Estudiant:Llic. Josep Maria Escofet i Figueras
Director: Dr. Arq. Josep Roca i Cladera
Universidad Politécnica de Cataluña, UPC | Departamento de Construcciones Arquitectónicas I, CAI
DOCTORADO EN GESTIÓN Y VALORACION URBANA Y ARQUITECTÓNICA
Centre de Política de Sòl i Valoracions, CPSV
OBTENCIÓ D’UN INDICADOR SOCIOECONÒMIC PER A L’ANALISI DE LA
DIFERENCIACIO RESIDENCIAL
UN ANALISI EMPIRIC SOBRE UNA CIUTAT MITJANA DE L’ENTORN METROPOLITA: EL CAS DE
TERRASSA
• L’objectiu d’aquest projecte de tesi doctoral és obtenir un indicador sintètic que sigui capaç de
valorar la diferenciació residencial.
• La distribució espacial de la població dins de les ciutats no és un fet arbitrari, ans al contrari es pot
veure que existeixen unes pautes que fan que determinats espais siguin ocupats per un tipus
determinat de població (en aquest cas es refereix a tipus com a tipus ideal weberià).
• Aquesta diferenciació en les pautes d’establiment d’habitatge obeeixen a moltes causes possibles.
Així es podria parlar de motius ètnics, religiosos, econòmics, socioeconòmics, demogràfics etc
• En aquesta tesi de les possibles causes que explicarien una propensió diferent a habitar/ocupar
diferents espais, es centrarà, principalment, en els atributs de tipus socioeconòmic i de les relacions
que aquests tenen amb altres variables urbanístiques i socials
• Part del projecte actual es va presentar el seu dia en la presentació del projecte de Màster el juliol
de 2008, posteriorment en la presentació del projecte per admissió de la tesi i darrerament (l’any
passat en una jornada com la d’avui.
• En aquesta jornada es presenta la remodelació del càlcul d’un dels atributs bàsics en el càlcul de
l’indicador, el que en la tesi de màster rep el nom de Índex d’ingressos
• No obstant a més del canvi de mètode de càlcul es proposa un canvi en el propi indicador que
passaria de ser un índex d’ingressos a un de “Renda Familiar Disponible”. Aquest darrer indicador
és acceptat com l’indicador idoni per mesurar el factor ingressos (income)
OBJECTIUS I INTRODUCCIO DEL PROJECTE DE TESI
• Mentre que en la tesi de màster la variable es va avaluar a partir de taules agregades
de la “Encuesta de Estructura Salarial” publicada per l’INE corresponent a l’any 2002,
en el present projecte s’ha passat a elaborar un model economètric a partir de les
microdades de l’esmentada enquesta corresponents als anys 1995,2002 i 2006.
• La font d’informació és, doncs, els fitxers que om pot descarregar des de la pàgina
de l’INE. http://www.ine.es/prodyser/micro_salarial.htm
• La variable a obtenir o variable dependent és el sou per hora en funció d’un conjunt
de variables que d’una banda han d’estar en les esmentades taules i alhora estiguin
incloses en les taules del cens de 2001, que és la font de dades sobre la que es
realitzarà el càlcul.
