Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 57 Wilson Fernando Cueva Vera wilson.cueva@ucuenca.edu.ec Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas – Grupo de Investigación en Economía Regional (GIER), Universidad de Cuenca – Ecuador Fanny Narcisa Cabrera Barbecho fanny.cabrera16@ucuenca.edu.ec Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas – Grupo de Investigación en Economía Regional (GIER), Universidad de Cuenca – Ecuador Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca: estudio de la depreciación en sectores de alta contaminación Environmental Pollution Costs in Real Estate Valuation in the City of Cuenca: Study of Depreciation in High Pollution Areas Artículo original. Revista Killkana Sociales. Vol. 9, No. 1, pp. 57-78 , enero-abril, 2025. p-ISSN 2528-8008 / e-ISSN 2588-087X. Universidad Católica de Cuenca Recepción : 6 de noviembre de 2024 | Publicación: 30 de enero de 2025 Juan Pablo Sarmiento Jara juan.sarmiento@ucuenca.edu.ec Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Universidad de Cuenca – Ecuador, Jorge L. Palacios Riquetti jorge.palacios@ucuenca.edu.ec Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas – Grupo de Investigación en Economía Regional (GIER), Universidad de Cuenca – Ecuador DOI: https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 58 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti Resumen En las metrópolis modernas, la contaminación ambiental, especialmente la ge - nerada por el tráfico vehicular, emerge como un problema crítico. Este trabajo se enfoca en la ciudad de Cuenca y explora cómo la contaminación, específicamente las emisiones de dióxido de nitrógeno (NO2), afecta el valor de las propiedades inmobiliarias, especialmente cuando se utiliza el enfoque de precios hedónicos. Este enfoque se basa en la premisa de que el precio de una vivienda está deter - minado por sus características y las condiciones del entorno, y se puede descom - poner en sus atributos, incluyendo la proximidad al tráfico vehicular. Adoptando el modelo de precios hedónicos, se utilizó un enfoque integrado para el análisis, combinando datos sobre las características estructurales de las viviendas, aspec - tos del entorno vecinal, y mediciones específicas de emisiones de NO2. Los resul - tados revelan una relación negativa y significativa entre la contaminación atmos - férica y el valor de las propiedades por metro cuadrado. Asimismo, se destaca que el impacto de la contaminación varía considerablemente entre diferentes tipos de viviendas, las cuales se categorizan según su tipo, el costo del suelo y el nivel de exposición a la contaminación. Este análisis proporciona un marco para entender cómo la contaminación ambiental no solo degrada la calidad de vida, sino que también influye en el valor del mercado inmobiliario, sugiriendo la necesidad de políticas enfocadas en la mitigación de la contaminación y la protección del valor de las propiedades en zonas urbanas. Examinar las variaciones geográficas y las características específicas de cada ubicación permitiría capturar las complejida - des del mercado inmobiliario y la forma en que factores ambientales locales influ - yen en la percepción y el valor de los inmuebles. En resumen, el tráfico vehicular no solo afecta la calidad del ambiente urbano, sino que también tiene un impacto en el valor de las viviendas. Palabras clave : contaminación del aire; penalización; precios hedónicos; ruido; tráfico vehicular; zonas urbanas. Abstract Environmental pollution, particularly caused by vehicular trafic, is becoming a major issue in modern metropolises. This work focuses on Cuenca and how pollu - tion, specifically nitrogen dioxide (NO2) emissions, afects the value of real estate. An integrated approach was used to analyze using the hedonic pricing model, combining data on home structural characteristics, neighborhood environment aspects, and specific measurements of NO2 emissions. The results reveal a nega - tive and significant relationship between air pollution and the value of properties per square meter. The impact of pollution can vary significantly between diferent types of dwellings, which are classified based on their type, soil cost, and level of
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 59 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca exposure to pollution. This analysis ofers a framework for comprehending the im - pact of environmental pollution on both the quality of life and the value of the hou - sing market, suggesting the need for policies focused on minimizing pollution and protecting property values in urban areas. Examining the geographical variations and specific characteristics of each location would capture the complexities of the real estate market and how local environmental factors influence the perception and value of real estate. To summarize, vehicular trafic significantly impacts both the quality of the urban environment and the worth of housing. Keywords: air pollution; hedonic prices; noise; penalty; urban areas; vehicular trafic. Introducción Este estudio aborda la problemática de la contaminación ambiental, enfocándo - se en la relación entre la calidad del aire y el valor inmobiliario en la ciudad de Cuenca, Ecuador. La contaminación atmosférica, caracterizada por la presencia de partículas finas (PM), ozono (O3), óxidos de nitrógeno (NOx) y óxidos de azufre (SOx), se ha relacionado con numerosos problemas de salud, incluyendo enfer - medades respiratorias y cardiovasculares, e incluso muertes prematuras (Corbett et al., 2007) (Shaw et al., 2022). En 2016, Ecuador registró alrededor de 24 muertes por cada 100,000 habitantes debido a la contaminación del aire (World Health Organization, 2019). En la ciudad de Cuenca, la circulación vehicular representa la mayor causa de polución atmosférica y acústica. Se ha detectado que en zonas con alta densidad de población, los niveles de dióxido de nitrógeno (NO2) y de ruido exceden las normativas establecidas.(EMOV EP, 2017) (Martínez et al., 2017). Una reducción de los niveles de contaminación podría tener implicaciones eco - nómicas significativas, especialmente en el ámbito de la salud. Este escenario plantea un efecto directo en las preferencias habitacionales y en el valor de las propiedades. Por lo tanto, es previsible que los ciudadanos opten por viviendas en áreas con una calidad ambiental superior. Estas preferencias se reflejan en el impacto de la contaminación sobre los precios de los inmuebles (Chakraborti et al., 2016)(Liu et al., 2018)(Mei et al., 2020). La distribución espacial de la contaminación por NO2 en la ciudad de Cuenca revela un patrón de concentración variable, como se muestra en la Figura 1 . El año 2018 marcó una diferencia notable entre las zonas céntricas y las periféricas en términos de calidad del aire. El centro de Cuenca, caracterizado por su alta densidad de tráfico y actividades comerciales e industriales, presenta los niveles más elevados de NO2, señalados con intensos tonos obscuros en el mapa. Estas áreas centrales reflejan una contaminación ‘alta’, contrastando significativamente
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 60 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti con las zonas periféricas, donde el mapa indica con tonalidades claras una conta - minación que varía de ‘baja’ a ‘moderada’. Este gradiente de contaminación resalta una división ambiental dentro de la urbe, lo que subraya la urgencia de abordar la calidad del aire urbano con enfoques diferenciados que consideren la heteroge - neidad espacial de la contaminación. La Figura 1 muestra que las zonas céntricas de Cuenca, con alta actividad vehicular, comercial e industrial, tienen los niveles más altos de contaminación por NO2, lo cual se podría asociar con una depre - ciación en el valor inmobiliario debido a las preocupaciones de salud y bienestar. Figura 1. Distribución especial del promedio de la concentración de NO2 ( μ g / m3) Fuente: Elaborado por los autores Investigaciones anteriores han demostrado que las altas concentraciones de con - taminantes como el NO2 en centros urbanos, exacerbadas por la densidad de tráfico y la actividad industrial, pueden tener un impacto negativo en el valor de las propiedades inmobiliarias debido a las crecientes preocupaciones sobre la salud y el bienestar (Höhne et al., 2023); (Smith & Johnson, 2021). Este estudio postula que las áreas con mayores niveles de contaminación, ilus - tradas con tonos obscuros y claros, son zonas en donde proliferan más negocios y las viviendas han ido disminuyendo por afectar la calidad de vida.. Los compra - dores están dispuestos a pagar más por propiedades en zonas más claras, donde la contaminación es menor, reflejando preferencias habitacionales por una mejor calidad ambiental.
