económica comercial y de servicios, el análisis de variancia del modelo arroja resultados de significancia conjunta de las variables a más del 95% con un estadístico F de 496,56. Este resultado implica que las variables dummy de impacto y de tendencia, conjuntamente, tienen efecto sobre el valor del precio por metro cuadrado de los predios. Tabla 7 Análisis de varianza del modelo de predios con actividad económica comercial y de servicios

Nota. Salida SPSS. a. Variable dependiente: VALOR_M2. b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Comercial y de Servicios. c. Predictores: (Constante), Dummy_Tiempo, Dummy_ Impacto.

De otra parte, el resultado del estadístico t de la tabla de coeficientes indica que las variables dummy introducidas son significativas individualmente a más de un 95%, mientras que la magnitud de los coeficientes asocia una mayor importancia relativa al coeficiente 𝛽0, definiendo el nivel medio del valor por metro cuadrado de los predios de esta actividad económica sin afectación de la Fase II de TransMilenio ni de su tendencia natural de crecimiento. Tabla 8

Coeficientes del modelo de predios con actividad económica comercial y de

servicios

Nota. Salida SPSS. a. Variable dependiente: VALOR_M2. b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Comercial y de Servicios.

Suma de

cuadrados gl

Media

cuadrática F Sig.

Regresión 3,E+16 2 1,E+16 496,564 ,000c

Residuo 6,E+18 224230 3,E+13

Total 6,E+18 224232

ANOVAa,b

Modelo

1


b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Comercial y de Servicios


Coeficientes

estandarizado

s


(Constante) 263554,682 22910,002 11,504 0,000

Dummy_Impacto -180741,671 45391,179 -0,017 -3,982 0,000

Dummy_Tiempo 124569,084 6575,749 0,081 18,944 0,000


b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Comercial y de Servicios

Coeficientesa,b

Modelo

Coeficientes no

estandarizados

t Sig.

1

P á g i n a | 37

La siguiente variable en importancia es la variable Dummy que replica la tendencia natural en el crecimiento nominal del valor del metro cuadrado, indicando que desde el año 2000, este valor ha venido creciendo en un monto cercano a los $124.569 anuales. Por último, el signo del coeficiente de la variable Dummy que replica el momento en que se implementa la Fase II de TransMilenio indica un impacto negativo –valorado en $180.741–. El modelo resumen del análisis efectuado se muestra a continuación:

$𝑚𝐶𝑜𝑚𝑒𝑟𝑐𝑖𝑎𝑙_𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠2 = 263.554,682 − 180.741,671𝑇𝑖 + 124.569,084𝑡𝑖 (14)

donde,

$𝑚𝐶𝑜𝑚𝑒𝑟𝑐𝑖𝑎𝑙_𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠2 : valor del avalúo por metro cuadrado de los predios con

actividad económica comercial y de servicios. 𝑇𝑖: variable binaria que identifica el momento de la implementación de la


la variable de resultado. 6.4. Predios con actividad económica industrial 6.4.1. Caracterización de los predios Se analizaron cerca de 970 predios con actividad económica industrial que con información catastral en el intervalo de tiempo 2000 a 2011. De estos predios, el 4,8% estaban clasificados como propiedad horizontal, mientras que el 95,2 % eran predios clasificados como No propiedad horizontal, el 99,9% de los predios se encuentran sobre suelo urbano protegido y el 0,1 sobre suelo urbano No protegido

P á g i n a | 38

Figura 14. Participación de los predios con actividad económica industrial por clase de predio (izquierda) y clase de suelo (derecha)

Nota Fuente: Elaboración propia.

La clasificación de los predios según el tratamiento urbanístico muestra que el 90,7% de los predios tuvieron tratamiento de consolidación, el 7,3% de renovación urbana, un 1,7% no tenían tratamiento, mientras que el 0,3% de los predios de actividad económica Industrial registran tratamientos de desarrollo y mejoramiento integral (ver Figura 15).