• Les variables en ambdós sistemes de taules tenen codificacions diferents el que
obliga a un procés de recodificació i agrupació de categories per tal de que encaixin
en el seu significat
ESTIMACIÓ DE LA VARIABLE INGRESSOS
Codi Índex IdCodi Descripció 2006 2002 1995
2002_
2006
(Intercept) 1 1 Constant 2,748 2,720 2,448 2,734
NU
TS
- 1
1 1 Galicia, Asturies Cantabria 0,000 0,000 0,000 0,000
2 2 Pais Basc, Navarra, Rioja, Arago 0,129 0,124 0,116 0,126
3 3 Madrid 0,123 0,115 0,185 0,119
4 4 Castelles, Extremadura -0,003 -0,015 0,007 -0,009
5 5 Catalunya, Valencia, Balears 0,091 0,088 0,123 0,090
6 6 Andalusia, Murcia, Ceuta, Melilla 0,021 0,026 0,053 0,023
7 7 Canaries -0,036 0,009 0,025 -0,013
Sexe 1 1 Home 0,000 0,000 0,000 0,000
2 2 Dona -0,202 -0,203 -0,195 -0,205
Tipus
Contracte
1 1 Duració indefinida 0,000 0,000 0,000 0,000
2 2 Duració determinada -0,137 -0,151 -0,204 -0,146
Nacionalitat 1 1 Espanyol 0,000 0,000 0,000 0,000
2 2 Resta del món -0,077 -0,066 NA 0,405
Edat
1 1 Menys de 20 0,000 0,000 0,000 0,000
2 2 De 20 a 29 0,086 0,063 0,227 -0,077
3 3 De 30 a 39 0,209 0,201 0,377 0,076
4 4 De 40 a 49 0,323 0,332 0,530 0,205
5 5 De 50 a 59 0,403 0,417 0,578 0,327
6 6 de 60 a 70 0,424 0,399 0,516 0,408
MODEL per a R
lnsouhora ~ NUTS + activitat + sexe + estudis + ocupacio + contracte + edat + nacionalitat
MODEL ECONOMÈTRIC VARIABLE INGRESSOS
Codi Index IdCodi Descripció 2006 2002 1995
2002-
2006
Activita
t
CA00 1 Extraccio productes 0,000 0,000 0,000 0,000
DABC 2 Industria d'alimentacio, textil, cuir -0,210 -0,235 -0,233 -0,220
DDE0 3 Industria fusta, paper, arts grafiques -0,181 -0,202 -0,255 -0,190
DE22 4 Ensenyament -0,160 -0,136 -0,117 -0,148
DFGH 5 Refinació, química, plàstics -0,018 -0,013 -0,044 -0,013
DI26 6 ind. productes minerals -0,066 -0,083 -0,127 -0,073
DJ00 7 Metal·lúrgia -0,110 -0,117 -0,131 -0,113
DK29 8 Indústria de la construcció -0,105 -0,122 -0,147 -0,112
DL00 9 Industria elèctrica, electrònica, òptica -0,141 -0,127 -0,133 -0,131
DMN0 10 Tranposrt i altres -0,145 -0,145 -0,186 -0,143
EE00 11 Producció i dist. Energia i aigua 0,105 0,156 0,148 0,134
F045 12 Construcció maquinaria -0,097 -0,080 -0,094 -0,087
GG00 13 Comerc vehicles i reparacio -0,190 -0,198 -0,225 -0,193
GG52 14 Comerc al detall -0,242 -0,238 -0,229 -0,240
H055 15 Hostaleria -0,170 -0,220 -0,228 -0,190
II00 16 Transport, comunicacions, -0,087 -0,068 -0,064 -0,077
II01 17 Ag. de viatges, Correus i telecomunic. -0,081 -0,051 -0,009 -0,065
JJ00 18 Intermediació financera 0,094 0,166 0,074 0,133
KK00 19 Immobiliaries i serveis empresarials -0,249 -0,217 -0,203 -0,236
MM00 20 Educacio -0,170 -0,160 NA -0,164
NN00 21 Sanitaries i serveis socials -0,093 -0,165 NA -0,124
OO00 22 Altres serveis -0,207 -0,212 NA -0,209
Codi
Ind
ex
IdC
odi Descripció 2006 2002 1995
2002-
2006
Ocu
pa
ció
A 1 Direc. de les adm. públiques i d'empreses de >10 assal. 0,000 0,000 0,000 0,000
B 2 Gerents d'empreses amb menys de 10 assalariats -0,229 NA NA -0,213
D 3 Professions associades a titulacions de 2 º i 3r cicle -0,277 -0,157 -0,164 -0,291
E 4 Professions associades a titulacions de 1r cicle -0,356 -0,236 -0,250 -0,495
F 5 Tècnics i professionals de suport -0,540 -0,454 -0,330 -0,700
G 6 Treballadors de tipus administratiu -0,725 -0,678 -0,543 -0,804
H 7 Treballadors dels serveis de restauració i de serveis pers -0,842 -0,766 -0,574 -0,659
J 8 Treballadors dels serveis de protecció i seguretat -0,643 -0,680 -0,624 -0,706
K 9 Dependents de comerç i similars -0,736 -0,676 -0,556 -0,823
L 10 Treballadors qualificats en l'agricultura i en la pesca -0,825 -0,840 NA -0,767
M 11 Treballadors qual. de la construcció -0,769 -0,769 -0,609 -0,646
N 12 Treballadors qualificats de les indústries extractives, -0,669 -0,625 -0,502 -0,808
P 13 Treballadors qualificats d’altres -0,819 -0,801 -0,642 -0,719
Q 14 Operadors d'instal. industrials, muntadors i engalzadors -0,746 -0,697 -0,555 -0,767
R 15 Conductors i operadors de maquinària mòbil -0,781 -0,754 -0,618 -0,845
S 16 Treballadors no qualificats en serveis -0,858 -0,839 -0,672 -0,837
T 17 Peons -0,838 -0,838 -0,682 -0,196
Resultats 2006 2002 1995 2002_2006
Graus de llibertat 234713 215139 175391 449410
R quadrat ajustada 0,5128 0,5475 0,5452 0,5304
RESULTAT DEL MODEL ECONOMÈTRIC VARIABLE INGRESSOS
L’enquesta de l’any 1995 es descarta per que li manquen algunes variables, categories dins
les variables i en general sembla com si l’enquesta no estigues completa.