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 61 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca La estructura del artículo se divide en varias secciones. La segunda sección des - cribe el modelo de precios hedónicos empleado en la estimación de la penaliza - ción. Las secciones finales presentan los resultados y conclusiones derivadas de este análisis. Fundamneto teórico La intersección entre la contaminación ambiental y la economía inmobiliaria ha sido un foco de investigación significativo, revelando que la calidad del aire es un factor determinante en la valoración de propiedades. La presente revisión sinte - tiza estudios que han aplicado el modelo de precios hedónicos para cuantificar cómo diferentes contaminantes aéreos afectan el valor de los inmuebles. Varias investigaciones han reportado consistentemente una correlación negativa entre la presencia de contaminantes, como CO, NO2, PM2.5, PM10, O3 y SO2, y el pre - cio de los inmuebles, destacando que la penalización varía no solo con el tipo de contaminante sino también con la intensidad de su concentración (Chen et al., 2017) (Freeman et al., 2019). Por ejemplo, Mei et al. (Mei et al., 2020) identificaron un decremento en el valor inmobiliario en Beijing correlacionado con el incremento en la concentración de partículas y gases contaminantes, sugiriendo penalizaciones monetarias signifi - cativas por cada microgramo adicional por metro cúbico al año. Estos resultados se corroboran y expanden en diferentes contextos geográficos y contaminantes por Liu et al. (Liu et al., 2018) en Chengdu y Hitaj et al. (Hitaj et al., 2018) en Los Ángeles, entre otros. Cabe destacar que la metodología hedónica se ha adaptado mediante diversos estimadores econométricos para abordar problemáticas espe - cíficas en la estimación de estos valores. El bienestar humano se compone de múltiples contribuciones ambientales, tanto por su aprovechamiento directo como por los beneficios legados a futuras gene - raciones. El valor económico total (TEV) encapsula la totalidad de estos bene - ficios, tanto presentes como proyectados, y se desglosa en valores de uso, que incluyen interacciones directas e indirectas con los recursos, y valores de no uso, que se relacionan con el legado y la existencia, lo que hace que su medición sea compleja según la literatura (Bolt et al., 2005) Para la cuantificación del TEV se aplican métodos tanto directos como indirectos. Los primeros, como la valoración contingente, simulan mercados para bienes am - bientales que no se comercializan tradicionalmente, permitiendo estimar el valor asignado por los individuos a la reparación de daños ambientales. Los métodos indirectos, por otro lado, infieren el valor de los recursos ambientales a través de su asociación con bienes y servicios comercializables, como lo hacen los modelos
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 62 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti de precios hedónicos y el método de costo de reparación (Azqueta Oyarzun et al., 2007). El modelo de precios hedónicos, en particular, es relevante para este estudio, ya que sugiere que las variaciones en la calidad del aire se reflejan directamente en los precios de las propiedades (Mei et al., 2020). Por lo tanto, es útil para deter - minar cuánto valoran las personas una reducción en la contaminación del aire a través del análisis de las propiedades. Utilizando el método de precios hedónicos, este estudio busca cuantificar el va - lor monetario que las personas están dispuestas a pagar por vivir en áreas me - nos contaminadas, y de esta manera estimar la depreciación económica en áreas de alta contaminación en Cuenca. Las preguntas de investigación se centran en cómo la contaminación del aire afecta los precios de los inmuebles y cómo varía esta afectación entre diferentes tipos de propiedades y grados de exposición a la contaminación. Los resultados de este análisis pueden ser cruciales para la plani - ficación urbana y la promoción de políticas de vivienda y transporte que favorez - can la sostenibilidad y la salud pública en la ciudad de Cuenca. (Borja, Rodríguez, Luna, & Toulkeridis, 2021) Metodología El presente análisis se lleva a cabo en la ciudad de Cuenca, que es la tercera urbe más grande de Ecuador y sirve como el núcleo urbano del cantón Cuenca dentro de la provincia de Azuay. La elección de Cuenca como área de estudio radica en su creciente desafío de tráfico vehicular, particularmente en el centro de la ciudad, que es el epicentro de la actividad comercial y de negocios. Datos Se ha llevado a cabo un exhaustivo análisis de valoración de propiedades en Cuenca, abarcando un total de 135,884 inmuebles, con datos proporcionados por el Departamento de Avalúos de la administración local, actualizados hasta el año 2018. Este estudio incluye una amplia gama de variables relacionadas con las pro - piedades, tales como dimensiones del área construida, valor de mercado, espe - cificaciones constructivas, antigüedad de los edificios, número de instalaciones sanitarias y niveles o pisos del inmueble. Además, se ha enriquecido este análisis con información adicional sobre elemen - tos externos que afectan la valoración inmobiliaria. Entre estos se encuentran las estadísticas de incidentes delictivos y accidentes, proveniente del Consejo de Seguridad Ciudadana. También se ha considerado la proximidad al centro urbano
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 63 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca y la clasificación del uso del suelo, utilizando para ello datos catastrales propor - cionados por el gobierno local. En un esfuerzo por incorporar aspectos medioambientales, se han integrado da - tos obtenidos de una red de monitoreo ambiental compuesta por 20 estaciones distribuidas por toda la ciudad. Estas estaciones registran niveles de varios con - taminantes, incluyendo dióxido de azufre (SO2), ozono (O3), dióxido de nitrógeno (NO2), partículas sedimentables y material particulado (PM). Es relevante desta - car que en Cuenca, las emisiones más significativas de contaminantes primarios, como el monóxido de carbono (CO) y los óxidos de nitrógeno (NOx), se deben principalmente al tráfico vehicular. P ara garantizar la integridad y uniformidad de los datos utilizados en el análisis subsiguiente, se implementó un riguroso proceso de depuración del conjunto de datos. Este proceso de limpieza incluyó cuatro pasos esenciales fundamentales para garantizar la precisión y la relevancia de los hallazgos y conclusiones del es - tudio: (1) exclusión de propiedades que no disponen de área construida, propieda - des cuya tasación de construcción resultó ser negativa o inexistente, propiedades que presentaban años de construcción fuera del rango aceptable, es decir, antes de 1650 o después de 2019, se identificaron y removieron valores atípicos, defini - dos como aquellos que se desvían en más o menos 2.5 desviaciones estándar del valor logarítmico del precio por metro cuadrado. Esta medida previene la distor - sión de los resultados debido a valores extremos. En consecuencia se utilizaron 101,598 propiedades para el análisis posterior. Estrategia de estimación El enfoque de precios hedónicos se utiliza para analizar cómo las variaciones en la calidad del medio ambiente influyen en el valor de mercado de las propiedades. Según la literatura especializada, este enfoque es efectivo para cuantificar el valor económico que las personas atribuyen a factores como la mejora de la calidad del aire (Freeman et al., 2019). (Freeman et al., 2019). Los modelos hedónicos permite estimar el valor de una propiedad basándose en sus características, que incluyen aspectos estructurales, elementos del entorno y factores medioambientales. La fórmula estándar del modelo hedónico (Li et al., 2011) expresado en la fórmula logarítmica se presenta en (1). presenta en ( 1 ). 