Figura 15. Clasificación de los predios con actividad económica industrial según su tratamiento urbanístico Nota Fuente: Elaboración propia. El 100% de los predios se encontraban sobre vías vehiculares (99,8% pavimentadas y 0,2% sin pavimentar). Sin embargo, solo el 6,7% de los predios

95,2%

4,8%



0,3%

1,7%

7,3%

90,7%

Otros


De Conservación


99,9%

0,1%

Urbano No Protegido Urbano Protegido

P á g i n a | 39

contaban con vías en estado favorable (0,1% en excelente estado y 6,6% en buen estado); el 93,3% de los predios con actividad económica industrial contaban con vías en regular (91,9%) y mal estado (1,4%).

Figura 16. Estado de las vías de los predios con actividad económica industrial Nota Fuente: Elaboración propia. Casi la totalidad de los predios de actividad económica Industrial –98,9%-- se ubicaron sobre vías locales, seguidos por un 0,7 % de predios sobre vías arteriales complementarias, el restante 0,4% de predios ubicados sobre vías arteriales básicas o principales y vías zonales intermedias. De igual modo, el 100% de los predios de actividad económica industrial contaban con servicios básicos más 3 complementarios (teléfono, gas natural y alumbrado público).


Figura 17. Distribución de los predios con actividad económica industrial según la cobertura de servicios públicos Nota Fuente: Elaboración propia.

1,4%

91,9%

6,6%

0,1%

Malo

Regular

Bueno

Excelente

P á g i n a | 40

6.4.2. Evaluación del impacto Aplicando el modelo propuesto en la ecuación 12, se observan resultados distintos a los obtenidos para los predios residenciales y comerciales y de servicios, en cuanto a la evaluación del posible impacto de la Fase II de TransMilenio. De acuerdo con la información de salida de la Tabla 9, se puede afirmar que no existe relación entre el valor promedio por metro cuadrado y las variables dummy explicativas introducidas en el modelo.

Tabla 9

Resumen del modelo de predios con actividad económica industrial


Los resultados en los estadísticos de bondad de ajuste R y R cuadrado indican correlaciones del 7,5% y un porcentaje explicado de variación casi nulo del 0,6% de la variable dependiente por las variables independientes. Al igual que los predios con actividad residencial y comercial y de servicios, el análisis de la variancia de los predios con actividad Industrial arroja resultados de significancia conjunta de las variables a más del 95% con un estadístico F de 32.859 Tabla 10 Análisis de varianza del modelo de predios con actividad económica industrial

Nota. Salida SPSS. a. Variable dependiente: VALOR_M2. b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Industrial. c. Predictores: (Constante), Dummy_Tiempo, Dummy_ Impacto.

La tabla de coeficientes muestra estadísticos t significativos a más de un 95% únicamente para la variable explicativa que intentan capturar la tendencia natural de crecimiento de los precios en el catastro distrital.

R

ACTIVIDAD =

Industrial

(Seleccionado)

1 ,075a 0,006 0,005 2525490,31201

Resumen del modelo

Modelo R cuadrado

R cuadrado

ajustado

Error estándar de

la estimación


Suma de

cuadrados gl

Media

cuadrática F Sig.

Regresión 4,E+14 2 2,E+14 32,859 ,000c

Residuo 7,E+16 11591 6,E+12

Total 7,E+16 11593

ANOVAa,b

Modelo

1


b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Industrial


P á g i n a | 41

Tabla 11

Coeficientes del modelo de predios con actividad económica industrial

Nota. Salida SPSS. a. Variable dependiente: VALOR_M2. b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Industrial.

En cuanto a la importancia de las variables –medida por la magnitud de los coeficientes observados– se puede concluir que el coeficiente 𝛽0 tendría un mayor nivel de importancia relativa con relación a los otros dos coeficientes 𝛽1 y 𝛽2, que determinan la variación promedio del valor del metro cuadrado vinculado al momento de implementación de la Fase II de TransMilenio y la tendencia natural de crecimiento de precios, respectivamente. Para el primero de estos –correspondiente a la dummy de impacto– su signo indica un impacto negativo valorado en $111.496 pero no significativo estadísticamente, de acuerdo al resultado del estadístico t correspondiente (ver Tabla 11). Para el segundo, por su parte, su signo indica que desde el año 2000 el valor por metro cuadrado de los predios con actividad económica industrial crece naturalmente en promedio $68.595 anuales. El modelo resumen del análisis efectuado se muestra a continuación:

$𝑚𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖𝑎𝑙2 = 270.470,205 − 111.496,461(𝑇𝑖) + 68.595,509(𝑡𝑖) (15)

donde,

$𝑚𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖𝑎𝑙2 : valor del avalúo por metro cuadrado de los predios con actividad

económica industrial. 𝑇𝑖: variable binaria que identifica el momento de la implementación de la


la variable de resultado. 6.5. Efectos heterogéneos con incidencia en el resultado de impacto El análisis descriptivo adelantado a cada uno de los tres (3) grandes grupos de predios seleccionados (residencial, comercial y de servicios e industrial) no sólo permitió tener una caracterización univariada de estos predios sino también identificar la importancia relativa de cada una de las variables analizadas.

Coeficientes

estandarizado

s


(Constante) 270470,205 47920,244 5,644 0,000

Dummy_Impacto -111496,461 94654,271 -0,022 -1,178 0,239

Dummy_Tiempo 68595,509 13724,365 0,093 4,998 0,000


b. Selección de casos sólo para los cuales ACTIVIDAD = Industrial

Coeficientesa,b

Modelo

Coeficientes no

estandarizados

t Sig.

1

P á g i n a | 42

Con base en estos resultados, se seleccionaron las variables más importantes dentro de cada grupo y se corrió un modelo de regresión lineal que combinara el efecto del impacto por la implementación de la Fase II de TransMilenio y sus características catastrales, a fin de conocer los efectos heterogéneos que condujeron a un mayor efecto (positivo o negativo). El modelo propuesto se generó únicamente para los grupos de actividades económicas que arrojaron significancia individual de la variable dummy de impacto (residencial y comercial y de servicios), utilizando el método Backward Stepwise. Este método fuerza la entrada de todas las variables dentro del modelo en cada paso descartando variables independientes una a una sin alterar la calidad del modelo hasta llegar a la mejor ecuación que relaciona la variable dependiente con varias variables independientes. Ninguna variable fue excluida por lo que el primer modelo para cada caso fue el modelo definitivo, por lo que las variables tanto a nivel conjunto como individual presentaron significancia estadística. Las ecuaciones para cada modelo se muestran a continuación: $𝑚𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑙

2 = 300.526,202 − 447.461,338(𝑇𝑖) + 59.678,441(𝑡𝑖) + 292.805,957(𝑃𝐻 ∗ 𝑇𝑖) −223.975,311(𝑈𝑁𝑃 ∗ 𝑇𝑖) + 232.127,060(𝑇𝑈𝐶 ∗ 𝑇𝑖) + 107.803,318(𝑉𝑉 ∗ 𝑇𝑖) +

135.061,745(𝐸𝑉𝐵 ∗ 𝑇𝑖) + 18.351,088(𝑉𝐿 ∗ 𝑇𝑖) (16)

$𝑚𝐶𝑜𝑚𝑒𝑟𝑐𝑖𝑎𝑙_𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠2 = 263.344,973 − 640.595,154(𝑇𝑖) + 124.652,817(𝑡𝑖) +

393.437,797(𝑃𝐻 ∗ 𝑇𝑖) + 320.826,084(𝑇𝑈𝐶 ∗ 𝑇𝑖) + 341.870,244(𝐸𝑉𝐵 ∗ 𝑇𝑖) −580.394,668(𝑉𝐿 ∗ 𝑇𝑖) (17)

donde,

$𝑚𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑙2 : valor del avalúo por metro cuadrado de los predios con actividad

económica residencial. 𝑇𝑖: variable binaria que identifica el momento de la implementación de la


la variable de resultado. 𝑃𝐻 ∗ 𝑇𝑖: efecto combinado entre la variable de impacto y la variable que caracteriza

los predios de propiedad horizontal. 𝑈𝑁𝑃 ∗ 𝑇𝑖: efecto combinado entre la variable de impacto y la variable que caracteriza

los predios con suelo urbano no protegido. 𝑇𝑈𝐶 ∗ 𝑇𝑖: efecto combinado entre la variable de impacto y la variable que caracteriza

los predios con tratamiento urbano de consolidación. 𝑉𝑉 ∗ 𝑇𝑖: efecto combinado entre la variable de impacto y la variable que caracteriza

los predios con vías vehiculares (pavimentadas o sin pavimentar).