Per veure si l’estructura salarial respecte els models de regressió esmentats per als anys
2002 i 2006 es estable es procedeix a comprovar-ho mitjançant el test d’estabilitat estructural
o paramètrica dels models de regressió (Test de Chow). El resultat no aporta massa
informació, possiblement degut a les dimensions mostrals, i per tant a l’elevat nombre de
graus de llibertat. Per tant s’escull el model de 2002_2006 que correspon a la suma de les
mostres de 2002 i 2006, és a dir, sobre 449.410 registres.
La R quadrat ajustat o coeficient de determinació pel model és de 0,5304
ELS INGRESSOS PER ASSALARIATS SÓN UN BON INDICADOR DE LES
ECONOMIES FAMILIARS?
La capacitat econòmica familiar no és només un resultat dels ingressos en abstracte, sinó de
la quantitat global d’ingressos que entren en la unitat familiar deduint-li els impostos,
cotitzacions a la seguretat social, etc.
En aquest cas s’estaria parlant de una magnitud econòmica que seria la Renda Familiar
Disponible que és la que s’usa en la majoria d’institucions
• EUROSTAT
• BBVA
• INE
• IDESCAT
• Ajuntament de Barcelona
• Ajuntament de Madrid
• Comunitat Autònoma de Madrid
EUROSTAT. L’INGRES DISPONIBLE PER HABITANT
A part dels fluxos interregionals de la mà d'obra (els fluxos entre regions), hi ha una sèrie de factors
addicionals que poden resultar en la distribució regional de l'ingrés que s'aparten de la distribució
regional del PIB.
Aquests inclouen, per exemple, els fluxos interregionals d'ingressos de la renda, interessos o
dividends rebuts pels residents d'una determinada regió, però són pagats pels residents d'altres
regions.
En contrast amb el PIB per habitant, la renda disponible de les llars presenta el balanç que queda
després que s'han dut a terme d'aquestes operacions, en base als ingressos rebuts (salaris, excedent
d'explotació, renda, interès, dividends i beneficis socials) de la qual es dedueixen els impostos , les
contribucions de seguretat social i altres transferències corrents.
Les dades es deriven dels comptes de les llars i són (igual que amb les xifres del PIB) es presenta en
termes d'una moneda comuna artificial, un poder de compra estàndard de consum (PPC) per habitant,
per tal d'eliminar les diferències en els nivells de preus entre països.
Font:Eurostat (tgs00026). Eurostat Yearbook 2010
CÀLCUL DIRECTE DE LA RENDA FAMILIAR DISPONIBLE SEGONS EL BBVA RFDpc
PRODUCTE INTERIOR NET AL COST DELS FACTORS
(-) DEDUCCIONS
• estalvi empresarial
• Impostos directes sobre empreses i rendes de l'Estat
• Quotes pagades a la Seguretat Social
• Impostos directes sobre les famílies i transferències a la adm. Pública
(+) ALTRES INGRESSOS FAMILIARS Ajuda familiar
• Prestacions econòmiques de la Mutualitat Agrària
• Prestacions farmacèutiques INP (fora dels centres assistencials) Atur
• Altres prestacions de la Seg Social i de serveis públics Transferències i rendes de l'exterior
(=) Renda familiar disponible
Font: Servei d'Estudis del Banc de Bilbao (1978).