푙푙 푃푃 푖 = 훽 0 + 훽 1 푎푎푎푎 푖 + 훽 2 푎푟푎푟푟 푖 + 훽 3 퐶퐶 + 훽 4 퐶퐹 + 푟 푖 ( 1 ) En esta ecuación, 푙푙 푃푃 푖 : Denota el logaritmo natural del precio por metro cuadrado de la propiedad i y representa la variable de respuesta . Esta transformación matemática es clave para normalizar la distribución de los precios de las propiedades, contribuyendo a una mayor estabilidad en la variabilidad de los errores. Variables ambientales (Aire): Esta variable representan, las concentraciones de dióxido de nitró geno, en las inmediaciones de la propiedad i. Son indicadores cruciales del impacto ambiental sobre el valor de la propiedad. C F (Características físicas ): Incluye aspectos fundamentales de la propiedad, como el tamaño del área construida, los materiales u tilizados en la construcción y la antigüedad del inmueble. FE (Factores Externos): Comprende elementos externos a la propiedad que pueden influir en su valor, como la cercanía a servicios esenciales, zonas comerciales, industriales y las tasas de criminali dad en el área. Finalmente, ui es el término de error en la ecuación, que encapsula todas aquellas variables y factores no observados o medidos que podrían influir en el precio de la propiedad. Los coeficientes β representan la influencia marginal de estas variables sobre el valor logarítmico por metro cuadrado de cada vivienda i. Las variables empleadas en el modelo de precios hedónicos se seleccionan en función de la evidencia empírica y otras variables disponibles en la base de datos construida. Las variables y su forma de medición se describen en la Tabla 1 . Tabla 1 . Descripción de las variables explicativas Variables Descripción Medio ambiente Aire Niveles de dióxido de nitrógeno NO2 Ruido Número de decibels en el día o en la noche Características Edad Logaritmo de edad de la construcción Propiedad Terreno Logaritmo natural del área del terreno Frentes Logaritmo natural del frente de la propiedad Número de pisos Logaritmo natural del número de pisos Baños Logaritmo natural del número de baños Tipo - Piso 0. Normal, 1. Mezanine, 2. Subsuelo, 3. Ático Estado de la construcción 0. Buena, 1. Regular, 2. Mala Columnas 0. No tiene, 1. Madera, 2. Hierro, hormigón armado Vigas 0. No tiene, 1. Madera, 2. Hierro, hormigón armado Mezanine 0. No tiene, 1. Madera, 2. Concreto reforzado, simple Paredes 0. No tiene, 1. Madera, bahareque, 2. Adobe, tierra apisonada, 3. Hormigón armado, bloque, ladrillo Cubierta 0. No tiene paja, 1. Teja, 2. Zinc, madera, ladrillo, 3. Hormigón armado, asbesto Piso 0. No tiene, 1. Ladrillo, madera, piedra 2. Cerámica, parquet, vinilo, carpel, azulejo, mármol Puertas 0. No tiene, 1. Madera, 2. Hierro, aluminio Ventanas 0. No tiene, 1. Madera, 2. Hierro, aluminio Enlucido 0. No tiene, 1. Barro, 2. Arena, cal, cemento, granito Techo 0. No tiene, 1. Barro, latón, cartón, 2. Fundido, madera, fibra mineral, 3. Arena, cal, cemento Factores externos o del vecindario Accidentes Accidentes automovilísticos en una escala de - 3 a 3, donde - 3 significa menos frecuente, y 3 significa muy frecuente Robos (robo de personas + robo de casas) / 2. Toma valores de - 3 a 3, donde - 3 significa menos frecuente, y 3 significa muy frecuente. Distancia Centro Distancia al centro histórico en miles de metros Río 1. Si esta al frente del río. En caso contrario, 0 Edificios 1. Si se trata de un edificio, En caso contrario 0 RMO Número de registros municipales en la zona donde se encuentra el inmueble Industrial 1. Si la propiedad se encuentra en una zona industrial, En caso contrario 0
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 64 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti En esta ecuación, lnPv i : Denota el logaritmo natural del precio por metro cuadrado de la propiedad i y representa la variable de respuesta. Esta transformación mate - mática es clave para normalizar la distribución de los precios de las propiedades, contribuyendo a una mayor estabilidad en la variabilidad de los errores. Variables ambientales (Aire): Esta variable representan, las concentraciones de dióxido de nitrógeno, en las inmediaciones de la propiedad i. Son indicadores cruciales del impacto ambiental sobre el valor de la propiedad. CF (Características físicas): Incluye aspectos fundamentales de la propiedad, como el tamaño del área cons - truida, los materiales utilizados en la construcción y la antigüedad del inmueble. FE (Factores Externos): Comprende elementos externos a la propiedad que pue - den influir en su valor, como la cercanía a servicios esenciales, zonas comerciales, industriales y las tasas de criminalidad en el área. Finalmente, ui es el término de error en la ecuación, que encapsula todas aquellas variables y factores no obser - vados o medidos que podrían influir en el precio de la propiedad. Los coeficientes β representan la influencia marginal de estas variables sobre el valor logarítmico por metro cuadrado de cada vivienda i. Las variables empleadas en el modelo de precios hedónicos se seleccionan en función de la evidencia empírica y otras variables disponibles en la base de datos construida. Las variables y su forma de medición se describen en la Tabla 1 . Tabla 1. Descripción de las variables explicativas Variables Descripción Medio ambiente Aire Niveles de dióxido de nitrógeno NO2 Ruido Número de decibels en el día o en la noche Características Edad Logaritmo de edad de la construcción Propiedad Terreno Logaritmo natural del área del terreno Frentes Logaritmo natural del frente de la propiedad Número de pisos Logaritmo natural del número de pisos Baños Logaritmo natural del número de baños Tipo-Piso 0. Normal, 1. Mezanine, 2. Subsuelo, 3. Ático Estado de la construcción 0. Buena, 1. Regular, 2. Mala Columnas 0. No tiene, 1. Madera, 2. Hierro, hormigón armado Vigas 0. No tiene, 1. Madera, 2. Hierro, hormigón armado Mezanine 0. No tiene, 1. Madera, 2. Concreto reforzado, simple Paredes 0. No tiene, 1. Madera, bahareque, 2. Adobe, tierra apisonada, 3. Hormigón armado, bloque, ladrillo Cubierta 0. No tiene paja, 1. Teja, 2. Zinc, madera, ladrillo, 3. Hormigón armado, asbesto Piso 0. No tiene, 1. Ladrillo, madera, piedra 2. Cerámica, parquet, vinilo, carpel, azulejo, mármol
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 65 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca Puertas 0. No tiene, 1. Madera, 2. Hierro, aluminio Ventanas 0. No tiene, 1. Madera, 2. Hierro, aluminio Enlucido 0. No tiene, 1. Barro, 2. Arena, cal, cemento, granito Techo 0. No tiene, 1. Barro, latón, cartón, 2. Fundido, madera, fibra mi - neral, 3. Arena, cal, cemento Factores externos o del vecindario Accidentes Accidentes automovilísticos en una escala de -3 a 3, donde -3 significa menos frecuente, y 3 significa muy frecuente Robos (robo de personas + robo de casas) / 2. Toma valores de -3 a 3, donde -3 significa menos frecuente, y 3 significa muy frecuente. Distancia Centro Distancia al centro histórico en miles de metros Río 1. Si esta al frente del río. En caso contrario, 0 Edificios 1. Si se trata de un edificio, En caso contrario 0 RMO Número de registros municipales en la zona donde se encuen - tra el inmueble Industrial 1. Si la propiedad se encuentra en una zona industrial, En caso contrario 0 Servicios 250 Número de servicios disponibles 250 metros alrededor de la propiedad Tipo de entrada 1. Pavimentado de hormigón, 2. adoquín de piedra, 3. Hormigón asfáltico, 4. Hormigón hidráulico, 5. Lastre, 6. Piedra, 7. Tierra Centro Histórico 1. Si el inmueble está ubicado en la zona centro de la ciudad, 0 en caso contrario Fuente: Departamento de Avalúos y Catastros de la ciudad de Cuenca, Consejo de Seguridad Ciudadana, EMOV, CGA El coeficiente de interés β 1 indican específicamente el impacto de un incremento unitario en la contaminación por NO2, en la valoración logarítmica de la propie - dad. Este parámetro refleja el valor que la sociedad asigna a la calidad del entorno ambiental en el que se encuentra cada propiedad. Para la estimación de la ecua - ción 1 se utiliza el método de mínimos cuadrados ordinarios, con estimación con - sistente de White para evitar problemas de heterocedasticidad en los residuos. Por otro lado, es crucial tener en cuenta que el precio y las características de una vivienda pueden variar significativamente dependiendo de si se trata de una villa independiente o de un apartamento en un edificio. Por ello, el análisis se efectúa tanto de manera integral como de forma específica para cada tipo de vivienda. Adicionalmente, con el objetivo de determinar si la influencia de la contaminación ambiental difiere en función de los diferentes grupos según el costo del terreno y la intensidad de la contaminación ambiental, se procede a realizar una estimación separada de la ecuación para cada uno de estos grupos o clusters específicos.