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𝐸𝑉𝐵 ∗ 𝑇𝑖: efecto combinado entre la variable de impacto y la variable que caracteriza los predios con buen estado de las vías (excelente y bueno).

𝑉𝐿 ∗ 𝑇𝑖: efecto combinado entre la variable de impacto y la variable que caracteriza los predios con influencia de vías locales.

Como se puede observar de los coeficientes obtenidos, tanto para los predios con actividad económica residencial como para aquellos con actividad económica comercial y de servicios, la Fase II de TransMilenio fue más favorable para los predios de propiedad horizontal que sobre aquellos que no corresponden a este régimen de propiedad. Opuesto a ello, la característica que más pudo haber estimulado un impacto negativo derivado de la implementación de la Fase II de TransMilenio en los predios del área de influencia con actividad económica residencial fue la clase de suelo. De acuerdo a los resultados, la infraestructura de transporte fue desfavorable para los predios catalogados con suelo urbano no protegido que sobre aquellos con suelo urbano protegido. Para el caso de los predios con actividad económica comercial y de servicios, la característica que más influyó a generar impacto negativo derivado de la implementación de la Fase II de TransMilenio fue la ubicación de los predios en donde prevalecían las vías locales. Resumiendo, los anteriores hallazgos evidencian que el impacto generado a partir de la implementación de la Fase II de TransMilenio no fue positivo y por ende al extrapolar dicha información al trazado de la PLMB se obtendría que la plusvalía capturada en el impuesto predial como el mayor valor del avalúo catastral de los predios no puede ser considerada como un mecanismo de financiamiento para este tipo de infraestructura.

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7. Conclusiones y Aporte Las plusvalías Urbanas se han convertido en una alternativa de financiación exitosa para grandes proyectos de infraestructura en trasporte a nivel mundial, mitigando los problemas presupuestales a los que se enfrentan las administraciones locales para este tipo de proyectos, al ser un mecanismo con alta capacidad de generación de recursos en el corto plazo, facilitando el desarrollo y competitividad de las ciudades. La mayoría de investigaciones sobre plusvalía han sido realizadas sobre sistemas de transporte masivo RT o LRT. Sin embargo, para los sistemas de transporte BRT, los cuales han surgido como una solución innovadora para mitigar los problemas de movilidad en ciudades de todo el mundo –con experiencias exitosas en ciudades como Curitiba, Quito y Bogotá–, el conocimiento empírico sobre el impacto de sus inversiones en el suelo urbano es limitado. Por lo anterior, varios lugares están efectuando cambios que reflejan el afianzamiento de principios ya establecidos sobre recuperación de plusvalías como medio de financiación para resolver necesidades locales. De acuerdo con la literatura revisada, el mayor número de estudios se realizaron bajo la metodología de precios hedónicos, arrojando como resultado un efecto positivo en el valor de los predios en diferentes áreas de influencia del sistema de transporte analizado. Un número menor de estos, mostraron efectos nulos o negativos asociados a externalidades negativas vinculadas a la implementación del sistema. Se evidenció que los resultados pueden diferir en gran medida al utilizar una metodología de precios hedónicos a una metodología de evaluación de impacto –por grupos de control y tratamiento–, principalmente por la trazabilidad que se otorga dentro del análisis cuantitativo. Mientras que la teoría hedónica hace un corte transversal de la información, la metodología de evaluación de impacto por diferencias en el tiempo utiliza mínimo información de dos periodos de tiempo identificando claramente la diferencia antes y después en el grupo de tratamiento, proporcionando resultados más precisos –no sesgados– al establecer si el cambio en el valor de los predios fue causado directamente por la intervención. La propuesta de evaluación de impacto de la PLMB contenida en este documento se llevó a cabo aplicando la metodología de diferencias en el tiempo sobre los predios localizados en un área de influencia de hasta 1.500 metros de la Fase II del Sistema TransMilenio, por ser el corredor más parecido al trazado propuesto para la Línea Metro, de acuerdo al tipo de actividad económica del inmueble.