Prestacions socials 13%
Altres transferències corrents
6%
excedent brut explotació
20% remuneració d'assalariats
56%
rendes netes de la propietat
5%
Saldo de rendes primàries brutes
81%
Components de la RFD bruta. Recursos
Impostos sobre renda, patrimoni, etc
29%
Cotitzacions socials efectives
49%
Cotitzacions socials imputades
4%
Altres transferències corrents
18%
Components de la RFD bruta. Usos
Font: IDESCAT
MACROMAGNITUTS DE LS RFD A CATALUNYA . 2001
EXTRAPOLAR LES DADES AGRAGADES DE LA RFD A ÀMBITS GEOGRÀFICS
INFERIORS
• El càlcul directe de les macromagnituts expressades en la metodologia anterior és molt
complexe i només poden ser avaluades en àmbits geogràfics grans, per exemple en el cas de
l’EUROSTAT es fa per regions NUTS2. En el cas de l’IDESCAT es fa per comarques i es fan
estimacions fins a municipis superiors a 5.000 habitants.
• La dificultat metodològica i la manca d’informació desagregada impedeixen transportar aquest
càlcul de forma directa a zones microterritorials, per tant, om procedeix a fer estimacions
indirectes de l’indicador a partir de models economètrics construïts a partir d’altres variables
que guarden una relació plausible amb la variable exògena.
• No obstant per fer aquest salt d’escala, d’unitats macroterritorials a microterritorials s’han de
tenir en compte els problemes metodològics que es presenten en la informació agregada (com
a suma de realitats individuals). Entre els esmentats problemes es de destacar els presentats
amb el nom de MAUP. “Modifyable Areal Unit Problem”. (Giuseppe Arbia). Els problemes es
concentren bàsicament en:
• Problema de escala
• Disminució de la variància.
• Disminució del grau d'autocorrelació espacial.
• Augment del coeficient de correlació lineal entre dues variables.
• Canvis en la estacionarietat espacial.
• Problema d’agregació
• En aquest sentit també s’han de tenir en compte els corresponents al que s’anomena
Inferència Ecològica (Gary King) que coincideixen metodològicament en gran part amb els
esmentats per les MAUP i que es resumeixen en
• Biaix de l’agregació
• Heterogeneïtat espacial
MODEL DE CALCUL DE L’AJUUNTAMENT DE BARCELONA DISTRIBUCIO TERRITORIAL DE LA RENDA FAMILIAR A BARCELONA
MODEL DE CALCUL DE LA COMUNITAT DE MADRID La Distribución Espacial de la Renta en la Comunidad de Madrid
MODEL DE CALCUL DE L’AJUNTAMENT DE BARCELONA. ICEF ÍNDEX DE CAPACITAT ECONÒMICA FAMILIAR A LA CIUTAT DE BARCELONA
Icef= 0,89*CSP+0,84*POTMI+0,68*ECOT+0,88*VSOL+0,90*VSERCO+0,88*CTEL
CSP= Categoria socio profesional. Primer factor de l’anàlisi de correspondències simple de
la taula de categories socioprofessionals
POTMI = Potència fiscal mitjana per família dels turismes
ECOT = Edat mitjana dels turismes
VSERCO= Valor cadastral mitjà dels serveis i construcció de locals
VSOL= Valor cadastral mitjà del sòl dels locals
CTEL=Despesa mitjana mensual en telèfon de les famílies
QUADRE DE CATEGORIES SOCIOPROFESSIONALS CSP
PPLL Professió liberal -2,661 QUIN Quadres intermedis -0,199
NEES No especificada. Estudis superiors -2,306 NEEB No especificats. Estudis Batxill -0,133
TESU Tècnics superiors -2,106 ATCM Aturats classe mitjana 0,022
ATES Aturats. Estudis Superiors -1,441 ATEB Aturats estudis batxillerat 0,111
DIAD Directius Administració -1,397 APRE Aprenents 0,288
NEEM No especificada. Estudis mitjans -1,33 OBCM Obrers comerç 0,488
ATCA Aturats de classe alta -1,286 NEEP No especificada. Estudis primaris 0,842
TTEMI Tècnics mitjans -0,865 OBTR Obrers transport 1,042