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 66 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti Costos de la contaminación Para calcular el impacto financiero en dólares que el mercado impone como san - ción al valor de un inmueble debido a la presencia de dióxido de nitrógeno, se siguen estos pasos: 1. Determinación del Valor del metro cuadrado penalizado (VMCP) en dóla - res, por cada unidad de contaminación de NO2 (2). (2) Aquí, el valor m 2 representa el costo o valor inicial por metro cuadrado construido en dólares, y indica la proporción de la reducción del valor debido a cada unidad adicional de contaminación de NO2. Por lo que, VMCP considera la reducción que sufre una propiedad en la valoración del metro cuadrado construido por la contaminación. 2. Cálculo de la reducción en dólares del valor por metro cuadrado (RMC), por cada unidad adicional de NO2 (3). (3) RMC muestra la cantidad de dólares que cada metro cuadrado de la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 3. Estimación del Costo Total de Penalización para la Propiedad (CPP) en dólares (4). (4) Donde el área representa los metros cuadrados construidos del inmueble. CPP calcula la cantidad de dólares que toda la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 4. Cálculo de la Penalización Anual por Propiedad (PPA) en dólares (5). (5) Partiendo de CPP, se anualiza el costo de la depreciación por contaminación, para ello, se considera el costo de oportunidad del capital anual, reflejando la tasa de interés que el sector financiero ofrece por invertir el valor del inmueble en lugar de comprarlo, esto es un 7% anual. Servicios 250 Número de servicios disponibles 250 metros alrededor de la propiedad Tipo de entrada 1. Pavimentado de hormigón, 2. adoquín de piedra, 3. Hormigón asfáltico, 4. Hormigón hidráulico, 5. Lastre, 6. Piedra, 7. Tierra Centro Histórico 1. Si el inmueble está ubicado en la zona centro de la ciudad, 0 en caso contrario Fuente: Departamento de Avalúos y Catastros de la ciudad de Cuenca, Consejo de Seguridad Ciudadana, EMOV, CGA El coeficiente de interés β1 indican específicamente el impacto de un incremento unitario en la contaminación por NO2, en la valoración logarítmica de la propiedad. Est e parámetro refleja el valor que la sociedad asigna a la calidad del entorno ambiental en el que se encuentra cada propiedad. Para la estimación de l a ecuación 1 se utiliza el método de mínimos cuadrados ordinarios , con estimación consistente de White para evitar problemas de heterocedasticidad en los residuos. Por otro lado, e s crucial tener en cuenta que el precio y las características de una vivienda pueden variar significativamente dependiendo de si se trata de una villa independiente o de un apartamento en un edificio. Por ello, el análisis se efectúa tanto de manera integr al como de forma específica para cada tipo de vivienda. Adicionalmente, con el objetivo de determinar si la influencia de la contaminación ambiental difiere en función de los diferentes grupos según el costo del terreno y la intensidad de l a contaminación ambiental, se procede a realizar una estimación separada de la ecuación para cada uno de estos grupos o clusters específicos. 3.3. Costos de la contaminación Para calcular el impacto financiero en dólares que el mercado impone como sanción al valor de un inmueble debido a la presencia de dióxido de nitrógeno, se siguen estos pasos: 1. Determinación del Valor del metro cuadrado penalizado (V MC P) en dólares, por cada unidad de contaminación de NO2 (2) . 푉푉푉푉 = 푣푣푣푣푣 푚 2 ∗ ( 1 − 훽 1 ) (2) Aquí, el 푣푣푣푣푣 푚 2 representa el costo o valor inicial por metro cuadrado construido en dólares, y 훽 1 indica la proporción de la reducción del valor debido a cada unidad adicional de contaminación de NO2 . Por lo que, V MCP considera la reducción que sufre una propiedad en la valoración del metro cuadrado construido por la contaminación. 2. Cálculo de la reducción en dólares del valor por metro cuadrado (RMC) , por cada unidad adicional de NO2 (3) . 푅푉푉 = 푉푉푉푉 − 푣푣푣푣푣 푚 2 (3) RMC muestra la cantidad de dólares que cada metro cuadrado de la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 3. Estimación del Costo Total de Penalización para la Propiedad (CPP) en dólares (4) . 푉푉푉 = 푅푉푉 ∗ á 푣푟푣 (4) Donde el área representa los metros cuadrados construidos del inmueble . CPP calcula la cantidad de dólares que toda la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 4. Cálculo de la Penalización Anual por Propiedad (PPA) en dólares (5) . 푉푉푃 = 푉 푉푉 ∗ 0 . 07 (5) Partiendo de CPP, se anualiza el costo de la depreciación por contaminación, para ello, se considera Servicios 250 Número de servicios disponibles 250 metros alrededor de la propiedad Tipo de entrada 1. Pavimentado de hormigón, 2. adoquín de piedra, 3. Hormigón asfáltico, 4. Hormigón hidráulico, 5. Lastre, 6. Piedra, 7. Tierra Centro Histórico 1. Si el inmueble está ubicado en la zona centro de la ciudad, 0 en caso contrario Fuente: Departamento de Avalúos y Catastros de la ciudad de Cuenca, Consejo de Seguridad Ciudadana, EMOV, CGA El coeficiente de interés β1 indican específicamente el impacto de un incremento unitario en la contaminación por NO2, en la valoración logarítmica de la propiedad. Est e parámetro refleja el valor que la sociedad asigna a la calidad del entorno ambiental en el que se encuentra cada propiedad. Para la estimación de l a ecuación 1 se utiliza el método de mínimos cuadrados ordinarios , con estimación consistente de White para evitar problemas de heterocedasticidad en los residuos. Por otro lado, e s crucial tener en cuenta que el precio y las características de una vivienda pueden variar significativamente dependiendo de si se trata de una villa independiente o de un apartamento en un edificio. Por ello, el análisis se efectúa tanto de manera integr al como de forma específica para cada tipo de vivienda. Adicionalmente, con el objetivo de determinar si la influencia de la contaminación ambiental difiere en función de los diferentes grupos según el costo del terreno y la intensidad de l a contaminación ambiental, se procede a realizar una estimación separada de la ecuación para cada uno de estos grupos o clusters específicos. 3.3. Costos de la contaminación Para calcular el impacto financiero en dólares que el mercado impone como sanción al valor de un inmueble debido a la presencia de dióxido de nitrógeno, se siguen estos pasos: 1. Determinación del Valor del metro cuadrado penalizado (V MC P) en dólares, por cada unidad de contaminación de NO2 (2) . 푉푉푉푉 = 푣푣푣푣푣 푚 2 ∗ ( 1 − 훽 1 ) (2) Aquí, el 푣푣푣푣푣 푚 2 representa el costo o valor inicial por metro cuadrado construido en dólares, y 훽 1 indica la proporción de la reducción del valor debido a cada unidad adicional de contaminación de NO2 . Por lo que, V MCP considera la reducción que sufre una propiedad en la valoración del metro cuadrado construido por la contaminación. 2. Cálculo de la reducción en dólares del valor por metro cuadrado (RMC) , por cada unidad adicional de NO2 (3) . 푅푉푉 = 푉푉푉푉 − 푣푣푣푣푣 푚 2 (3) RMC muestra la cantidad de dólares que cada metro cuadrado de la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 3. Estimación del Costo Total de Penalización para la Propiedad (CPP) en dólares (4) . 푉푉푉 = 푅푉푉 ∗ á 푣푟푣 (4) Donde el área representa los metros cuadrados construidos del inmueble . CPP calcula la cantidad de dólares que toda la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 4. Cálculo de la Penalización Anual por Propiedad (PPA) en dólares (5) . 푉푉푃 = 푉 푉푉 ∗ 0 . 