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Los análisis se adelantaron sobre los predios caracterizados por no incluir dentro del valor de su avalúo las disparidades originadas por cambios físicos, variaciones de uso de suelo o de productividad, o condiciones locales del mercado inmobiliario durante el periodo de tiempo definido entre los años 2000 a 2011, teniendo en cuenta que la plusvalía puede ser capturada mediante dos (2) fuentes principales de generación de recursos; la primera, como el mayor valor del avalúo de los predios capturado a través del impuesto predial y la segunda, como la valorización originada por efectos de un desarrollo urbano en las zonas cercanas a las estaciones del sistema de transporte asociados a cambios de uso o productividad del suelo, permisos de mayor edificabilidad en altura, construcción de nuevas unidades habitacionales, entre otros. De acuerdo con los análisis adelantados en el presente estudio, TransMilenio Fase II generó impactos negativos en el valor promedio del metro cuadrado de los predios residenciales y comerciales y de servicios circundantes a su trazado en un radio de hasta 1.500 metros. Para los predios con actividad económica industrial, los resultados no fueron concluyentes gracias a la poca significancia estadística de la variable de impacto modelada. En la literatura revisada se han soportado este tipo de resultados pudiendo estar asociados a externalidades como el ruido, vibraciones, aumento de comercialización al por menor alrededor de las estaciones, daños estéticos al espacio público y crecimiento de la delincuencia. Evaluado bajo las condiciones de la Fase II de TransMilenio, los resultados obtenidos pueden estar asociados posiblemente a aspectos externos como la congestión producida por la disminución de la capacidad vial para la circulación de carriles exclusivos para el sistema, las vibraciones y el ruido originado por el paso de los buses, y el aumento en la percepción de inseguridad de los residentes de predios aledaños a las estaciones por la mayor accesibilidad que proporcionó el sistema, entre otros. Adicionalmente, se debe considerar que el sistema de transporte masivo Fase II de TransMilenio fue implementado dentro de un corredor que ya contaba con un sistema de transporte tradicional, razón por la cual no solucionó problemas de cobertura de viajes debido a que la demanda ya estaba atendida. Situación contraria a que hubiese sido implementada en un corredor que no contara con una demanda atendida, lo cual hubiera mejorado el valor del efecto en la evaluación de impacto según la literatura Por lo anterior, es claro que el mejoramiento del acceso a diferentes zonas de la ciudad por medio de un sistema de transporte más eficiente, no conlleva a una mejora en el valor del avalúo de los predios circundantes a los corredores viales del sistema. Conforme a los resultados observados para la Fase II de TransMilenio, se validó el supuesto de generación de recursos como mecanismo de financiamiento de la

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PLMB, encontrando que la obra puede generar un impacto negativo sobre los predios con actividad económica residencial y comercial y de servicios. En este sentido, no se puede definir la plusvalía que se captura a través del impuesto predial como mecanismo de financiamiento de la obra, debiéndose enfocar en la generación de recursos de valorización por potencial desarrollo urbano en las zonas aledañas a las estaciones del sistema. En este contexto, las políticas públicas que articulan los organismos gubernamentales enfocadas a optimizar el suelo urbano mediante los planes de ordenamiento territorial, su disponibilidad y la relación temporal entre el desarrollo inmobiliario y las inversiones en sistemas de transporte masivo fijan un punto de partida para investigaciones relacionadas con el cálculo de plusvalías derivadas de la construcción de este tipo de infraestructuras. En ese orden de ideas, este trabajo puede considerarse como un primer paso que sirva de orientación a estudios posteriores que incluyan dentro de su alcance el análisis de todos los temas emergentes encontrados en este estudio, como por ejemplo: estudios focalizados en donde se identifique el posible impacto en el valor de los predios en diferentes áreas de influencia, en donde se evalúe el impacto según el modo de construcción de la infraestructura (elevado, a nivel o subterráneo), entre otros. Igualmente se resalta la importancia de contar con bases de datos que contengan información histórica confiable y debidamente actualizada tanto de las características físicas y catastrales de los predios como de los avalúos comerciales que identifiquen las dinámicas recientes del mercado inmobiliario.

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UNIVERSIDAD EXTERNADO DE COLOMBIA INVERSIÓN · “impacto de la primera lÍnea del metro de bogotÁ (plmb) sobre el valor del suelo: un anÁlisis a partir de mÉtodos cuantitativos