ALTE Altres tècnics -0,82 OBIN Obrers industrials 1,064
DICO Directius de comerç -0,532 ATEP Aturats. Estudis Primaris 1,108
VENE Venedors -0,355 ATOB Aturats obrers 1,352
ADMI Administratius -0,266 OBCO Obrers construcció 1,397
Per a la construcció del model s’utilitzaran les variables:
• Ingressos estimats SOUS
• Percentatge d’aturats entre la població entre 16 i 65 anys Actius.Atur
• Percentatge d’estudiants entre la població entre 16 i 65 anys Actius.Estu
• Percentatge d’ocupats entre la població entre 16 i 65 anys Actius.Treb
• Percentatge de pensionistes entre la població entre 16 i 65 anys Actius.Pens
• Percentatge de persones que efectuen tasques de la llar entre la població d’entre 16 i 65 anys
Actius.Llar
CALCUL DEL MODEL DE REGRESSIÓ A NIVELL PROVINCIAL
Per a la realització del model s’utilitzarà la regressió lineal múltiple mitjançant el proces stepwise o
“pas a pas”
El model reten sols dues variables Actius.Treb (Població entre 16 i 65 anys que treballa) i la variable
SOUS procedent de l’estimació dels ingressos a partir de EES
GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE ELS RESIDUALS i LA RFD.BBVA
En ambdós gràfics es pot veure la bondat de l’ajust amb dos punts molt allunyats de la tònica
general de linealitat que són Girona i les Illes Balaers (turisme?) . Tanmateix en l'anàlisi de residus
es pot veure la bondat de l’aleatorietat dels residus tret el cas de les dues províncies esmentades.
Sant Adrià del Besòs
Sant Cugat del Valles
R² = 0,8322
60
70
80
90
100
110
120
130
140
150
160
80 90 100 110 120 130 140 150 160
RF
D s
eg
on
s I
DE
SC
AT
Estimació de RFD
GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I LA RFD
DELS MUNICIPIS DE LA PROVINCIA DE BARCELONA SEGONS
L’IDESCAT
Pedralbes
Sant Gervasi
Sarria
Vallvidrera - Les Planes
Ciutat Meridiana - Vallbona
R² = 0,5676
45
65
85
105
125
145
165
185
205
80 90 100 110 120 130 140 150 160
RF
D s
eg
on
s A
pro
c A
jun
tam
en
t B
arc
elo
na
Estimació RFD
GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I LA RFD
ESTIMADA PER A LES ZRG DE L’AJUNTAMENT DE BARCELONA
Pedralbes
Ciutat Meridiana
R² = 0,5042
80
100
120
140
160
180
200
50 100 150 200 250 300 350
ICE
F
Estimació RFD
GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I L’ICEF DE
1998 PER A LES ZRG DE L’AJUNTAMENT DE BARCELONA
Pl. Vila de Madrid
Pg. de Gràcia Central
Palau Reial
R.C.D. Espanyol
C. Tuset
Tres Torres
Hospital Militar
Valllbona
R² = 0,5747
35
55
75
95
115
135
155
175
195
215
40 60 80 100 120 140 160 180
RF
D p
er
ap
roxim
ació
Aju
nta
men
t d
e
Ba
rce
lon
a
Estimació RFD
GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I LA RFD
ESTIMADA PER A LES ZRP DE L’AJUNTAMENT DE BARCELONA
GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I L’INDICADOR
SINTÈTIC OBTINGUT PER A TERRASSA EN LA TESI DE MASTER
Zona Ajuntament
R² = 0,9037
60
70
80
90
100
110
120
130
140
150
60 80 100 120 140 160
Fact
or
soci
oe
con
òm
ic (
Tesi
na
mas
ter)
Estimacio RFD
MAPA DE LA DISTRIBUCIO DE RFD A TERRASSA COMPRADA AMB LA
DISTRIBUCIO TERRITORIAL DE L’INDICADOR SINTÈTIC
R² = 0,6083
2450
2500
2550
2600
2650
2700
2750
2800
2850
2900
60 70 80 90 100 110 120 130 140
GRÀFIC DE DISPERSIÓ ENTRE L’ESTIMACIÓ DE LA RFD I EL VALOR
DE TAXACIÓ DELS IMMOBLES (ANYS 2005-2006)
Índex RFD
Pre
u h
abitatg
e e
uro
s/m
2
El preu per m2 de l’habitatge a la secció S s’ha obtingut per interpolació dels
paràmetres obtinguts mitjançant GWR dels habitatges més propers al
centroide de la secció S