07 (5) Partiendo de CPP, se anualiza el costo de la depreciación por contaminación, para ello, se considera Servicios 250 Número de servicios disponibles 250 metros alrededor de la propiedad Tipo de entrada 1. Pavimentado de hormigón, 2. adoquín de piedra, 3. Hormigón asfáltico, 4. Hormigón hidráulico, 5. Lastre, 6. Piedra, 7. Tierra Centro Histórico 1. Si el inmueble está ubicado en la zona centro de la ciudad, 0 en caso contrario Fuente: Departamento de Avalúos y Catastros de la ciudad de Cuenca, Consejo de Seguridad Ciudadana, EMOV, CGA El coeficiente de interés β1 indican específicamente el impacto de un incremento unitario en la contaminación por NO2, en la valoración logarítmica de la propiedad. Est e parámetro refleja el valor que la sociedad asigna a la calidad del entorno ambiental en el que se encuentra cada propiedad. Para la estimación de l a ecuación 1 se utiliza el método de mínimos cuadrados ordinarios , con estimación consistente de White para evitar problemas de heterocedasticidad en los residuos. Por otro lado, e s crucial tener en cuenta que el precio y las características de una vivienda pueden variar significativamente dependiendo de si se trata de una villa independiente o de un apartamento en un edificio. Por ello, el análisis se efectúa tanto de manera integr al como de forma específica para cada tipo de vivienda. Adicionalmente, con el objetivo de determinar si la influencia de la contaminación ambiental difiere en función de los diferentes grupos según el costo del terreno y la intensidad de l a contaminación ambiental, se procede a realizar una estimación separada de la ecuación para cada uno de estos grupos o clusters específicos. 3.3. Costos de la contaminación Para calcular el impacto financiero en dólares que el mercado impone como sanción al valor de un inmueble debido a la presencia de dióxido de nitrógeno, se siguen estos pasos: 1. Determinación del Valor del metro cuadrado penalizado (V MC P) en dólares, por cada unidad de contaminación de NO2 (2) . 푉푉푉푉 = 푣푣푣푣푣 푚 2 ∗ ( 1 − 훽 1 ) (2) Aquí, el 푣푣푣푣푣 푚 2 representa el costo o valor inicial por metro cuadrado construido en dólares, y 훽 1 indica la proporción de la reducción del valor debido a cada unidad adicional de contaminación de NO2 . Por lo que, V MCP considera la reducción que sufre una propiedad en la valoración del metro cuadrado construido por la contaminación. 2. Cálculo de la reducción en dólares del valor por metro cuadrado (RMC) , por cada unidad adicional de NO2 (3) . 푅푉푉 = 푉푉푉푉 − 푣푣푣푣푣 푚 2 (3) RMC muestra la cantidad de dólares que cada metro cuadrado de la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 3. Estimación del Costo Total de Penalización para la Propiedad (CPP) en dólares (4) . 푉푉푉 = 푅푉푉 ∗ á 푣푟푣 (4) Donde el área representa los metros cuadrados construidos del inmueble . CPP calcula la cantidad de dólares que toda la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 4. Cálculo de la Penalización Anual por Propiedad (PPA) en dólares (5) . 푉푉푃 = 푉 푉푉 ∗ 0 . 07 (5) Partiendo de CPP, se anualiza el costo de la depreciación por contaminación, para ello, se considera Servicios 250 Número de servicios disponibles 250 metros alrededor de la propiedad Tipo de entrada 1. Pavimentado de hormigón, 2. adoquín de piedra, 3. Hormigón asfáltico, 4. Hormigón hidráulico, 5. Lastre, 6. Piedra, 7. Tierra Centro Histórico 1. Si el inmueble está ubicado en la zona centro de la ciudad, 0 en caso contrario Fuente: Departamento de Avalúos y Catastros de la ciudad de Cuenca, Consejo de Seguridad Ciudadana, EMOV, CGA El coeficiente de interés β1 indican específicamente el impacto de un incremento unitario en la contaminación por NO2, en la valoración logarítmica de la propiedad. Est e parámetro refleja el valor que la sociedad asigna a la calidad del entorno ambiental en el que se encuentra cada propiedad. Para la estimación de l a ecuación 1 se utiliza el método de mínimos cuadrados ordinarios , con estimación consistente de White para evitar problemas de heterocedasticidad en los residuos. Por otro lado, e s crucial tener en cuenta que el precio y las características de una vivienda pueden variar significativamente dependiendo de si se trata de una villa independiente o de un apartamento en un edificio. Por ello, el análisis se efectúa tanto de manera integr al como de forma específica para cada tipo de vivienda. Adicionalmente, con el objetivo de determinar si la influencia de la contaminación ambiental difiere en función de los diferentes grupos según el costo del terreno y la intensidad de l a contaminación ambiental, se procede a realizar una estimación separada de la ecuación para cada uno de estos grupos o clusters específicos. 3.3. Costos de la contaminación Para calcular el impacto financiero en dólares que el mercado impone como sanción al valor de un inmueble debido a la presencia de dióxido de nitrógeno, se siguen estos pasos: 1. Determinación del Valor del metro cuadrado penalizado (V MC P) en dólares, por cada unidad de contaminación de NO2 (2) . 푉푉푉푉 = 푣푣푣푣푣 푚 2 ∗ ( 1 − 훽 1 ) (2) Aquí, el 푣푣푣푣푣 푚 2 representa el costo o valor inicial por metro cuadrado construido en dólares, y 훽 1 indica la proporción de la reducción del valor debido a cada unidad adicional de contaminación de NO2 . Por lo que, V MCP considera la reducción que sufre una propiedad en la valoración del metro cuadrado construido por la contaminación. 2. Cálculo de la reducción en dólares del valor por metro cuadrado (RMC) , por cada unidad adicional de NO2 (3) . 푅푉푉 = 푉푉푉푉 − 푣푣푣푣푣 푚 2 (3) RMC muestra la cantidad de dólares que cada metro cuadrado de la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 3. Estimación del Costo Total de Penalización para la Propiedad (CPP) en dólares (4) . 푉푉푉 = 푅푉푉 ∗ á 푣푟푣 (4) Donde el área representa los metros cuadrados construidos del inmueble . CPP calcula la cantidad de dólares que toda la propiedad se deprecia por cada unidad de contaminante. 4. Cálculo de la Penalización Anual por Propiedad (PPA) en dólares (5) . 푉푉푃 = 푉 푉푉 ∗ 0 . 07 (5) Partiendo de CPP, se anualiza el costo de la depreciación por contaminación, para ello, se considera
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 67 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca Costos de la contaminación por grupos Con el fin de identificar los costos de penalización en diferentes grupos, se genera clusters utilizando el método de agrupamiento jerárquico, basado en (1) costo del terreno y (2) nivel de contaminación a la que se encuentran expuestas los inmue - bles. Se analizó la calidad de los clústeres previo al cálculo de la penalización por grupos, por medio del coeficiente silhouette, la cual es una métrica que mide si un determinado dato o punto se ajusta bien a un cluster (cohesión) y que tan distante está de los otros clusters (separación). El resultado de la calidad de los clusters fue superior a 0.5 lo cual indica que la calidad de los clusters es buena. Resultados La Tabla 2 presenta un análisis detallado del valor promedio por metro cuadrado en dólares, así como de los niveles promedio de dióxido de nitrógeno (NO2). La información se desglosa para proporcionar una comparativa entre el total general y los valores específicos para distintos tipos de vivienda, como villas y edificios. Para el conjunto total de la muestra, el costo medio por metro cuadrado construi - do asciende a $192.14. Un análisis detallado por categorías de vivienda muestra una tendencia clara: el valor promedio por metro cuadrado en edificios supera en un 70% al valor medio global, mientras que en las villas, este precio es un 30% inferior a la media. Por otro lado, el nivel promedio de dióxido de nitrógeno se sitúa en 24.36 unidades. Tabla 2. Valor Promedio del Metro Cuadrado en Dólares, Nivel de NO2 Variables Total Villa Edificios Valor promedio del metro cuadrado 192,14 133,82 326,47 NO2 24,36 24,35 24,38 Fuente: EMOV, CGA– Elaboración: Autores Determinantes del valor por metro cuadrado de construcción La Tabla 3 detalla cómo ciertos elementos influyen en el logaritmo del precio por metro cuadrado construido. Esta tabla divide su análisis en dos modelos princi - pales, 1 y 2, cada uno con diferentes especificaciones. Además, se realiza una di - ferenciación en las estimaciones basadas en el tipo de vivienda, abarcando tanto casas individuales (villa) como edificios. Se consideran las características residen - ciales como factores influyentes en estos modelos. Los detalles complementarios y los datos de las variables relacionadas se encuentran en la Tabla A 1 del Anexo.
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 68 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti Uno de los hallazgos más relevantes de este análisis es el impacto negativo sig - nificativo de la contaminación del aire en el precio por metro cuadrado. El Modelo 1 indica que un incremento en una unidad de NO2 conlleva una disminución del 0.79% en el valor de la propiedad, un efecto estadísticamente significativo al ni - vel del 1%. Al desglosar este impacto por tipo de vivienda, se observa que en las casas unifamiliares, la reducción en el valor es más moderada, con una caída del 0.14%, aunque sigue siendo estadísticamente significativa al nivel del 10%. Por otro lado, en los edificios, la influencia de la contaminación del aire es más severa, evidenciando una disminución del 2.43% en el precio por cada unidad adicional de NO2, un efecto notablemente marcado y estadísticamente significativo al 1%. Además, la Tabla A 1 muestra que las características específicas de las propie - dades tienen un impacto considerable en su valor. Una tendencia clara es que aquellas viviendas construidas con materiales de alta calidad en toda su estruc - tura suelen tener un precio más elevado por metro cuadrado. Por otro lado, la antigüedad de la propiedad tiene un impacto inverso en su valoración; es decir, a medida que aumenta la antigüedad, se observa una disminución significativa en el valor por metro cuadrado. Este efecto negativo de la antigüedad sobre el valor inmobiliario es estadísticamente significativo en un nivel del 1%. Los resultados presentados en la Tabla 3 también destacan la influencia de otros factores en el valor de las propiedades inmobiliarias. Un aspecto notable es el efecto de los accidentes, que muestran una correlación negativa significativa con los valores de construcción. Este vínculo, con un p-valor de 0.00, sugiere que una mayor frecuencia de accidentes en una zona conlleva a una disminución en el precio por metro cuadrado de las propiedades. La relación entre los robos y el valor inmobiliario, sin embargo, presenta un patrón más complejo. Mientras que los robos parecen tener un impacto negativo en el valor de las casas individuales, sin embargo, se observa un incremento en los pre - cios de los edificios en áreas con mayor frecuencia de robos. Esta particularidad puede deberse a una variedad de factores socioeconómicos y de seguridad no explorados en detalle en el estudio. La ubicación geográfica de la propiedad también es un factor crítico. Aquellas pro - piedades situadas más lejos del centro urbano o en zonas industriales tienden a tener un valor por metro cuadrado más bajo. En contraste, las viviendas cercanas a ríos o aquellas clasificadas como edificios disfrutan de una mayor valoración. Interesantemente, la proximidad a un gran número de negocios registrados en las cercanías parece aumentar el valor por metro cuadrado, mientras que la cercanía a servicios en un radio de 250 metros tiene el efecto contrario, reduciendo el valor de las propiedades.
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 69 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca Estas variaciones en los precios, que incluyen diferencias por ubicación, acciden - tes, robos y servicios cercanos, son estadísticamente significativas en los niveles del 1%, 5% y 10%. En conjunto, estas variables ofrecen una explicación del 73.83% del valor logarítmico del precio por metro cuadrado, según se desprende del aná - lisis del modelo 1. Tabla 3. Determinantes del valor por metro cuadrado construido (logaritmo) Muestra total Villas Edificios Variable Coeficiente Std. Error robusto Coeficiente Std. Error robusto Coeficientes Std. Error robusto NO2 -0.0079*** (0,0008) -0.0014* (0,0008) -0.0243*** (0,0017) Ruido -0.0013** (0,0006) 0,0000 (0,0006) -0.0094*** (0,0015) antigüedad -0.3089*** (0,0021) -0.2807*** (0,0024) -0.3700*** (0,0038) accidentes -0.0320*** (0,0013) -0.0140*** (0,0012) -0.0977*** (0,0039) robos 0,0014 (0,0016) -0.0205*** (0,0015) 0.0624*** (0,0042) distancia al centro -0.0126*** (0,0011) 0.0029*** (0,0010) -0.0149*** (0,0027) río 0.0442*** (0,0038) 0.0184*** (0,0041) 0.0694*** (0,0068) edificio 0.0304*** (0,0051) registro municipal 0.0046*** (0,0001) 0.0010*** (0,0002) 0.0055*** (0,0001) Zona industrial -0.1084*** (0,0142) -0.1337*** (0,0138) Servicios 250 -0.0107*** (0,0010) -0.0135*** (0,0022) N. Observaciones 101598   72198   28993   Test F 4422,6239 2.768,26 961,2478 R2 0,7385 0,758 0,5837 R2 ajustado 0,7383   0,7578   0,5831   Nota: *** p valor<0.01; ** p valor<0.05, * p valor<0.1 Fuente: Departamento de Avalúos y Catastros de la ciudad de Cuenca, Consejo de Seguridad Ciudadana, EMOV, CGA Elaboración: Autores Costo de la contaminación Previo al cálculo de los costos de la contaminación se aplicó la técnica de clus - tering jerárquico para encontrar conglomerados según el nivel del costo de la propiedad así como por el nivel de contaminación. Los cuatro grupos identifica - dos en el estudio se categorizan en niveles de valoración: bajo, medio, moderado y alto, representando el 29.9%, 31.1%, 30.3% y 8.7% del total de las propiedades. Según se observa en la Figura 2 , la distribución geográfica de estos grupos sigue
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 70 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti un patrón concéntrico, con las propiedades de menor valor ubicadas en las zonas más distantes del centro urbano. Figura 2. Distribución del valor del terreno en dólares/m2 en la ciudad de Cuenca Fuente : Gobierno autónomo descentralizado de la ciudad de Cuenca Elaboración : Autores Figura 3. Grupos de propiedades según el nivel de contaminación Fuente: EMOV– Elaboración: Autores
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 71 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca Se identificaron cinco grupos en función del nivel de intensidad de la contami - nación, cada uno con 34.10%, 25.5%, 20.8%, 11.3% y 8.30% del total de las pro - piedades respectivamente. Siendo el grupo cuatro el que presenta una mayor concentración de contaminación. De acuerdo a la Figura 3 , este grupo contrasta notablemente con la distribución de la contaminación del aire, presentada en la Figura 1 . Se nota que las áreas con mayor contaminación, situadas en el centro de la ciudad de Cuenca, coinciden con aquellas donde los precios de los terrenos son más elevados. Este hallazgo sugiere una correlación entre una mayor valora - ción de las propiedades y una mayor concentración de contaminantes en el aire, ambos concentrados en el centro de la ciudad. Tras la creación de los grupos de clustering, la Tabla 4 presenta el efecto de la contaminación atmosférica, tanto a nivel de toda la muestra y como en función del tipo de propiedad, grupos o clúster por valor del terreno y nivel de contaminación. Además, en todos los modelos analizados se han incluido variables de control re - lacionadas tanto con las características específicas de las propiedades como con factores externos, aunque estos últimos no se especifican en la tabla. Los resultados obtenidos de los modelos analizados indican una tendencia clara: la contaminación atmosférica generalmente tiene un impacto negativo en el valor por metro cuadrado de las propiedades inmobiliarias, manifestándose este efecto con una significativa robustez estadística, evidenciada por niveles de significancia del 1% o del 10%. Este hallazgo es consistente con la literatura existente, que su - giere que la calidad del aire es un factor relevante para los precios de los inmue - bles, dado que afecta directamente la calidad de vida de los residentes. De manera específica, se observa un fenómeno interesante en las propiedades situadas en áreas donde el costo del terreno es relativamente bajo. Contrario a la tendencia general, estos inmuebles experimentan un aumento en su valor a pesar de la presencia de contaminación. Este patrón podría explicarse por el desarrollo de actividades comerciales en dichas zonas. A medida que emergen nuevos co - mercios y servicios, es posible que la contaminación aumente debido a la mayor actividad económica y al tráfico vehicular asociado. Sin embargo, estos mismos factores pueden contribuir a una revalorización de la zona debido a la mejora en la oferta de servicios y la conveniencia para los residentes y negocios. Así, la diná - mica de la valorización inmobiliaria en estos contextos parece estar fuertemente influenciada por el potencial económico emergente, más allá de los efectos nega - tivos de la contaminación atmosférica. Por otro lado, en lugares con bajos niveles de contaminación, no se observa efectos del NO2 sobre el valor del terreno.
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 72 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti Tabla 4. Efectos de la contaminación de NO2 sobre el logaritmo del valor del metro cuadrado Log valor del metro cuadrado Modelos coeficiente   Std. Dev Total muestra -0,0079 *** 0,0008 Villas -0,0014 * 0,0008 Edificio -0,0243 *** 0,0017 Clúster por costo del terreno Bajo 0,0153 *** 0,0018 Medio -0,0056 *** 0,0013 Moderado -0,0097 *** 0,0026 Alto -0,0204 *** 0,0012 Clúster por nivel de contaminación Grupo 1 0,0044 0,0027 Grupo 2 -0,0237 *** 0,0033 Grupo 3 -0,0107 *** 0,0042 Grupo 4 -0,0091 *** 0,0033 Grupo 5 -0,0245 *** 0,0038 * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01 Fuente: Departamento de Avalúos y Catastros de la ciudad de Cuenca, Consejo de Seguridad Ciudadana, EMOV, CGA Elaboración: Autores Basándose en la información contenida en la Tabla 4 , se ha estimado el coste mo - netario de las penalizaciones asociadas a cada tipo de contaminante, aplicando el método previamente descrito. Los resultados, que se muestran en la Figura 4, subrayan las repercusiones económicas de la contaminación atmosférica. En promedio, se revela que el mercado reduce el valor de las propiedades en $21.2 anuales por cada unidad adicional de dióxido de nitrógeno que se genere alrede - dor de la propiedad. La severidad de estas penalizaciones varía según el tipo de propiedad y los dife - rentes clusters de terreno. Por ejemplo, los edificios sufren penalizaciones mucho más elevadas, alcanzando los $63.9, en contraste con las casas individuales, don - de la penalización es de solo $3.5. En relación con los clusters basados en el valor del suelo, se observa un incremento en la penalización a medida que aumenta el costo del terreno, lo cual se relaciona con su ubicación en zonas de mayor contaminación, como se ilustra en las ilustraciones 2 y 3. Curiosamente, las pro - piedades en áreas de bajo valor de terreno, localizadas en los límites de la ciudad de Cuenca, donde las emisiones de NO2 son menores, presentan un fenómeno
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 73 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca inusual: la contaminación atmosférica parece incrementar su valor, en vez de dis - minuirlo, tal como se indica en la Tabla 6. Este efecto es evidente en la Figura 4 , donde se muestra una penalización negativa de -40.3, sugiriendo que niveles más altos de NO2 en estas zonas pueden aumentar el valor de las propiedades. Al analizar los clusters basados en el nivel de contaminación, se descubre que los grupos 2 y 5 enfrentan las penalizaciones monetarias más altas, con un promedio anual de $72.2 y $61.7 por propiedad, respectivamente. Esto contrasta con penali - zaciones más moderadas en los grupos 3 y 4, con $28.3 y $23.9, respectivamente. Para las propiedades del grupo 1, no se aplica ninguna penalización, ya que el coeficiente correspondiente no fue estadísticamente significativo. Figura 4. Costo promedio anual de depreciación por contaminación de NO2 Fuente: Departamento de Avalúos y Catastros de la ciudad de Cuenca, Consejo de Seguridad Ciudadana, EMOV, CGA Elaboración: Autores En conjunto, estos resultados enfatizan la importancia de considerar la calidad del aire como un factor clave en la valoración inmobiliaria y en las políticas urbanas. La evidencia apunta hacia una necesidad de estrategias integrales que aborden la contaminación atmosférica, no solo por su impacto directo en la salud públi - ca sino también por sus implicaciones económicas significativas en el mercado inmobiliario. Este análisis profundiza la comprensión de cómo la contaminación afecta de manera diferenciada según el tipo y ubicación de la propiedad, ofrecien - do perspectivas valiosas en la planificación urbana. Conclusiones El propósito de este estudio fue determinar el efecto económico que tienen fac - tores como la contaminación por NO2 sobre el valor inmobiliario en Cuenca. Mediante el uso del modelo de precios hedónicos y la evaluación de variables como las características de los inmuebles, el entorno y aspectos ambientales, se identificó los elementos clave que influyen en el precio por metro cuadrado de las
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 74 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti propiedades. Se encontró que las propiedades en zonas con menor frecuencia de accidentes, cercanía al centro urbano, proximidad a cuerpos de agua como ríos, situadas en edificios y en áreas con abundancia de comercios, tienden a tener un valor más alto por metro cuadrado. Por el contrario, los valores tienden a ser me - nores en áreas industriales y en viviendas con mayor antigüedad. Además, el estudio confirmó que la contaminación atmosférica genera una de - valuación en los precios de las propiedades, un resultado que concuerda con in - vestigaciones anteriores. Esta reducción en el valor varía dependiendo del tipo de propiedad, la ubicación y el nivel de contaminación. Las penalizaciones más notables se observaron en los edificios y en las áreas centrales de la ciudad, lo que indica implicaciones relevantes para las políticas ambientales. Frente a estos hallazgos, se sugiere que las autoridades locales podrían imple - mentar intervenciones dirigidas a mejorar la calidad del aire, tales como promover el uso de medios de transporte menos contaminantes. La introducción de siste - mas de bicicletas compartidas en áreas céntricas, por ejemplo, no solo podría reducir los niveles de NO2 derivados del tráfico vehicular, sino que también apor - taría beneficios en términos de sostenibilidad ambiental, cohesión social y valora - ción de las propiedades inmobiliarias. Además, políticas que incentiven el uso del transporte público y desincentiven el uso de vehículos particulares en zonas de alta congestión podrían contribuir significativamente a este objetivo. Para enriquecer y profundizar en el entendimiento de la dinámica entre la con - taminación y el valor inmobiliario, es crucial expandir el ámbito de investigación más allá de los contaminantes tradicionalmente estudiados. En este sentido, fu - turas investigaciones deberían incluir el análisis del impacto del ruido generado por el tráfico, un factor ambiental significativo que afecta tanto la calidad de vida como el valor de las propiedades, pero que a menudo se ha investigado menos en el contexto inmobiliario. Además, la evaluación de otros contaminantes perjudi - ciales para la salud humana, tales como partículas finas (PM2.5 y PM10) y dióxido de carbono (CO2), podría proporcionar una visión más detallada de cómo diferen - tes tipos de polución atmosférica y acústica afectan los precios de los inmuebles. Un enfoque en los efectos de la contaminación a lo largo de diferentes cuantiles de la distribución del valor de las propiedades ofrecería una perspectiva más ma - tizada de cómo este impacto varía entre inmuebles de distintos valores, desde las viviendas más asequibles hasta las de lujo. Este análisis permitiría identificar si los efectos de la contaminación son más pronunciados en ciertos segmentos del mercado inmobiliario, lo cual sería de gran relevancia para el diseño de políticas públicas y estrategias de intervención enfocadas en la equidad y el bienestar de diferentes grupos socioeconómicos.
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 75 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca Asimismo, la consideración de la heterogeneidad espacial en el análisis de cómo la contaminación afecta el valor de las propiedades es fundamental. Examinar las variaciones geográficas y las características específicas de cada ubicación permitiría capturar las complejidades del mercado inmobiliario y la forma en que factores ambientales locales influyen en la percepción y el valor de los inmuebles. Esto podría incluir el estudio de cómo la proximidad a fuentes de contaminación o a zonas verdes y espacios abiertos modifica el impacto de la contaminación en el valor inmobiliario. Incorporar estos elementos en futuras investigaciones no solo ampliaría el cono - cimiento existente sobre la relación entre contaminación y valor inmobiliario, sino que también facilitaría el desarrollo de intervenciones más efectivas y dirigidas para mejorar la calidad ambiental y, por ende, la calidad de vida urbana y el valor de las propiedades en diversas comunidades. Anexos Tabla A 1. Otros determinantes del valor del metro cuadrado construido (continua - ción Tabla 3 ) Variable Muestra completa Villas Edificios coef Std. Error robusto coef Std. Error robusto coef Std. Error robusto Terreno -0,0234*** (0,0022) Frentes 0,0121*** (0,0020) Número-pisos -0,0132*** (0,0037) 0,1020*** (0,0041) -0,1596*** (0,0071) Baños 0,0074*** (0,0006) 0,0196*** (0,0008) 0,0118*** (0,0010) Tipo-piso 1. Mezanine 0,0803*** (0,0198) 0,0256 (0,0183) 0,1643*** (0,0446) 2. Subsuelo -0,0353*** (0,0076) -0,0160** (0,0075) -0,0994*** (0,0151) 3. Ático -0,1202** (0,0488) -0,0956 (0,0597) -0,1507* (0,0805) Estado construcción 1. Regular -0,1481*** (0,0096) -0,1368*** (0,0090) -0,3479*** (0,0535) 2. Malo -0,1847*** (0,0301) -0,1208*** (0,0278) -0,2844* (0,1636) Columnas 1. Madera 0,2212*** (0,0244) 0,1627*** (0,0236) 0,7823** (0,3472) 2. Hierro, hormigón armado 0,7626*** (0,0053) 0,7326*** (0,0053) 0,8373*** (0,0220) Beams 1. Wood -0,1350** (0,0631) -0,1612*** (0,0583) 0,2148 (0,1883) 2. Hierro, hormigón armado 0,1275** (0,0626) 0,0015 (0,0577) 0,2526** (0,1190) Mezanines 1. Madera 0,2027*** (0,0205) 0,1018*** (0,0167) 0,3019*** (0,0894) 2. Hormigón armado, simple 0,5772*** (0,0214) 0,2919*** (0,0175) 0,7122*** (0,0889)
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 76 Wilson Fernando Cueva Vera, Fanny Narcisa Cabrera Barbecho, Juan Pablo Sarmiento Jara, Jorge L. Palacios Riqueti Paredes 1. Madera, bahareque -0,2604*** (0,0521) -0,1590*** (0,0511) 0,4258** (0,1666) 2. Adobe, Tierra apisonada -0,1672*** (0,0447) -0,1346*** (0,0442) -1,0070*** (0,2310) 3. Hormigón armado, bloque, ladrillo 0,0834** (0,0363) 0,2119*** (0,0355) -0,1391*** (0,0424) Cubierta 1. Teja 0,0148** (0,0060) 0,0856*** (0,0075) 0,1007*** (0,0117) 2. Zinc, madera, ladrillo -0,0763*** (0,0189) 0,0528*** (0,0183) -0,1581 (0,1007) 3. Hormigón armado, asbesto 0,1344*** (0,0031) 0,0758*** (0,0029) 0,3149*** (0,0096) Piso 1. Ladrillo, madera, piedra -0,0564*** (0,0132) 0,0703*** (0,0122) -0,5387*** (0,0388) 2. Cerámica, parquet, vinilo, mo - queta, baldosa, mármol 0,0013 (0,0132) 0,1249*** (0,0122) -0,4724*** (0,0373) Puerta 1. Madera 0,1995*** (0,0190) 0,3527*** (0,0255) 0,5784*** (0,0351) 2. Hierro, aluminio 0,1630*** (0,0192) 0,3292*** (0,0252) 0,5806*** (0,0485) Ventana 1. Madera -0,019 (0,0192) 0,1068*** (0,0252) -0,2119*** (0,0572) 2. Hierro, aluminio -0,0057 (0,0160) 0,1266*** (0,0230) -0,0052 (0,0270) Enlucido 1. Barro 0,0872*** (0,0259) 0,1161*** (0,0244) 1,0755*** (0,1930) 2. Arena, cal, cemento, granito -0,0011 (0,0102) 0,0747*** (0,0097) -0,0132 (0,0452) Techo 1. barro, latón, cartón 0,4513** (0,2123) 0,4456** (0,1971) 2. Fundición, madera, fibra mineral 0,1235*** (0,0102) 0,0894*** (0,0100) 0,1116** (0,0469) 3. Arena, cal, cemento 0,2264*** (0,0128) 0,1841*** (0,0150) 0,3722*** (0,0454) Tipo de calzada 2. Adoquín de piedra -0,1331*** (0,0122) -0,1442*** (0,0118) 0,3126*** (0,0349) 3. Hormigón asfáltico -0,0643*** (0,0101) -0,0674*** (0,0094) 0,1602*** (0,0304) 4. Hormigón hidráulico -0,0330*** (0,0101) -0,0258*** (0,0093) 0,1820*** (0,0303) 5. Lastre -0,0434*** (0,0103) -0,0109 (0,0096) 0,2173*** (0,0312) 6. Piedra -0,0310** (0,0143) -0,0582*** (0,0132) 0,1529 (0,1052) 7. Tierra -0,0664*** (0,0107) -0,0530*** (0,0098) 0,2046*** (0,0326) Constante 4,7413*** (0,0860) 4,0652*** (0,0891) 5,6683*** (0,1854) N. Observaciones 101598   72198   28993   R square 0,7385 0,7580 0,5837 R Adjusted square 0,7383   0,7578   0,5831   * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01 Fuente: Departamento de Avalúos y Catastros de la ciudad de Cuenca, Consejo de Seguridad Ciudadana, EMOV, CGA Elaboración: Autores
Revista Killkana Sociales Vol. 9, No. 1 | abril 2025 | ISSN: 2528-8008. ISSN Elect. : 2588-087X https://doi.org/ 10.26871/killkanasocial.v9i1.1581 77 Costos de contaminación ambiental en la valoración de inmuebles en la ciudad de Cuenca Bibliografía Azqueta Oyarzun, D., Alviar Ramírez, M., Dominguez Villalobos, L., & O’Ryan, R. (2007). Introducción a la economía ambiental (McGraw-Hill Interamericana (ed.); 2a ed). Madrid: McGraw-Hill Interamericana. Bolt, K., Ruta, G., & Sarraf, M. (2005). Estimating the cost of environmental degra - dation : a training manual in English, French and Arabic (pp. 1–86). Borja, S., Rodríguez, F., Luna, M., & Toulkeridis, T. (2021). Valuing the Impact of Air Pollution in Urban Residence Using Hedonic Pricing and Geospatial Analysis, Evidence From Quito, Ecuador. Air, Soil and Water Research , 14. Chakraborti, L., Heres, D. R., & Cortés, D. H. (2016). Are Land Values Related to Ambient Air Pollution Levels? Hedonic Evidence from Mexico City (No. 596). Mexico. Chen, J., Hao, Q., & Yoon, C. (2017). Measuring the welfare cost of air pollution in Shanghai: evidence from the housing market. J ournal of Environmental Planning and Management, 61 (10), 1744–1757. doi: 10.1080/09640568.2017.1371581 Corbett, J. J., Winebrake, J. J., Green, E. H., Kasibhatla, P., Eyring, V., & Lauer, A. (2007). Mortality from Ship Emissions: A Global Assessment. Environmental Science \& Technology, 41 (24), 8512–8518. doi: 10.1021/es071686z EMOV EP. (2017). Informe de calidad: Aire Cuenca 2017. Comprometidos por una movilidad responsable . Cuenca. Retrieved from https://www.emov.gob.ec/ Freeman, R., Liang, W., Song, R., & Timmins, C. (2019). Willingness to pay for clean air in China. Journal of Environmental Economics and Management, 94 , 188– 216. doi: 10.1016/j.jeem.2019.01.005 Hitaj, C., Lynch, L., McConnell, K. E., & Tra, C. I. (2018). The Value of Ozone Air Quality Improvements to Renters: Evidence From Apartment Building Transactions in Los Angeles County. Ecological Economics, 146 , 706–721. doi: 10.1016/j.ecolecon.2017.12.022 Höhne, A., Schulte, R. A., Kulicke, M., Huynh, T., Telgmann, M., Frenzel, W., & Held, A. (2023). Assessing the Spatial Distribution of NO2 and Influencing Factors in Urban Areas—Passive Sampling in a Citizen Science Project in Berlin, Germany. Atmosphere , 360.
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